2月6日，2024
生成式AI技术近年来取得了巨大进步，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）展现出强大的语言理解和生成能力，为各行各业带来了新的可能性。
对于一般公司而言，自行训练LLM显然不太现实，接入各大模型厂商的API成为目前唯一可行的方案。然而，这种方式存在着一些问题，例如：
- 不可控： 企业无法掌控模型的训练过程和参数，对模型的性能和安全性缺乏了解。
- 不专业： 企业需要具备一定的AI技术能力才能有效地使用API，否则可能会造成误用或效率低下。
- 不稳定： 云端API服务容易受到网络波动和服务器宕机的影响，无法保证服务的稳定性。
为了解决这些问题，我认为LLM的未来发展方向是走向端设备，直接集成在硬件设备中，例如：
- 智能手机： 手机芯片可以集成轻量级LLM，为用户提供个性化的语音助手、智能翻译等功能。
- 智能家居： 空调、冰箱等家电芯片可以集成LLM，实现更智能的语音控制和自动化功能。
- 智能汽车： 车载芯片可以集成LLM，为驾驶员提供更智能的导航、娱乐和安全辅助功能。
将LLM集成在端设备中，可以带来以下优势：
- 离线运行： 设备无需联网即可使用LLM功能，避免了网络波动和服务器宕机的影响。
- 安全可靠： 数据和模型存储在本地设备上，可以更好地保护用户隐私和数据安全。
- 低成本： 硬件厂商可以批量生产集成LLM的芯片，降低成本，让LLM技术惠及更多用户。
当然，将LLM集成在硬件设备中也面临一些挑战，例如：
- 硬件性能： 现有的硬件设备可能无法满足LLM的计算需求，需要开发更高性能的芯片。
- 模型压缩： LLM模型通常体积庞大，需要进行压缩才能集成到硬件设备中。
- 成本控制： 集成LLM的硬件设备成本可能会更高，需要找到合适的成本控制方案。
我相信，随着技术的进步，这些挑战将会逐步得到解决。LLM将越来越多地集成到硬件设备中，为我们的生活和工作带来更多便利和智能。
比如我的场景是这样的：夏天我回家，喊了一句“屋子里好热”，我们的AI中控会问：“主人，需要我为您打开空调吗？”，我说“好”。AI中控根据当前室内温度对空调发出了启动空调指令，并调整到合适的温度后，问“主人，现在的温度合适吗？”。这才是AI应该做到的事情，它应该理解人类，并帮助人类执行，而不是像现在的一些所谓智能家居，采用指令式执行，在LLM进入终端，AI Agent才是进入我们生活的终极模式。