大模型爆火伊始，很多厂商提的最多的就是自家的模型（云端大模型）参数有多大，性能有多好。但近两年，相较云端大模型外，端侧大模型的热度被炒的越来越高。
很重要的原因在于，越来越多的厂商开始布局端侧大模型赛道。具体表现在，终端设备厂商，如苹果、荣耀、小米、OV等，AI公司如商汤科技，都推出了自研的纯端侧大模型。
如今，各大手机厂商会说自己的AI本地运行，芯片硬件厂商也会强调自己的边缘计算能力有多强大。
端侧大模型为何能火？
简单来说，端侧大模型是能够在你的手机、电脑、汽车这些"端设备"上直接运行的大语言模型，区别于依赖云端服务器进行大规模计算的大型语言模型。
平时用ChatGPT或其他云端大模型的场景是这样的：打开网页或APP，输入问题，等待几秒钟，输出答案。这个过程中，你的问题被发送到云端服务器，在云端的大型GPU集群上处理，然后把结果传回给你。
所以端侧大模型与云端大模型的核心区别在于“计算发生的地点”：
云端大模型：你的设备负责输入和输出，将问题上传到云端的超算中心，计算完成后，再将结果返回给你的设备。
端侧大模型：模型本身已经预装或下载到你的设备上，计算过程完全在设备自身的芯片（如CPU、GPU、NPU）上完成。
从定义来说，也就能解释为何云端大模型能在短时间内杀出重围。可以从端侧大模型的弊端拆解，其一，云端大模型对网络高度依赖，在没有网络或者网络差的情况下，是不能运行的；其二，隐私安全问题难保证，用户在各种平台的记录，甚至个人隐私都可能被上传到网上，很可能因隐私泄露酿成大祸；其三，很难满足个性化需求，云端模型服务的是全球用户，很难针对个人的使用习惯和需求进行深度定制。
反观端侧大模型，首先，对于用户最关心的隐私问题能做到最优。用户的所有数据始终在本地设备上，永远不会被上传到服务器。这彻底杜绝了数据在传输和云端存储过程中可能存在的泄露风险，对于企业机密、个人隐私信息、金融数据等敏感场景至关重要。
其次，超低延迟与实时响应。由于无需网络传输往返云端，端侧模型的响应速度极快，几乎可以做到“瞬时回答”。对于需要实时交互的应用至关重要，如AI语音助手、实时翻译、会议摘要、游戏NPC交互等。
再者，离线可用性极强。在没有网络连接或信号差的环境下，端侧大模型依然能够正常工作，提供了无缝的、不间断的AI体验。
更值得一体的是，端侧大模型不仅可以根据每位用户的不同需求提供定制化服务，还能在很大程度上降低成本：对用户而言，节省了流量；对厂商而言，将计算负载分散到海量终端设备上，能极大地减轻云端服务器的压力和运营成本。
端侧大模型，任重道远
但这并不意味着拥有了端侧大模型就能一劳永逸，仍存在很大的困难挑战。一方面是技术挑战，为了在终端运行，模型必须经过大幅度的压缩、剪枝、量化和蒸馏，这通常会带来模型性能的下降。如何在小体积下保持强大的能力，是研发的核心。
另一方面是商业挑战，端侧模型需要深度优化和适配不同芯片平台，开发门槛极高，需要算法、软件和硬件团队的紧密协同。
面对端侧部署的严峻挑战，产业界和学术界正在从多个维度寻求技术突破，核心目标是在有限的硬件资源下，尽可能保留模型的核心能力。
模型压缩与量化就是最直接的手段。通过剪枝移除模型中不重要的权重；通过量化将模型参数从32位或16位浮点数转换为8位甚至4位整数，大幅减少模型体积和内存占用。例如，将70亿参数的模型从FP16（16GB）量化到INT4（仅需约4GB），使其能够在高端手机上运行。
在架构的选择上，研发人员倾向于设计更轻量、更高效的模型结构。比如，采用混合专家模型，在推理时只激活部分参数，从而在总参数量巨大的情况下，实际计算成本却很低。
当然在软硬件协同优化方面，不少厂商也下足了功夫。部分芯片厂商在其SoC中集成更强大的专用NPU。同时，软件框架提供了高度优化的运行时库，能将模型指令高效地映射到硬件底层，最大化发挥每一分算力。
“云端协同” ——AI应用的主流架构
尽管端侧大模型发展迅猛，但它并非要取代云端大模型，而是其必要的补充和延伸。它代表了AI发展的下一个重要方向：从集中式、通用的“超级大脑”，走向分布式、个性化的“贴身智慧”。
但未来，“云端协同” 才是AI应用的主流架构。
端侧作为前沿哨站：处理即时、高频、高隐私要求的任务。如本地的语音识别、照片编辑、初步理解用户意图等，提供快速、安全的第一响应。
云端作为中央大脑：处理复杂、耗资源的深度计算任务。当端侧模型遇到无法解决的复杂问题时，可以匿名化、脱敏后向云端超级模型求助，将最终结果返回给设备。同时，云端负责持续训练和更新，再将更优秀的轻量化模型下发至终端。
这种架构完美平衡了用户体验、隐私安全和计算效率。例如，当你用手机AI助手规划旅行时，端侧模型本地处理你的日历和偏好，而查询机票酒店、生成复杂攻略等任务则悄然由云端完成，整个过程浑然一体。
结语
端侧大模型的兴起，标志着AI的发展从追求绝对的“大而全”，进入了务实落地的“精而巧”的新阶段。它将智能从云端的神坛推下，嵌入到我们生活的每一个角落，让AI变得真正触手可及、安全可靠。
虽然前路仍充满挑战，但在巨头押注、生态协同的趋势下，端侧大模型必将与云端模型双翼齐飞，共同推动我们加速迈向一个真正智能化的未来。下一次换机的理由，或许不再是摄像头像素的高低，而是你的手机，是否拥有一个足够智慧的“本地大脑”。
