大模型的应用正逐步拓展至终端侧，揭示了AI竞争的关键所在。随着2024年的进程过半，AI技术的价值愈发显现，其核心在于应用的广泛性。各大科技巨头，包括互联网公司与手机制造商，纷纷投入资源寻找杀手级应用，这一趋势在顶级学术会议上也得到了印证。

焦点集中在如何使大模型在手机等资源受限的设备上流畅运行。在ICML、CVPR等国际顶会的最新成果中，我们看到了安卓手机厂商与高通的深度合作，如实现多模态大模型LLaVA的本地部署，以及展示的LoRA与3D数字人AI助手实例，均展示了技术的成熟度与实用性。

高通的研究强调了几个关键领域：量化、编译与硬件加速。量化技术通过降低精度提升计算性能与内存效率，尤其在生成式AI中，通过量化至INT4模型，实现高效推理与能效提升。此外，矢量量化技术与高效编译策略进一步优化了资源利用。在硬件层面，高通的AI引擎通过异构计算架构，优化了内存使用与性能表现，特别是在第三代骁龙8移动平台上，Hexagon NPU显著提高了大模型处理速度与能效。

高通的研究不仅限于手机领域，还覆盖了XR与自动驾驶等场景，展示了其在生成式AI与多视图视频压缩等技术的前沿探索。AI视频生成技术也在优化中，旨在提高终端侧的视频处理效率。

高通的AI软件栈整合了多种工具与服务，提供了一站式的AI解决方案，支持跨设备的模型部署，推动了大模型应用在不同智能终端的普及。这种技术布局不仅加速了大模型的商业化进程，也为整个行业带来了创新与繁荣。

AI技术的发展离不开基础研究与应用实践的双轮驱动。高通深耕AI领域多年，致力于将AI能力融入终端设备的核心功能中，其研究成果不仅推动了自身的技术创新，也对整个行业产生了深远影响。随着技术的不断进步与普及，AI将深入人们生活的更多方面，创造更大的社会价值。