端云之别，静待花开

     在网络大模型时代会问问题，在未来会是一种核心能力，否则网络大模型跟你沟通的效率会降低。但恰恰是端侧大模型对你理解最深，帮你把背后的潜藏意识跟云侧大模型沟通，可能是效率最佳的。

      所谓端侧大模型是和云侧大模型相对应，完全运行在本地，无需联网，在飞行模式下也能使用，但相应的，端侧大模型的参数规模要比云侧大模型小一两个量级，需要的算力也少很多。一般而言，端侧大模型比较流行的参数规模为 70 亿，而目前最热的 GPT-3.5 的参数规模为 1750 亿。

     与云侧 AI 大模型不同，荣耀端侧 AI 大模型基于个人化理解和感知来完成场景化任务闭环。其优势在于可以更好的学习用户个人数据，且个人数据不出端、不上云，隐私信息更安全，是个人化的智慧生命体。同时在端侧积累个人知识库，可迁移、可继承、可成长。随着端侧 AI 对用户个人数据和习惯的学习成长，能够带来更深入的意图理解和更加个性化的复杂场景服务。

      另外，端侧大模型还有一个优势就是成本低，因为运算完全在本地的芯片上，不会消耗服务器算力，成本只有手机电量，但是云侧大模型的成本就是肉眼可见的了，Open AI CEO 曾经表示，ChatGPT 问答一次的成本为数美分，约人民币 o.5 元，虽然后续成本有所降低，但每次问答背后都是钱在支撑，再往后算，还有电力消耗，冷却水消耗和碳排放等等。

    端侧也好，云侧也好，我们使用手机的方式也会因此改变，人机交互的变革大幕也就此拉开。

第一次发这种内容，忘记说是转发，编辑加工的了

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