AI大模型的出现，让手机行业迈入了一个全新的时代，AI手机已成为大众关注的热点。
于是，在很多人看来，2024年是AI手机元年，市场的竞争势必会越发激烈。与此同时，AI手机也会加速手机硬件的提升，大内存或许是其首要攻破的壁垒。
8GB内存正在成为历史
手机内存，指的是手机的运行内存，也就是我们选购手机时“8GB+256GB”中的“8GB”，是手机日常能否流畅运行各个软件APP的必然保障。而随着技术的普及以及软件功能的丰富化，大内存已成为了手机的标配之选，8GB慢慢消失在了中高端市场。
为什么我们需要大内存？这或许是很多用户的疑惑。不可否认，如今智能手机的各方面配置足以满足用户流畅使用四年左右的时长，这就导致了换机周期的不断延长，让大内存无法普及每个用户，无法形成差异化的感知体验。
另一方面，现如今的手机软件APP功能不断丰富化，占据越大存储空间的同时，也加剧了系统调用时的难度，难免会出现卡顿或后台无法保活的情况。而拥有更大内存的手机，调用这些软件时会更加得心应手，流畅性和保活度有所保证。
可以看到的是，目前市面上的很多手机都是12GB起售，8GB内存版本的手机几乎不可见，甚至完全消失在了中高端市场。这也就意味着，大内存已经成为市场的主流需求，而两三年前流行的8GB已经慢慢成为历史。
更为重要的是，12GB仅仅只是起售，16GB与24GB也逐渐占据主流手机市场。对于消费者而言，16GB或许才是当下大部分人买手机的主流选择，也是最合适的选择，但由于换机周期延长，大内存始终很难真正普及开来。
然而，AI大模型的出现，或者说AI手机的出现，让大内存手机有了更多的可能性，或许会加速大内存的普及速度。
AI手机加速大内存普及
AI大模型和AI手机，是当下手机行业的热点，备受消费者的关注。当用户想要体验到AI功能时，手机本身的硬件自然需要符合一定的要求，相当于设置了门槛。其中，大内存就是一道重要的关卡。
首先我们要明确一点，那就是如今手机厂商所传播的AI大模型概念，是端侧AI大模型，而非云端AI大模型。相较于后者，前者主要是依赖于手机内部的芯片算力来生成结果，并不需要联网上传至云端，既减轻了云成本，也降低了隐私数据泄露的风险。
但是，端侧AI大模型的弊端也很明显，那就是过于依赖硬件。试想一下，手机那块小小的芯片，怎么能够和云端服务器成百上千的顶级显卡相比较呢？
换而言之，过度依赖硬件意味着需要更好的硬件来支撑手机AI大模型的运行，从而实现更多的AI功能。所以，严格意义上来说，现在还没有真正的端侧AI大模型，还处在两者相结合的状态。
此前，曾有消息显示，谷歌将其AI大模型，即Gemini Nano模型，隐藏于Pixel 8开发者选项中，其原因正是基于8GB内存的考虑。
谷歌认为，AI模型会占据内存，仅有8GB内存的Pixel 8，强行使用Gemini Nano，可能会带来不好的体验，而Pixel 8 Pro的12GB内存倒是能够较好地运行AI模型。
不仅于此，苹果的研究团队也曾针对大模型发表了相关的论文。他们认为，可以尝试用闪存技术减少数据加载的难度，同时优化数据块的大小，从而实现对加载数据的高效管理。这种方法倒也是一种全新的解决思路，但目前并没有实际落地。
种种现象表明，端侧AI大模型对于手机内存有着较高的要求，当下的12GB或许很快也会被淘汰，16GB或者24GB会逐渐成为主流。
从这一点来看，AI手机的出现，确实是加剧了大内存的普及速度。所以说，用户想要体验到更多有趣的AI功能，升级大内存就很有必要。
在如今的手机市场，大内存本身就是趋势，只不过端侧AI大模型的出现加快了这种趋势。而这无论对于消费者还是手机厂商来说，都是一种全新的考验。
倘若手机厂商能够让端侧大模型落地，研发出更多的AI功能，给用户带来更加创新的体验。
那么，我想或许很多消费者也很愿意为此买单，这才是最为关键的重中之重。希望在不久的未来，我们真正能够看到AI手机时代的带来，让手机焕发出更加智能化的风采。
