最近總聽到"端側大模型"這個詞，感覺很高大上，但到底是什么意思？和我們平時用的ChatGPT、DeepSeek各種大模型有什么區別？今天就來徹底搞清楚這件事。

1、為什么叫"端側"大模型？

在聊具體內容之前，先解釋一下這個名字的由來。在計算機和通信領域，我們通常把整個系統分為幾個層次：

• 云端（Cloud）：遠程的數據中心和服務器
• 邊緣（Edge）：靠近用戶的邊緣服務器和基站
• 端側（Device/Client）：用戶直接使用的終端設備

所以"端側大模型"這個名字，直接點出了它的核心特征：運行在終端設備上的大語言模型。在英文里，通常叫做"On-Device Large Language Model"或者"Edge AI Model"。為什么不叫"本地大模型"或者"離線大模型"？因為"端側"這個詞更準確地描述了它在整個計算架構中的位置，也暗示了它可能與邊緣和云端進行協同工作，而不是完全孤立運行。

2、先說說什么是端側大模型

簡單來說，端側大模型就是能夠在你的手機、電腦、汽車這些"端設備"上直接運行的大語言模型，不需要聯網到云端服務器。你想想平時用ChatGPT的場景：打開網頁或APP，輸入問題，等待幾秒鐘，然后得到回答。這個過程中，你的問題被發送到了OpenAI的服務器，在云端的大型GPU集群上處理，然后把結果傳回給你。而端側大模型呢？整個AI模型就"住"在你的設備里，不用聯網，直接在本地處理你的問題。就像以前我們把軟件安裝在電腦上一樣，現在我們把AI"安裝"在設備上。

3、為什么突然火起來了？

云端模型的三大痛點1. 網絡依賴癥
沒有網絡就廢了，網絡不好就卡得要死。你在地下室、飛機上、山區里想用AI？抱歉，臣妾做不到。2. 隱私擔憂
你的聊天記錄、文檔內容都要上傳到云端處理，萬一泄露怎么辦？特別是涉及商業機密、個人隱私的內容，很多用戶心里都犯嘀咕。3. 個性化不足
云端模型要服務全球用戶，很難針對你個人的使用習慣和需求進行深度定制。就像一個大眾化的產品，很難滿足每個人的個性化需求。硬件技術的突飛猛進另一方面，我們的設備越來越強大了：

• 手機芯片的AI算力提升了幾十倍
• 內存容量越來越大
• 專門的AI芯片開始普及

這就給端側部署大模型提供了可能性。

4、端側大模型的"超能力"

端側大模型確實有著令人興奮的"超能力"。首先是閃電般的響應速度，不用等網絡傳輸，本地直接處理，響應速度可以快到毫秒級，想象一下你說話的同時AI就開始實時翻譯的絲滑體驗。其次是天然的隱私保護，數據不出設備，你的聊天記錄、工作文檔都在本地處理，不用擔心被窺探。更重要的是個性化定制能力，可以根據你的使用習慣、語言偏好、專業領域進行定制訓練，真正成為專屬AI助手。最后還有永不掉線的優勢，沒網也能用，飛機上、地下室、野外探險，隨時隨地都是你的AI伙伴。但現實往往很骨感，端側大模型聽起來美好，實際部署起來卻困難重重。最大的攔路虎是資源限制問題——大語言模型動輒幾十GB、上百GB，參數量達到幾百億甚至上千億，而我們的手機內存才8GB、12GB，這就像要把一頭大象裝進冰箱。為了在設備上運行，必須對模型進行"瘦身"，但瘦身就意味著能力下降，如何在保持性能的同時大幅減小模型體積是個巨大的技術難題。更復雜的是設備碎片化問題，不同廠商的硬件架構千差萬別——iPhone用A系列芯片，Android手機有驍龍、麒麟、天璣等各種芯片，還有各種不同的AI專用芯片，同一個模型要適配這么多種硬件，難度可想而知。

5、技術大神們是怎么解決的？

1. 模型壓縮三板斧

• 網絡剪枝
  

就像修剪花園一樣，把模型中不重要的連接"剪掉"。比如一個神經網絡有1萬個連接，經過剪枝后可能只保留3000個重要的連接，模型小了很多，但效果基本不變。

• 低精度量化
  

原來用32位浮點數存儲參數，現在改用8位甚至4位整數。就像照片從高清改成標清，文件小了很多，但核心內容還在。

• 知識蒸餾
  

讓一個小模型去"學習"大模型的精華。就像武俠小說里的傳功，大師把內力傳給徒弟，雖然徒弟的"硬件"不如師父，但能學到精髓。2. 運行時優化黑科技

• KV-Cache優化
  

這是個很技術的概念，簡單說就是把之前計算過的結果緩存起來，避免重復計算。就像你做數學題時，把中間步驟的結果記下來，后面直接用，不用重新算。

• 混合專家模型(MoE)
  

不是所有的"專家"都同時工作，而是根據問題類型激活對應的專家。就像醫院里，感冒了找內科醫生，骨折了找骨科醫生，不需要所有科室的醫生都出動。3. 端邊云協同大招既然單個設備能力有限，那就多個設備協同作戰：

• 模型拆分
  

把大模型拆成幾部分，一部分在手機上，一部分在邊緣服務器上，一部分在云端。就像流水線作業，每個環節負責自己擅長的部分。

• 大小模型配合
  

平時用小模型處理簡單問題，遇到復雜問題再調用云端大模型。就像平時用計算器算數，復雜的統計分析才用電腦。

6、誰在這個賽道上狂奔？

• 手機廠商最積極

蘋果、華為、小米等都在自己的芯片中加入AI處理單元，推出各種本地AI功能：

• 芯片廠商在狂飆

算能、高通、英特爾都在推出專門的AI芯片，算力越來越強，功耗越來越低。

• AI公司也沒閑著

Meta推出了Llama系列，專門優化了移動端版本；谷歌的Gemini Nano可以在手機上運行；國內的百度、阿里、字節、面壁智能等也都有相應布局。

7、現在能用到哪些端側AI？

雖然技術還在發展中，但已經有不少產品可以體驗了：手機上的AI助手

• iPhone的Siri，語音識別和簡單對話已經本地化
• 華為手機的小藝，支持本地語音翻譯
• 三星的Bixby，本地圖像識別和語音控制

專業工具

• 一些代碼編輯器開始集成本地AI代碼補全
• 本地運行的AI寫作助手
• 離線的AI翻譯工具

開源項目

• Ollama：可以在個人電腦上運行各種開源大模型
• llama.cpp：專門優化的本地運行框架
• MLX：蘋果推出的機器學習框架

8、還有哪些挑戰需要解決？

• 技術挑戰

1. 模型壓縮的天花板目前的壓縮技術雖然能顯著減小模型大小，但壓縮比達到一定程度后，效果下降會很明顯。如何突破這個天花板？2. 硬件適配的復雜性不同設備的硬件差異巨大，如何讓同一個模型在各種設備上都能高效運行？3. 實時學習和更新如何讓端側模型能夠持續學習用戶的偏好，同時保持模型的穩定性？

• 商業挑戰

1. 成本控制端側部署需要更強大的硬件，會推高設備成本，消費者買賬嗎？2. 生態建設需要操作系統、芯片廠商、應用開發者共同參與，如何構建完整的生態？3. 標準化行業需要統一的標準和規范，避免各家自立門戶。

9、寫在最后

端側大模型不是要完全取代云端AI，而是要構建一個更加靈活、高效、安全的AI服務體系。就像當年云計算沒有完全取代本地計算一樣，未來的AI世界應該是端云并存、各司其職的。對于普通用戶來說，最直觀的變化就是：AI會變得更快、更私密、更個性化。你的手機會真正成為你的智能助手，不再是一個需要聯網才能變聰明的"傻瓜"。對于開發者來說，這是一個全新的機遇。移動互聯網時代誕生了無數優秀的APP，端側AI時代同樣會催生新一代的應用和服務。對于整個行業來說，這是AI技術從"集中式"向"分布式"的重要轉變，將推動AI技術的進一步普及和深入。技術的發展總是螺旋上升的，端側大模型現在還在早期階段，但發展速度非?？臁Ｒ苍S用不了幾年，我們就會習慣于擁有一個隨身攜帶、專屬定制、永不掉線的AI伙伴。那時候回頭看今天，可能會覺得現在的AI應用還太原始。但這就是技術進步的魅力所在——每一天的積累，都在為未來的突破做準備。

文章來源于邊緣計算社區