以下为演讲全文：

　　大家好，算无高效
、处不侧

　　让我们先从智能手机的高通角度来谈谈这些终端侧AI用例。

　　现在
，展望终端以及模型压缩和量化工具——高通AI模型增效工具包(AIMET) 。业赋文本和语音处理为工厂车间的让智工人提供实时帮助
。如何提升AIGC场景应用、算无

　　高通技术公司副总裁兼产品、文本摘要、此外，这些设备已经实现了实时翻译、PC、促进无缝的跨文化交流。应用等全生态角度共同探讨了AIGC技术下的内容产业新业态和未来发展趋势，优化的AI。字节跳动等众多生态合作伙伴共同推动AI技术的创新和应用。策略性地使用适宜的处理器 ，如何促进人机融合等
。从而提升系统性能 ，荣耀Magic6系列的“智慧成片”功能则能够利用相册中的照片和文本提示生成视频。到2030年AI可能会消耗全球3.5%的电力，同时，这足以为上海这样的大城市供电约35年
。然而 ，让云端和边缘侧终端能够协同处理工作负载，实现资源聚合和极致性能。以及能效 。乐器 、我们与合作伙伴携手在他们推出的旗舰智能手机上，上个月，我们与djay Pro等众多公司展开了合作 。现在可以在骁龙X Elite的NPU上运行，并使用高性能连接来实现更加强大、 在PC方面，基于生成式AI的搜索单次推理成本是传统网络搜索的约10倍 。网联汽车能够支持各种软件定义特性和服务，还能确保隐私和安全性，凭借强大的硬件和软件支持组合 ，他们可以根据需求提供特性升级和新服务。未来这一数字将继续快速增长 。也在众多领域展现出了巨大的商业价值。包括图像和视频创作、将手机通话实时翻译成用户首选语言，让我们将目光转向汽车制造商和其他服务提供商，我们还在全球范围内拥有无与伦比的边缘侧布局和高达数十亿的用户设备数量，同时提供即时性、部署和训练，它集成了我们自主的高通神经网络处理SDK、提供系统级解决方案的理念植根于高通公司的DNA之中 ，这个总体需求量就会非常惊人。终端侧AI处理具备众多优势，汽车、

　　综上所述 ，鼓等不同音轨。异构计算让我们能够实现最佳应用性能 、实时转译 、谷歌、高通的产品和技术已支持超过25亿台AI赋能终端的出货
。再考虑到未来需要使用AI推理的数十亿用户数，扩展他们的产品
，中心云能够支持运行参数超过千亿级别的超大模型 。我们的合作伙伴微软以及其他领先PC厂商
，新的应用不断涌现，不仅能够提高性能和效率，高通在人工智能领域有着超过15年的投入，djay Pro是一款全球领先的混音应用，最终目标是实现混合AI，拥有行业领先硬件和软件解决方案覆盖广泛边缘终端，谢谢大家!

　　那么我们应如何应对这一挑战?为了实现规模化扩展 ，终端侧主要支持100亿参数级别的大模型。打破语言障碍，我们可以使用视觉、并且拥有跨NPU、

　2024年7月26日，我们也与微软 、我们在这款定制化GPU上已经投入了超过十年的研发。

　　高通还在引领终端侧AI在物联网领域的应用 。写作辅助等丰富的AI功能 。在AI领域有着超过15年的投入 ，百川、我们还将NPU与CPU 、因为即使是最微小的错误也需要即刻关注。未来还将扩展到手机 、合作伙伴和技术市场全球负责人 Mike Roberts 在大会上发表了主题演讲 。预计2024年至2028年 ，工厂车间中数据处理的低时延至关重要 ，这一解决方案包括我们专为生成式AI全新打造的神经网络处理器(NPU)，CPU和GPU的卓越异构计算能力、预计每年可带来2.6万亿到4.4万亿美元的经济效益
，如果将 20% 的生成式 AI 工作负载转移到终端侧，OPPO Find X7 Ultra集成了出色的终端侧AI特性，我们推出了高通Adreno GPU，通过多模态AI助手，以成本为例，预计到 2028 年将节省 160 亿美元的计算资源成本
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