近期，苹果与谷歌正在商讨一项重大合作协议，旨在重新定义人工智能行业规则。该协议计划将谷歌的Gemini人工智能（AI）引擎集成到iPhone中。这一举措旨在为未来AI时代的笔记本电脑（laptop）建立终端模型，其中包括自然语言代替键盘、两大操作系统的激烈竞争、硬件设计模板趋向iPad、软件设备再智能化，以及主要配套设备为耳机和各种无线宽带接口。
然而，国内手机品牌，如华为和小米，可能会因为AI而落后一代，成为新时代的“诺基亚手机”。
为什么中国手机在AI领域落后？
技术自吹与商业化应用之间的差距：
在上半场，大型企业竞相拼参数和算力。然而，下半场的竞争将更加关注商业化应用。AI的最终体现应该是产品上，而产品竞争力需要拉开代际差距。
韩国三星推出了全球首款人工智能手机Galaxy S24系列，其中“Galaxy AI”具备语音即时传译和文字翻译功能，支持13种语言，突破了人类的语言障碍。相比之下，国内仍处于技术自吹阶段，大部分解决方案仅限于在输入端整合多种模态信息，而在输出端生成多模态内容方面几乎没有实质性进展。尽管开始应用主要集中在容错率高、任务简单的休闲场景，但在更具价值的严肃场景、工作场景和专业场景方面仍然处于真空状态。
国外技术垄断暴露出国内AI差距：
OpenAI拥有优秀的人才、海量资金支持和多年持续投入，但仍然花费超过八年的时间才打造出突破性产品GPT-4。
国内大型模型参与者大多在“卷”所谓的“原创大模型”，但又担心风险太高，因此出现了大量套壳、拼装的大模型。即使国外开放大型模型，仍然会面临算力封锁的问题，例如美国禁止英伟达将先进芯片售往中国。
特殊信息环境对国内AI的影响：
AI的技术水平通常指的是大型模型的能力，这需要长期的自我学习。只有在海量信息的“喂养”下，大型模型才会变得越来越“聪明”，从而走向成熟。
尽管我国互联网企业拥有大量网络数据，但各自的数据类型不够全面。专业数据服务仍处于起步阶段，可用于人工智能模型训练的高质量数据集匮乏。
中国市场缺乏有效的数据保护手段，导致高质量数据的成本较高，同时其他国家可以以较低成本获取这些数据。
大型模型的训练学习被限制在国内指定范围的信息
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