云手机是AI大模型 to C时代必然出现的新需求

AI大模型 To C 应用在手机上对硬件的高要求，使得云手机的出现成为一种必要，主要体现在算力、内存、散热和网络连接4个方面：

算力方面

GPU 性能需求：大模型的图像、视频处理以及一些 3D 交互应用，对手机 GPU 提出了很高要求。例如在运行基于大模型的 AI 绘画应用时，需要 GPU 进行大量的图形渲染和计算，普通手机 GPU 难以快速生成高质量图像。而云手机可利用云端强大的 GPU 集群，能快速完成复杂的图形处理任务，为用户提供流畅的绘画体验。

NPU 算力要求：大模型的推理和运算需要强大的 NPU 支持。像智能语音助手，在理解和处理用户语音指令时，需要 NPU 进行快速的深度学习运算。一些高端手机的 NPU 算力虽有所提升，但面对不断发展的大模型仍显不足。云手机借助云端的专业 NPU 服务器，可轻松应对高难度的语音处理任务，准确快速地识别和响应用户指令。

内存方面

运行内存需求：大模型应用运行时需要占用大量的运行内存。当用户同时打开多个基于大模型的应用，如智能办公软件、智能翻译软件等，普通手机 8GB 或 12GB 的内存很快就会被占满，导致应用卡顿甚至崩溃。云手机可以按需分配大量的运行内存，确保多个大模型应用能够同时稳定运行，用户可以在不同应用之间快速切换，提高工作和学习效率。

存储内存压力：大模型应用产生的数据量不断增加，如用户与智能助手的聊天记录、AI 生成的文件和图片等。这些数据的存储会给手机本地存储带来很大压力，普通手机 256GB 或 512GB 的存储空间可能很快就会不够用。云手机则可提供海量的云端存储，用户无需担心存储不足的问题，能随时存储和访问自己的数据。

散热方面

硬件发热问题：大模型应用的高负荷运算会使手机硬件产生大量热量。长时间运行大模型应用，手机 CPU 等硬件会因过热而出现降频现象，导致性能下降，影响用户体验。例如在玩基于大模型的大型云游戏时，普通手机可能玩一会儿就会因为过热而变得卡顿。云手机将运算任务放在云端服务器，用户本地设备只需接收和显示数据，不会出现因本地硬件过热而导致的性能问题。

网络连接方面

低延迟需求：大模型的实时交互应用，如实时翻译、在线智能辅导等，对网络延迟要求很高。普通手机网络环境不稳定时，容易出现卡顿、延迟等问题，影响交互效果。云手机配合 5G 等高速网络，能实现低延迟的数据传输，确保实时交互应用的流畅运行，用户在进行实时翻译时可以即时得到准确的翻译结果。

高带宽要求：大模型的一些多媒体应用，如高清视频生成、虚拟现实体验等，需要大量的数据传输。普通手机网络带宽有限，难以满足高清晰度视频和复杂虚拟现实场景的实时加载需求。云手机依托云端高速网络和强大的服务器，可提供高带宽支持，快速加载和传输大量数据，为用户带来清晰流畅的多媒体体验。

$蜂助手(SZ301382)$ $天舟文化(SZ300148)$