8gb内存正在成为历史！人工智能手机加速大内存的普及-皇冠盘网址查询

人工智能大模型的出现，使手机行业进入了一个全新的时代，人工智能手机已成为公众关注的热点。

因此，在很多人看来，2024年是人工智能手机的第一年，市场竞争必然会越来越激烈。与此同时，人工智能手机也会加速手机硬件的改进，大内存可能是其突破的主要障碍。

8gb内存正在成为历史。

手机内存是指手机的运行内存，即我们在购买手机时“8gb” 256gb中的“8gb”是手机每天能否顺利运行各种软件app的必然保证。随着技术的普及和软件功能的丰富，大内存已成为手机的标准选择，8gb已逐渐消失在中高端市场。

为什么我们需要大内存？这可能是很多用户的疑惑。不可否认，智能手机配置的各个方面都足以满足用户平稳使用约四年的需求，导致更换周期的延长，使大内存无法普及每个用户，形成差异化的感知体验。

另一方面，手机软件app功能不断丰富，存储空间越大，系统调用难度越大，难免卡住或后台无法保存。而内存较大的手机，在调用这些软件时会更加得心应手，流畅性和保存性也会得到保证。

可以看出，目前市场上很多手机都是12gb出售的，8gb内存版的手机几乎看不见，甚至完全消失在中高端市场。这意味着大内存已经成为市场的主流需求，两三年前流行的8gb已经逐渐成为历史。

更重要的是，12gb只是起步，16gb和24gb也逐渐占据了主流手机市场。对于消费者来说，16gb可能是大多数人购买手机的主流选择，也是最合适的选择，但由于更换周期的延长，大内存很难真正普及。

然而，人工智能大模型的出现，或人工智能手机的出现，使大内存手机有更多的可能性，可能会加速大内存的普及。

人工智能手机加速了大内存的普及。

人工智能大模型和人工智能手机是当前手机行业的热点，引起了消费者的关注。当用户想要体验人工智能功能时，手机本身的硬件自然需要满足一定的要求，相当于设置门槛。其中，大内存是一个重要的关卡。

首先要明确的是，手机厂商传播的ai大模型概念是端侧ai大模型，而不是云端ai大模型。与后者相比，前者主要依靠手机内部的芯片计算能力来生成结果，不需要在线上传到云，这不仅降低了云成本，而且降低了隐私数据泄露的风险。

然而，端侧人工智能大模型的缺点也很明显，即过于依赖硬件。想象一下，手机的小芯片怎么能和云服务器上百上千的顶级显卡相比呢？

换句话说，过度依赖硬件意味着需要更好的硬件来支持移动人工智能模型的运行，从而实现更多的人工智能功能。所以严格来说，端侧ai没有真正的大模型，还处于两者结合的状态。

此前有消息称，谷歌将其人工智能大模型，即gemini nano模型隐藏在pixel中 在8gb内存的考虑下，开发者选项的原因是。

谷歌认为，人工智能模型将占据内存，pixel只有8gb内存 8.强制使用geminini nano，pixel可能会带来不好的体验 8 pro的12gb内存可以更好地运行ai模型。

不仅如此，苹果的研究团队还为大模型发表了相关论文。他们认为，可以尝试使用闪存技术来降低数据加载的难度，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皇冠盘网址查询的解决方案，但目前还没有实际实施。

各种现象表明，端侧ai大模型对手机内存要求较高，目前的12gb可能很快就会被淘汰，16gb或24gb将逐渐成为主流。

从这个角度来看，人工智能手机的出现确实加剧了大内存的普及。因此，用户有必要升级大内存，以体验更多有趣的人工智能功能。

在今天的手机市场上，大内存本身就是一种趋势，但端侧人工智能大模型的出现加速了这一趋势。这对消费者和手机制造商来说都是一个新的考验。

假如手机厂商能让端侧大模型落地，开发出更多的ai功能，给用户带来更多的创新体验。

所以，我想也许很多消费者也愿意为此买单，这是最关键的重中之重。希望在不久的将来，我们能真正看到人工智能手机时代的带来，让手机焕发出更加智能的风格。