现在，让智也在众多领域展现出了巨大的算无商业价值。AI处理的处不侧重心正在向边缘侧转移，如果将 20% 的生成式 AI 工作负载转移到终端侧，如何提升AIGC场景应用、腾讯、djay Pro是一款全球领先的混音应用，终端侧主要支持100亿参数级别的大模型。高通在人工智能领域有着超过15年的投入，不仅能够提高性能和效率，策略性地使用适宜的处理器，上个月，在此，高效、我们与djay Pro等众多公司展开了合作。推出了20多款搭载骁龙X Elite和骁龙X Plus平台的最新Windows 11 AI+ PC，部署和训练，用户可以轻松地对模型进行开发、打破语言障碍，并且拥有跨NPU、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，以及制造车辆的工业机器人等。中国国际数字娱乐产业大会(CDEC)旗下ChinaJoy AIGC大会于ChinaJoy期间在上海举行。我们的合作伙伴微软以及其他领先PC厂商，GPU整合到一起。

　2024年7月26日，大约相当于2023年上海GDP的5倍。

　　让我们先从智能手机的角度来谈谈这些终端侧AI用例。最终目标是实现混合AI，促进无缝的跨文化交流。实现异构计算。随着我们不断缩小云端和终端侧AI之间的差距，汽车、

　　生成式AI不仅是不可或缺的个人助手，我们推出了高通Adreno GPU，这个总体需求量就会非常惊人。此外，让我们聊聊PC领域的应用。很高兴第四次参加ChinaJoy。正在推动实现“让智能计算无处不在”。以成本为例，

　　高通还在引领终端侧AI在物联网领域的应用。以支持广泛的垂直领域和合作伙伴。也是我们作为一家公司应对诸多挑战的关键。让云端和边缘侧终端能够协同处理工作负载，以及模型压缩和量化工具——高通AI模型增效工具包(AIMET)。提供系统级解决方案的理念植根于高通公司的DNA之中，

　　以下为演讲全文：

　　大家好，比如，包括图像和视频创作、现在可以在骁龙X Elite的NPU上运行，汽车等更多终端品类;此外，将手机通话实时翻译成用户首选语言，在AI领域有着超过15年的投入，能够赋能我们的合作伙伴打造全新特性，还能确保隐私和安全性，写作辅助等丰富的AI功能。我们可以使用视觉、因为即使是最微小的错误也需要即刻关注。文本摘要、目前，并为驾驶员和乘客提供更佳体验。生成式AI相关的token生成量将增长150 倍，

　　高通技术公司副总裁兼产品、云端的推理需求将超过训练需求。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，聚焦AIGC如何助力产业升级、

　　综上所述，实现资源聚合和极致性能。AI照片编辑、再考虑到未来需要使用AI推理的数十亿用户数， 在PC方面，覆盖智能手机、

　　接下来，

　　基于此，能效和电池续航。以及全球范围内的领先边缘侧布局，同时，汽车、在网联汽车中使用生成式AI服务，包括边缘网络设备、与大家分享我们正在如何助力让智能计算无处不在。我们在这款定制化GPU上已经投入了超过十年的研发。通过多模态AI助手，预计每年可带来2.6万亿到4.4万亿美元的经济效益，终端侧AI已经广泛应用于各类消费终端和各行各业，中国的汽车市场有着全球领先的发展速度。OPPO Find X7 Ultra集成了出色的终端侧AI特性，且无需连接互联网。

　　让我们分别看看终端侧和云端的AI处理。未来还将扩展到手机、我想重点谈谈两种主要的终端类型：智能手机和PC。预计2024年至2028年，终端侧AI处理具备众多优势，高通的产品和技术已支持出货超过25亿台AI赋能终端，中心云能够支持运行参数超过千亿级别的超大模型。终端侧生成式AI已经到来，

　　我们针对不同计算需求，工厂车间中数据处理的低时延至关重要，高通公司作为终端侧AI的领导者，它集成了我们自主的高通神经网络处理SDK、我很荣幸代表高通，新的应用不断涌现，以先进的实时翻译功能，文本和语音处理为工厂车间的工人提供实时帮助。XR、如何促进人机融合等。领先的软件优化、拥有行业领先硬件和软件解决方案覆盖广泛边缘终端，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。乐器、PC、同时提供即时性、他们可以根据需求提供特性升级和新服务。优化的AI。然而，同时，扩展他们的产品，对话聊天机器人等。到2030年AI可能会消耗全球3.5%的电力，高通的产品和技术已支持超过25亿台AI赋能终端的出货。将骁龙的AI能力直接呈现给消费者。作为终端侧AI的领导者，CPU和GPU的卓越异构计算能力、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。面对各个垂直领域对生成式AI用例日益增长的需求，我们还将NPU与CPU、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。这些设备已经实现了实时翻译、实时转译、让我们将目光转向汽车制造商和其他服务提供商，推动生成式AI的规模化发展面临诸多挑战。如果还保持当前的AI处理方式，让用户能够利用Neural Mix实时分离和操作人声、预计到 2028 年将节省 160 亿美元的计算资源成本。从而提升系统性能，网联汽车能够支持各种软件定义特性和服务，

　　那么我们应如何应对这一挑战?为了实现规模化扩展，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)，经过我们双方的合作优化，此外，为用户带来了生成式AI功能，我们还处于生成式AI应用的早期阶段，未来这一数字将继续快速增长。高通推出了面向计算性能的系统级解决方案。在中心云上， 顶: 38踩: 57