智谱开源AutoGLM事件 - 智谱公司于深夜将其手机Agent框架AutoGLM开源 此次开源内容包括Phone Agent框架和AutoGLM-Phone-9B模型 [1][2] - 该框架是手机Agent领域的先驱 于2023年10月25日在CNCC大会上首次发布 经过32个月的研发后开源 [3][5] - 此次开源被视作在豆包手机助手被全面封禁的背景下 为技术世界增添新动力的举措 [5] 开源AutoGLM的技术方案与现状 - 开源方案提供了三种部署模式以解决当前手机端算力不足与隐私保护的矛盾 本地部署隐私性最高 数据不离开设备 云端部署需开发者自行确保安全 混合部署则结合本地与云端优势 [6] - 当前开源的AutoGLM并非系统级助手 不支持后台虚拟屏运行 且受本地模型限制 速度较慢 智能程度有限 [6][7][8] - 该框架目前大约支持50个应用程序 [9] - 安装和使用过程较为复杂 主要面向开发者而非普通用户 [6] 开源AutoGLM的行业意义与历史类比 - 此次开源是当前市场上为数不多的完全开源手机Agent方案 荣耀YOYO智能助手曾使用AutoGLM技术 [11] - 开源可能引发类似Stable Diffusion和LLaMA模型泄漏后的行业效应 即一个开源模型催生出大量应用和变体 成为行业基础设施 [13] - 此举被类比于Linux、安卓、Arduino和树莓派等开源硬件软件的历史 它们通过开放生态从巨头手中撬动市场 激发普通人的创造力 [14][15][16][17][18] - 开源可能改变“入口”的定义 未来入口可能不再是某个公司的APP 而是用户自己部署的本地Agent [19] 对AI助手未来的展望 - 未来十年 人们可能会习惯身边有长期伴随的AI助手 帮助处理起床、行程安排和信息过滤等任务 [24][25] - 技术发展也可能带来过度外包记忆、判断和品味的风险 进而可能引发新的“数字极简主义”潮流 [26][27][28] - 技术本身不替人类做价值选择 只是提供更多可能性 最终如何生活取决于人类自身的选择 [29] - 当前时代是AI技术发展的灿烂起点 集体意志将由豆包封禁、AutoGLM开源以及个人选择共同塑造 [29][30]

豆包手机助手遭遇封禁事件 - 搭载豆包手机助手的努比亚手机首批3万台现货全部售罄 [2] - 作者作为早期测试用户，因使用豆包手机助手执行微信任务，导致个人微信账号被限制登录 [15][19] - 随后阿里系应用（支付宝、淘宝、闲鱼、盒马）及腾讯系应用（QQ）等主流APP相继对账号进行封禁或限制调用，严重影响日常使用 [19][21][25] - 豆包手机助手自身也进行了功能限制，导致涉及主流APP的任务无法执行 [25] AI手机助手与超级APP的入口之争 - 互联网发展史是控制入口的战争，从浏览器、搜索框到如今的超级APP（如微信、抖音）[30] - AI手机助手（Agent）旨在成为用户与所有服务之间的统一入口，用户只需与AI对话，由AI协调后端服务，这压缩了超级APP原有的用户交互和变现链路 [31][40][42] - 这种模式对超级APP构成“生死存亡级别的威胁”，因为用户将不再直接与平台交互，平台可能从主导者退化为服务提供者 [42][46][51] - 当前各大超级APP对豆包的封禁，被类比为历史上铁路威胁漕运利益时，旧有利益集团对新技术进行的阻挠 [32][34][35] Agent技术发展趋势与挑战 - 当前隐私问题的根本解决方案在于端侧推理：随着手机芯片算力提升和模型压缩技术进步，未来小型化模型（如8B或9B参数）可在设备本地运行，确保用户数据完全不离开手机 [49][50] - 技术发展路线明确：端侧算力提升、视觉模型压缩、系统级能力增强是必然趋势，封禁无法从根本上阻止该技术方向 [63][64] - 技术实现路径清晰，但核心挑战在于“利益的再分配”，即现有掌握入口的巨头不愿放弃其主导地位 [51] 对行业格局的长期影响 - AI Agent与超级APP的对抗，是继搜索vs门户、电商vs商场、移动互联网vs PC之后的新一轮入口之争 [60][61] - 历史规律表明，新秩序诞生初期混乱且痛苦，但秩序稳定后，大部分参与者的命运将由早期的幸存者决定 [69][70] - 长期来看，Agent技术形态终将到来，可能以不同品牌、交互形态或由现有APP自身推出的形式出现 [64][66] 对用户的短期与长期建议 - 短期建议：不要将所有关键服务依赖于尚不成熟的Agent，可将其用于处理非敏感任务，避免提交敏感信息 [67] - 长期建议：鼓励用户积极尝试和参与早期生态建设，以塑造未来技术形态，而非被动接受既定结果 [68]

行业趋势：AI芯片市场发展 - AI定制化芯片（AI ASIC）需求正显著增长 [1] - GPU与AI ASIC是相辅相成的关系，GPU侧重通用灵活部署，AI ASIC侧重极致性价比 [3] - AI模型持续演进和更新，对算力提出了全新、多样化的要求 [4] 技术演进：AI发展路径 - AI发展需从“读万卷书”（大语言模型训练）跃迁至构建理解人类情感和复杂场景的“世界模型” [4] - 未来AI需要处理空间、物理和上下文信息，进行真正的“思考” [4] - 端侧主要进行推理和微调两种AI计算工作 [5] 市场机遇：端侧AI潜力 - 端侧推理崛起，在手机、汽车、智能眼镜、物联网设备等终端上进行模型推理和微调是未来AI落地和商业化关键 [5] - 端侧智能将成为比云端训练更大的市场机遇，是下一个万亿级黄金赛道 [8] - 端侧应用的核心在于可“离线”执行，体验更流畅自然且注重隐私和安全 [7] 公司战略：芯原股份布局 - 公司在AI加速处理器（如GPU、GPGPU、ASIC）上均有布局，可为不同应用场景定制芯片 [3] - 公司核心战略是依托半导体IP储备和芯片设计服务能力，为端侧革命提供AI ASIC解决方案 [8] - 公司看好AI在智能眼镜上的应用，认为这是一个潜在的增量市场，可实现实时离线语音翻译和场景交互 [7] 应用场景：端侧AI实践 - 在智能手机上，通过AI相关定制芯片可实现远超当前的拍照效果、画质优化和功耗控制 [7] - AI玩具是教育领域的重要颠覆，可通过搭载小模型根据孩子所见所闻即时生成故事并模仿父母声音讲述 [7] - 智能眼镜、AI玩具等端侧应用蕴藏巨大商机 [6][7]