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自从GPT大模型被验证成功以来，Web端因其简单易用且不受平台和系统限制，成为用户体验大模型平台的最佳方式。在网络良好、设备屏幕较大的情况下，这种形式能提供最佳体验。然而，它并未解决随时随地连接的场景问题。在移动化已成常态的当下，用户需要一种不受设备、场景、屏幕限制的方式，能够随时通过AI技术完成对话、创作等任务。以AI PC为代表的端侧AI应运而生。
端侧AI不仅让用户能够直接在终端设备上体验AIGC技术的高效性，更重要的是，它通过将大模型部署在终端设备上，充分利用了终端的算力，同时大幅降低了大模型提供商的能源压力。“算力的尽头是能源”已成为行业共识，而端侧AI正是缓解这一问题的重要路径。
在AI PC之后，AI Phone成为广泛部署的另一种终端设备。这类终端设备的共性是具备强大的算力性能。传统的集成式方式已难以满足人们对AIGC体验的巨大需求，将大模型部署至终端设备成为分解压力的有效解决方案。
另一个更具独特意义的方向是具身AI。虽然机器人在制造业中已经普及，特别是在手机制造、汽车制造等先进制造领域，我们总能看到机器人的身影，并由此创造了一系列新的名词，如无人工厂、全天候工厂等。但是在民用领域，机器人尚未普及。原因在于其先进材料制造的“躯壳”中没有装载理解人类现实生活的“灵魂”。对此，AIGC技术则成为新的解决方案，因此当大模型被验证成功之后，具身AI随即成为科技巨头关注的领域。
综上，AIGC技术的广泛应用场景及其深远意义显而易见，可以将AIGC技术视为一次为硬件“注入灵魂”的升级。随着大模型技术的发展，包括其底层框架的迭代和多模态方案的探索，数字世界对现实世界的理解将愈加精准。AIGC技术因此能够成为智能汽车、智能手机、PC乃至机器人这些“躯壳”中的“灵魂”。从这个视角看，或许可以理解为何苹果公司调整其电动汽车战略，转而深耕人工智能领域。