[谷歌] 2026"端側AI戰事"升級,蘋果谷歌們在拼什麼?
李大海：我們現在主要沿著兩個方向推進。
第壹個方向，是在真實訓練任務中與國產芯片廠商持續磨合。模型公司在訓練過程中會遇到很多具體問題，比如算子性能、通信效率、集群穩定性、精度對齊等，這些問題只有在真實大模型訓練中才會充分暴露出來。通過不斷反饋、調優和驗證，模型公司和芯片公司可以壹起把國產 AI 軟件生態打磨得更成熟。
第贰個方向，是在更底層的軟件適配上做壹些配合。國產芯片的問題，不只是單塊芯片性能怎麼樣，更大的挑戰在於軟件棧不夠統壹。不同芯片有不同的編譯、算子、通信和調度體系，模型公司如果每接入壹類芯片都要重新適配壹遍，成本會很高，效率也很低。
所以我們也會參與壹些共性軟件生態的工作，比如智源研究院牽頭的FlagOS。其意義是希望把壹部分重復適配的工作沉澱下來，讓不同國產芯片在模型訓練和推理時，能有更清晰的接口和協作方式。這項工作對於國產智算生態非常有價值，也在快速發展。
面壁智能本身既是大模型公司，也在算子適配和底層優化上有比較深的積累，所以我們在這兩條路徑上都有比較多的參與。壹方面，我們通過真實模型訓練任務幫助國產芯片和軟件棧發現問題、解決問題；另壹方面，我們也參與到更系統化的國產AI軟件生態建設中。
此外，訓練遷移到國產芯片上，比推理遷移更復雜。推理主要看吞吐、延遲和成本，訓練還要驗證數值精度、穩定性和長時間運行能力。
為此，我們用小模型實驗預測大模型訓練效果，並把華為等國產AI 芯片上的測試結果與英偉達平台對齊，判斷訓練精度是否可靠。這類測試可以在大規模訓練前，提前暴露芯片、算子和軟件棧中的底層問題。
問：2026年的上半年，“豆包手機”等產品引發了外界對端側智能體的關注。你怎麼看端側模型和端側智能體對人機交互方式的改變？
李大海：這是壹個非常自然發展的方向。
這背後是由端側模型的分工優勢決定的。相比完全依賴雲端，端側模型在隱私保護、實時響應和可靠性上更有優勢，因此天然適合承擔人機交互任務。因為人和設備之間的交互，對實時性和穩定性的要求非常高。
可以用雲游戲來類比。移動互聯網時代，很多公司都嘗試過雲游戲。理論上，雲游戲把渲染放在雲端，終端就不需要很強的算力，但這個方向壹直沒有真正大規模跑通。核心原因在於，用戶對交互的幀率、延遲和穩定性非常敏感，不希望在沒有預期的情況下突然卡頓。
也就是說，很多人會低估交互體驗對實時性和可靠性的要求。只有在終端側，才更有可能滿足這種高標准。其實早在 PC 互聯網時代，我們就已經看到過這壹點的重要性。我最早任職的公司是 Google，當時 Google 很早就發現，響應速度每提升 100 毫秒，對廣告轉化率都會產生很大影響。
所以回到豆包手機這類產品，端側模型和端側智能體結合，真正值得關注的是它可能帶來新的交互層。
能不能做好端側智能體，不只是看模型能力強不強，而是取決於叁個因素的疊加：第壹，芯片和算力能承受多大成本；第贰，模型在能力、速度、功耗和穩定性上的綜合表現；第叁，具體場景是否成立。只有這叁個圈真正重疊，端側智能體才能進入大規模應用。
芯片決定能不能跑，模型決定能不能做，場景決定有沒有人用。只有這叁點重疊，端側智能體才會走向大規模應用。
03 Agent落地後，更多任務會回到端側
問：面壁智能已經把低比特量化探索到1.58bit。你怎麼看模型量化繼續往下壓縮的空間？接下來的攻克和突破點主要在哪些方向？
李大海：從目前的技術判斷看，1.58bit可能已經接近模型量化的極限了。繼續往下壓縮，理論空間會越來越小，真正的挑戰也不只是把bit數降下來，而是在極高壓縮比下，盡可能保持模型能力不出現明顯損失。
對我們來說，更關鍵的是量化損失能不能足夠低。模型壓縮不是單純追求參數占用更小，更重要的是在更低存儲、更低算力、更低功耗的前提下，仍然保持足夠好的推理效果。這也是端側模型真正落地時最重要的問題之壹。
在這方面，面壁智能采用的是從訓練階段就面向低比特量化進行優化的路線，也就是通過QAT，量化感知訓練，讓模型從訓練壹開始就持續適應低比特表示，而不是等模型訓練完成後再做後處理壓縮。
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還沒人說話啊，我想來說幾句
第壹個方向，是在真實訓練任務中與國產芯片廠商持續磨合。模型公司在訓練過程中會遇到很多具體問題，比如算子性能、通信效率、集群穩定性、精度對齊等，這些問題只有在真實大模型訓練中才會充分暴露出來。通過不斷反饋、調優和驗證，模型公司和芯片公司可以壹起把國產 AI 軟件生態打磨得更成熟。
第贰個方向，是在更底層的軟件適配上做壹些配合。國產芯片的問題，不只是單塊芯片性能怎麼樣，更大的挑戰在於軟件棧不夠統壹。不同芯片有不同的編譯、算子、通信和調度體系，模型公司如果每接入壹類芯片都要重新適配壹遍，成本會很高，效率也很低。
所以我們也會參與壹些共性軟件生態的工作，比如智源研究院牽頭的FlagOS。其意義是希望把壹部分重復適配的工作沉澱下來，讓不同國產芯片在模型訓練和推理時，能有更清晰的接口和協作方式。這項工作對於國產智算生態非常有價值，也在快速發展。
面壁智能本身既是大模型公司，也在算子適配和底層優化上有比較深的積累，所以我們在這兩條路徑上都有比較多的參與。壹方面，我們通過真實模型訓練任務幫助國產芯片和軟件棧發現問題、解決問題；另壹方面，我們也參與到更系統化的國產AI軟件生態建設中。
此外，訓練遷移到國產芯片上，比推理遷移更復雜。推理主要看吞吐、延遲和成本，訓練還要驗證數值精度、穩定性和長時間運行能力。
為此，我們用小模型實驗預測大模型訓練效果，並把華為等國產AI 芯片上的測試結果與英偉達平台對齊，判斷訓練精度是否可靠。這類測試可以在大規模訓練前，提前暴露芯片、算子和軟件棧中的底層問題。
問：2026年的上半年，“豆包手機”等產品引發了外界對端側智能體的關注。你怎麼看端側模型和端側智能體對人機交互方式的改變？
李大海：這是壹個非常自然發展的方向。
這背後是由端側模型的分工優勢決定的。相比完全依賴雲端，端側模型在隱私保護、實時響應和可靠性上更有優勢，因此天然適合承擔人機交互任務。因為人和設備之間的交互，對實時性和穩定性的要求非常高。
可以用雲游戲來類比。移動互聯網時代，很多公司都嘗試過雲游戲。理論上，雲游戲把渲染放在雲端，終端就不需要很強的算力，但這個方向壹直沒有真正大規模跑通。核心原因在於，用戶對交互的幀率、延遲和穩定性非常敏感，不希望在沒有預期的情況下突然卡頓。
也就是說，很多人會低估交互體驗對實時性和可靠性的要求。只有在終端側，才更有可能滿足這種高標准。其實早在 PC 互聯網時代，我們就已經看到過這壹點的重要性。我最早任職的公司是 Google，當時 Google 很早就發現，響應速度每提升 100 毫秒，對廣告轉化率都會產生很大影響。
所以回到豆包手機這類產品，端側模型和端側智能體結合，真正值得關注的是它可能帶來新的交互層。
能不能做好端側智能體，不只是看模型能力強不強，而是取決於叁個因素的疊加：第壹，芯片和算力能承受多大成本；第贰，模型在能力、速度、功耗和穩定性上的綜合表現；第叁，具體場景是否成立。只有這叁個圈真正重疊，端側智能體才能進入大規模應用。
芯片決定能不能跑，模型決定能不能做，場景決定有沒有人用。只有這叁點重疊，端側智能體才會走向大規模應用。
03 Agent落地後，更多任務會回到端側
問：面壁智能已經把低比特量化探索到1.58bit。你怎麼看模型量化繼續往下壓縮的空間？接下來的攻克和突破點主要在哪些方向？
李大海：從目前的技術判斷看，1.58bit可能已經接近模型量化的極限了。繼續往下壓縮，理論空間會越來越小，真正的挑戰也不只是把bit數降下來，而是在極高壓縮比下，盡可能保持模型能力不出現明顯損失。
對我們來說，更關鍵的是量化損失能不能足夠低。模型壓縮不是單純追求參數占用更小，更重要的是在更低存儲、更低算力、更低功耗的前提下，仍然保持足夠好的推理效果。這也是端側模型真正落地時最重要的問題之壹。
在這方面，面壁智能采用的是從訓練階段就面向低比特量化進行優化的路線，也就是通過QAT，量化感知訓練，讓模型從訓練壹開始就持續適應低比特表示，而不是等模型訓練完成後再做後處理壓縮。
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