从硬件卷到AI自进化，AI手机的角逐终于清晰了

19世纪中叶，一场思想风暴席卷了西方世界。

查尔斯·达尔文于1859年出版的《物种起源》提出了“适者生存”的机制。这个解释不仅解答了地球的生物多样性，还隐含着一个深刻启示——能够持续胜出的物种，一定可以不断自我进化。

2025年，这一理念在赛博世界再度出现。

今年5月，谷歌发布了进化式编程智能体AlphaEvolve，实现了算法的自我进化。

当硅基智能有了自我进化的能力，实现AGI也就变得更加可能。

英雄总是所见略同。

“虽然这还谈不上AI真正‘自主更新’，但它已是‘递归自我改进’的早期雏形。”OpenAI CEO Sam Altman说。

“AI技术，应该是具备自主学习与持续进化能力的“生命体”。”9月，荣耀CEO李健也在微博上发布了AI自进化的观点。

但AI的进化，不应该只停留在软件层面上，要想和物理世界实现交互，必须要借助一个实体终端。

具身智能还远，手机和汽车无疑是当下AI的两个最佳载体。

自从2024年诞生“AI手机”，当下拥有AI能力的手机月活已经达到6.45亿。但是，所有人预想中，AI会带来的类似智能手机对功能机的颠覆，似乎还没有发生。

AI手机的趋势不存在吗？还是AI手机并没有断崖式领先？

显然是后者。之前手机上的AI都太静态了，没有“自进化”的能力。

荣耀CEO李健判断，“自进化”将是LLM走向AGI的关键能力，也将是AI终端面向未来的核心竞争力。

软件和硬件，总是在时代的交替中螺旋上升，相辅相成。随着AI迈入自进化时代，必然也对算力提出了一个全新的挑战。没有硬件的支撑，肯定是空中楼阁。

9月25日，高通即将发布最新一代骁龙处理器——第五代骁龙8至尊版，一年一度的手机“旗舰大戏”又将开场。

那么，在时代的交叉路口，谁将成为第一部“AI自进化”手机？

01 AI来到了“自进化”时刻

AI行业，正在诞生一个令人兴奋的共识。

正如2016年谷歌DeepMind的AlphaGo掀起了深度学习的浪潮，DeepMind发布的进化式编程智能体AlphaEvolve也揭开了AI“自进化”的大幕。

它不光可以编程，还能根据不同模型（Gemini Flash 和 Gemini Pro 等）给出的评分结果，选择更优的程序来启发下一轮算法生成，通过不断迭代优化，实现算法的进化。

这种算法充分体现了《进化论》里的核心观点——物竞天择，适者生存。

开启自进化模式，AI突破了人类56年来苦思不得的瓶颈，彻底打破了“有多少人工，就有多少智能”。

谷歌先是将AlphaEvolve应用在矩阵乘法中，通过这种搜索、评估、迭代的方式，它发现了一种用于计算4×4复数矩阵乘法的新算法，相比1965年需要49次乘法的经典算法，这种方法优化到48次乘法。

这一步优化，让谷歌为数据中心调度系统开发了新的启发式算法，成功回收了全球0.7%的计算资源。还将Gemini模型的一个关键矩阵乘法内核加速23%，使Gemini整体训练时间缩短1%。

看似微小的提升，背后不仅意味着几亿美元级别的成本压缩。更是代表着，AI越来越像人类，能够完成“自进化”。

在过往的AI能力提升中，人起到了核心的作用。

通过标注数据、设计模型架构、训练模型等方式，AI能力得以实现步步提升。但AI模型一旦成型，它的能力天花板也就固定在这个时刻——在没有人类继续干涉的情况下，AI只能依赖训练能力完成任务。

对生成式AI悲观的人认为，当下的AI只是从数据的“搬运工”，它只能根据海量信息剪切、拼凑出答案，却并不具备理解这一切的能力。

“生成式模型根本不适合制作视频，大家可能见过能生成视频的AI模型，但它们并不真正了解物理，只是在生成漂亮的图片。”

正如Meta首席AI科学家Yann LeCun对当下AI模型的评价。这样的AI，根本没有可能通向AGI时代。

而现在，AI正在用于拥有自我学习进化的能力，恰如生物学中的进化演变。

由大语言模型提供强大的创意生成能力，而进化算法则确保了高效地选择和优化过程，自动化评估函数则负责量化评估每个方案的性能，从而引导至正确的方向。