临近“五一”小长假的A股好不热闹。旅游股分化明显，券商股则迎来了久违的涨停潮。

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相较于云端模型来说，侧端大模型由于在本地部署的缘故，因此参数量受到限制。但也正因如此，在应对网络风险时有更好的表现，并且响应速度更快。

虽然看上去侧端大模型能够为AI设备的体验带来较大提升，但就实际情况而言，当前仍旧是云端+侧端的混合模式是主流。像很多手机的AI消除功能，就是作用侧端大模型的计算能力加云端协作共同完成。而像长文总结等计算量更复杂的内容，以侧端大模型的数据量很难满足。

并且，当下的云端大模型也正在趋向于多模态，其不仅在体积上进一步缩小，算力水平也大大提升。从收益的角度来说，侧端大模型的成本高于云端，这也使其在商业层面的适用范围受限。而从体验层面来说，云端的性能体验无疑要更加丰富。在蜂窝网络不断发展的当下，移动网络的延迟速率也在不断减小。

当下的云端大模型也在不断发展，不论是opanAI还是谷歌，都在致力于多模态大模型的开发。从原本单一的处理能力，到能够同时理解图片、音频、视频等内容。如此庞大的数据量，以当下的技术而言显然只能借由云端实现。

当下的云端模式主要受限于网络安全问题与计算瓶颈，针对这一问题，谷歌计划使用一些轻量级的模型来解决负载问题，优先提升运行的流畅度。为了应对这方面的问题，就连一向生态封闭的苹果也选择与安卓阵营合作。

从当下的趋势而言配资平台2017，云端与侧端混合的模式无疑将是未来一段时间内的主流。AI技术在智能设备上的形态究竟会怎样演变，就让我们拭目以待。