Samsung 八億裝置 Gemini 部署計劃：端側 AI 大規模落地的技術挑戰與架構分析

Samsung 共同執行長盧泰文（TM Roh）在 CES 2026 上宣布，公司將在 2026 年底前將搭載 Gemini AI 功能的行動裝置數量翻倍至 八億台。這一計劃不僅意味著 AI 功能將從旗艦機型擴展至中階和入門級產品線，更揭示了端側 AI 部署在硬體架構、模型優化和功耗管理上面臨的深層技術挑戰。

從四億到八億：技術升級路線

2025 年的基準線

2025 年，Samsung 在約 四億台裝置上部署了 Gemini AI 功能。這些裝置主要集中在旗艦和高階機型——Galaxy S 系列、Z Fold/Flip 系列以及高階平板。這些裝置配備了強大的 SoC（如 Snapdragon 8 Gen 3/Exynos 2400），擁有充足的算力和記憶體來運行端側 AI 推理。

2026 年的挑戰：中低階裝置

要在 2026 年達到八億台的目標，Gemini AI 必須擴展到 Galaxy A 系列（中階）甚至入門級產品。這些裝置的硬體規格顯著低於旗艦機型：

分層 AI 架構

為應對硬體異構性的挑戰，Samsung 可能採用分層 AI 架構：

第一層：雲端推理

• 完整的 Gemini 模型在 Google 雲端運行
• 適用於複雜任務（長文總結、深度分析、圖片生成）
• 所有裝置均可存取，但需要網路連接

第二層：端側大模型

• 精簡版 Gemini Nano 在裝置本地運行
• 適用於中等複雜度任務（文字改寫、即時翻譯、語音指令）
• 僅限旗艦和部分高階中階機型

第三層：端側微模型

• 超輕量模型，專為特定功能優化
• 適用於低延遲任務（照片增強、語音喚醒、文字預測）
• 所有 AI 裝置均支援

模型壓縮技術前沿

量化技術

將 Gemini 模型部署到中低階裝置，量化是最關鍵的壓縮技術：

• INT8 量化：將 32 位元浮點參數壓縮至 8 位元整數，記憶體需求降為 1/4，精度損失通常 < 1%
• INT4 量化：進一步壓縮至 4 位元，記憶體需求降為 1/8，但需要精心設計的校準策略來控制精度損失
• 混合精度：關鍵層保持較高精度，非關鍵層使用低精度，在效能和品質之間取得平衡

知識蒸餾

除了量化，知識蒸餾是另一條重要的壓縮路徑。大型 Gemini 模型作為教師，訓練出參數量小幾個數量級的學生模型。學生模型學習模仿教師的輸出分佈，而非從零開始學習，因此能以更少的參數達到接近教師的性能。

稀疏注意力

對於端側部署，稀疏注意力機制可以大幅降低推理的計算複雜度。傳統的全注意力計算成本隨序列長度的平方增長，而稀疏注意力通過只關注最相關的位置，將複雜度降低至近似線性。

Galaxy AI 功能生態

核心功能分布

Samsung 的 Galaxy AI 功能整合了 Gemini 和 Bixby 兩個 AI 系統：

Gemini 驅動的功能：

• 跨應用的智慧助手對話
• 長文摘要與改寫
• 程式碼輔助
• 複雜的多步驟任務執行

本地 AI 功能：

• 即時語音翻譯（通話中雙向翻譯）
• 照片魔術橡皮擦和生成式編輯
• 手寫筆記整理
• 通話錄音自動轉錄與摘要

Galaxy AI 品牌效應

根據 Samsung 的內部調查數據，Galaxy AI 品牌知名度達到 80%。這一數字表明，AI 功能已成為消費者購買決策中的重要因素。對於 Samsung 而言，將 AI 功能擴展到中低階產品線不僅是技術決策，更是維持市場競爭力的商業必要。

對 AI 晶片市場的影響

Samsung 八億裝置計劃對 AI 晶片供應鏈產生的連鎖效應不容忽視：

NPU 需求激增：每多一億台 AI 裝置意味著額外一億顆需要 NPU 的 SoC。中低階 SoC 的 NPU 設計需要在算力和功耗之間取得更精細的平衡。

記憶體頻寬壓力：AI 推理是記憶體頻寬密集型任務。中低階裝置的 LPDDR4X/5 記憶體頻寬可能成為端側推理的瓶頸。

專用 AI 加速器的機會：隨著端側 AI 需求的爆發，獨立 AI 加速器晶片（如 Google 的 Tensor 系列）的市場空間正在擴大。

技術展望

Samsung 的八億裝置 Gemini 部署計劃代表了端側 AI 大規模民主化的關鍵一步。當 AI 功能不再是旗艦機型的專屬特權，而是所有價位帶的標準配備時，我們將看到 AI 使用模式的根本性轉變——從「嘗鮮」走向「無處不在」。

這一過程中，模型壓縮技術、端側推理框架、以及 AI 晶片設計的創新將成為決定成敗的關鍵技術因素。