在搭载骁龙处理器的智能手机上运行AI推理，与超大规模云服务器运行相同工作负载相比，能耗最高降低95%，碳足迹最高降低88%，水资源消耗最高节约96%——加州大学河滨分校的这项研究揭示了端侧AI在绿色计算领域的巨大潜力。高通企业责任报告系统展示了端侧AI能效的技术突破与产业价值，以及高能效产品设计如何成为数字化与绿色化协同发展的关键路径。
端侧AI的环境优势
加州大学河滨分校近期学术研究对比了边缘AI和云端AI推理，指出端侧AI——即直接在智能手机和个人电脑等个人设备上运行AI，而非在远程数据中心运行——是应对AI技术能源限制和环境影响的一种潜在方案。该研究在包括使用第三代骁龙8处理器的设备在内的多种终端上测试了五个大语言模型，并采用超大规模云服务提供商的平台进行对比。
研究结果：在搭载骁龙处理器的智能手机上运行AI推理，与在超大规模云服务器上运行相同工作负载相比，推理能耗最高可降低95%，碳足迹最高可降低88%。在水资源消耗方面，节约幅度最高可达96%。这些结果表明，去中心化的AI处理有可能降低能源需求并减少对环境的影响。
高能效产品设计
高通长期以来一直致力于应对更高性能所带来的能源挑战。公司在能效和性能方面取得的进展是可量化的。设定了2025年目标——自2020年起骁龙移动平台产品功耗每年持续降低。随着2024年从第三代骁龙移动平台向骁龙8至尊版移动平台的升级，日常使用功耗降低了9%。AI加速器预计将实现较上一代提升超过10倍的有效内存带宽，在无需成比例增加能耗的情况下，支持更先进、更复杂的工作负载。
高通与无线网络和服务提供商合作，开发先进技术提高通信网络能效，并参与无线通信标准开发组织的工作，促进网络、设备和整个无线生态系统采用节能规范。
数字无障碍应用场景
高通与美国截肢者联盟、Cephable和Qualcomm for Good联合开展计划，展示了端侧AI在提升肢体缺失和肢体差异人群数字无障碍体验和自主能力方面的潜力。该项目为全美40名参与者提供了搭载骁龙X Elite处理器、并运行Cephable适配性软件的AIPC，旨在提升其就业能力、工作效率和生活质量。
研究结果：65%的参与者在日常任务完成速度加快，其中21%在一开始即有明显改善；70%的参与者体验到身体负担和疲劳感的减轻，整体数字参与度得以提升；79%的参与者计划在项目结束后继续使用Cephable，88%的参与者愿意向他人推荐该解决方案。
AI推理的环境足迹对比
生成式AI推理的环境足迹正在成为行业关注焦点。端侧AI利用神经网络处理单元（NPU）在本地完成数据处理，在提升安全性的同时，也提高了运行速度并延长电池续航表现。去中心化的AI处理有望降低AI技术整体的能源需求，减少对大规模数据中心的依赖。
从产品全生命周期视角看，高通还开展产品碳足迹分析，量化部分骁龙产品从“原材料获取到生命周期终结”全生命周期的全球变暖潜能值影响。数据表明，晶圆制造是产品碳足迹的主要来源，其次是使用阶段（主要受电力消耗驱动），产品分销阶段和生命周期末端阶段对碳足迹的影响可忽略不计。
行业协作与标准推动
高通积极参与由行业主导的全球性标准制定工作，与无线网络和服务提供商合作开发先进技术，提高通信网络能效。公司与半导体气候联盟合作，参与行业最佳环境实践的学习和发展，倡导有利于提高可再生能源可及性和可负担性的政策，并制定更标准化的方法计算和减少与已售产品使用相关的碳足迹。
