Wie steht es mit den AI-Smartphones nach der Annealing des Großen Modells?

Wenn wir auf die Zeit von 2022 bis 2023 zurückblicken, wurde die Branche der Technologie von der Welle der generativen Künstlichen Intelligenz (KI), die durch die Entstehung von ChatGPT entfacht wurde, schnell ergriffen. Das Smartphone war dabei keine Ausnahme. Plötzlich schienen alle großen Smartphone-Hersteller in einen Wettlauf um die Eigenentwicklung von Large Language Models (LLMs) verwickelt zu sein.

Von der Konkurrenz um die Größe der Parameter über die Demonstration der Fähigkeiten zur Edge-Bereitstellung bis hin zur ständigen Betonung des „KI-Gehalts“ auf den Produktründungen schienen die Hersteller fest davon überzeugt zu sein, dass die Beherrschung der untersten Ebenen der KI-Fähigkeiten, insbesondere die Eigenentwicklung von LLMs, den Schlüssel zur Wettbewerbsfähigkeit auf dem zukünftigen Smartphone-Markt darstellt.

Allerdings kehrte die Tendenz schneller um, als erwartet. Im zweiten Halbjahr 2024 kühlt die einst so heftige Hype um die Eigenentwicklung von LLMs mit bloßem Auge zu erkennen ab. Der Markt jubelt nicht mehr nur über reine Parameter und Rechenleistung, und die Erwartungen der Nutzer an KI-Smartphones werden zunehmend realistischer.

Wir müssen uns fragen:

Wie hat sich der Wettbewerbsschwerpunkt der Smartphone-Hersteller im Bereich KI nach dem Rummel verändert? Worin besteht der Wettbewerb bei den KI-Smartphones im Jahr 2025 eigentlich?

01 Warum erlosch die Hype um die Eigenentwicklung von LLMs?

Von 2023 bis 2024 war die Smartphone-Branche von einem fast extremen Streben und einer Sorge um die Beherrschung der untersten Ebenen der KI-Fähigkeiten erfüllt. Huaweis Pangu-Modell wurde ständig weiterentwickelt, OPPO stellte AndesGPT vor, vivo präsentierte das BlueHeart-Modell, und Xiaomi setzte sich auch aktiv in die entsprechende Forschung und Entwicklung ein. Auf den Produktründungen waren die Anzahl der Parameter der LLMs, die Fähigkeiten zur Edge-Bereitstellung und der sogenannte KI-Gehalt die Schwerpunkte, die die Hersteller wettbewerbsmäßig betonten.

Damals schien KI ein allumfassendes Fach zu sein. Jedes Feature, das mit KI betitelt wurde, wirkte technologisch fortschrittlich. Aber die Frage, ob die Nutzer tatsächlich bereit sind, für KI-Fähigkeiten zu zahlen, blieb offen.

Tatsächlich ist die Nachfrage der meisten Nutzer nach universellen LLMs auf Smartphone-Ebene nicht so groß, wie die Hersteller annehmen. Die alltäglichen Nutzungsszenarien von Smartphones durch normale Verbraucher konzentrieren sich eher auf Kommunikation und soziale Interaktion, Audio- und Video-Entertainment sowie mobile Büroarbeit. Sie haben wenig Kontakt mit den Funktionen von universellen LLMs, die komplexe Bedienungen und fachmännisches Wissen erfordern. Gleichzeitig haben die von Smartphone-Herstellern eigenentwickelten LLMs in vertikalen Bereichen nur begrenzte Tiefe. Weder die Reichweite des Wissensvorrats noch die Flüssigkeit der natürlichen Sprachverarbeitung können mit etablierten KI-Anwendungen wie ChatGPT mithalten.

Statt einen Aufpreis von ein bis zweitausend Yuan für KI-Funktionen zu zahlen, bevorzugen die Nutzer lieber kostenlose oder kostengünstigere KI-Anwendungen mit Abonnementmodell.

Das führt direkt dazu, dass die von den Herstellern mit viel Mühe entwickelten untersten Ebenen der KI-Fähigkeiten von den Nutzern kaum wahrgenommen werden. Die zuvor investierten Forschungs- und Entwicklungsgelder sowie die Trainingsressourcen haben keine erwartete Marktreaktion erzielt.

Gerade als die meisten Smartphone-Hersteller darüber nachdachten, ob sie weiterhin Geld in die Eigenentwicklung von LLMs stecken sollten, gab die plötzliche Popularität von DeepSeek eine Antwort.

Als hochwertige, kostenlose oder kostengünstige Open-Source-LLMs wie DeepSeek in ihrer Leistung immer näher an oder sogar über manche Closed-Source-Modelle herankommen, wird die Notwendigkeit der Eigenentwicklung von LLMs durch Smartphone-Hersteller wie nie zuvor in Frage gestellt.

Warum sollte man, wenn es bereits ein fertiges und ausgezeichnetes Rad gibt, auf eigene Faust ein neues Rad erfinden?

Unter diesen Umständen kühlt die Begeisterung der Hersteller für die Eigenentwicklung von Smartphone-LLMs ab, und die Anbindung an Drittanbieter-Modelle wie DeepSeek wird zur Hauptwahl.

02 Die kollektive Umarmung von DeepSeek

Mit der Abkühlung der Hype um die Eigenentwicklung von LLMs zeigt sich ein klarer Trend auf dem KI-Smartphone-Markt: Immer mehr Hersteller beginnen, sich an marktgetestete Drittanbieter-Open-Source-Modelle anzubinden.

Zu Beginn 2025 spielte sich im Smartphone-Bereich ein Schauspiel der kollektiven Umarmung von DeepSeek ab. Am 5. Februar 2025 gab Huawei bekannt, dass die Xiaoyi-Assistent-App an DeepSeek angebunden wird. Sobald die Nachricht herauskam, folgten binnen wenigen Tagen Hersteller wie Honor und OPPO in Eile. Innerhalb einer Woche hatten die meisten führenden Hersteller die Anbindung abgeschlossen, und DeepSeek trat schnell in die Mitte der Bühne.

Warum wenden sich die Hersteller zu Drittanbietern?

Die Smartphone-Hersteller haben erkannt, dass die Anbindung an Drittanbieter-Modelle im Vergleich zur Eigenentwicklung von Grund auf die Kosten erheblich senken kann. Daten zeigen, dass Honor bereits 2023 10 Milliarden Yuan in den Bereich KI investierte, und die Investitionen verdoppelten sich nach dem Wettlauf um die LLMs. Bis Oktober 2024 hatte vivo mehr als 23 Milliarden Yuan in den Bereich KI investiert. Im Gegensatz dazu verwendet DeepSeek die MIT-Lizenzvereinbarung und unterstützt die Zweitnutzung im kommerziellen Bereich. Die Hersteller können eine kostengünstige Bereitstellung erreichen, ohne ein eigenes Modell-Entwicklungssystem aufbauen zu müssen.

Außerdem ist es für Smartphone-Hersteller extrem schwierig, im Bereich der universellen Modellfähigkeiten mit professionellen KI-Unternehmen direkt zu konkurrieren. Eine Umfrage von CNET zeigte, dass fast die Hälfte der befragten amerikanischen Smartphone-Nutzer nicht bereit ist, zusätzliche Kosten für KI-Funktionen auf Smartphones zu zahlen. Das bedeutet, anstatt Ressourcen in die Grundlagenmodelle zu stecken, ist es besser, auf marktgetestete und etablierte Modelle wie DeepSeek aufzubauen und in Kombination mit dem eigenen Verständnis der Smartphone-Nutzungsszenarien differenzierte Anwendungen zu entwickeln.

Huawei integriert DeepSeek tief in das HarmonyOS. Der Xiaoyi-Assistent kann auf der Grundlage der lokalen Termine und der Daten von Smart Home-Geräten personalisierte Vorschläge geben. Das Nubia Z70 Ultra ist mit der Vollversion von DeepSeek-R1 ausgestattet und unterstützt die Echtzeit-Generierung von Video-Zusammenfassungen.

Aber die Massenbereitstellung von Open-Source-Modellen bringt auch das Problem der Homogenisierung mit sich. Wenn die Anbindung an Drittanbieter-KI-Modelle zur allgemeinen Wahl wird, wie können Smartphone-Hersteller sich von der Masse abheben?

03 Die KI-Funktionen wandeln sich von Showcases zu praktischen Anwendungen

Bei den KI-Smartphones im Jahr 2025 geben die Hersteller alles, um sich von den Konkurrenten abzuheben. Sie konkurrieren nicht mehr darum, wer die stärkere KI hat, sondern darum, wer die KI besser versteht und nützlicher macht.

Einerseits wird die Lösung der echten Bedürfnisse in häufigen Nutzungsszenarien zum Schwerpunkt. Die Magic Move-Funktion des vivo S30 kann Personen in verschiedenen Bildern beliebig verschieben und kombinieren. Dank der starken Nutzung in sozialen Medien hat es schnell unter der Generation Z Bekanntheit erlangt. Honors AnyDoor erkennt geschickt die Zielanwendung des vom Nutzer gezogenen Inhalts und vereinfacht die Benutzererfahrung bei der Übergabe von Inhalten zwischen Anwendungen. Die von OPPO vorgestellte KI-Telefonat-Zusammenfassungsfunktion kann automatisch die Schwerpunkte von Meetings zusammenfassen und löst das langjährige Problem der Informationseingrenzung.

Andererseits müssen die Hersteller auch eine nicht leicht zu kopierende Erfahrungsbarriere aufbauen. Smartphone-Hersteller versuchen auch, durch die Kombination von Hardware und Software eine einzigartige KI-Erfahrung zu schaffen. Huaweis Xiaoyi-Assistent ermöglicht dank des HarmonyOS-Ökosystems einen nahtlosen Übergang von Informationen und Aufgaben zwischen verschiedenen Geräten. Honors Augenbewegungs-Tracking-Technologie und die Atmungslöschfunktion erkunden natürlichere Formen der Mensch-Maschine-Interaktion. Apple integriert die KI-Fähigkeiten geschickt in die grundlegenden Funktionen des iOS. Die KI-Erfahrung, die durch die tiefe Zusammenarbeit von Hardware und Software entsteht, bildet eine Differenzierungsbarriere, die reine Softwareanwendungen nicht einfach kopieren können.

Man kann beobachten, dass während die Hype um die Eigenentwicklung von LLMs abkühlt, eine Vielzahl von KI-Funktionen wie Pilze nach dem Regen auftauchen. Sie sind entweder neuartig oder interessant, und alle haben eine gemeinsame Eigenschaft: Sie sind praktisch.

Anstatt sich mit der Metaphysik von Algorithmen, Rechenleistung und Parametern zu beschäftigen, möchten Smartphone-Nutzer lieber greifbare und praktische Funktionen haben. Das bedeutet, wer in der Lage ist, die Herzen der Nutzer in bestimmten Anwendungsbereichen zu gewinnen und Nutzungshabits zu schaffen, hat möglicherweise eine Chance, einen Anteil am zukünftigen KI-Smartphone-Markt zu erlangen.

Aber bleiben die immer wieder auftauchenden KI-Funktionen nur kurzlebige Schnörkel oder werden sie zu einer Kernkompetenz, die die Nutzer festhält? Das hängt davon ab, ob sie kontinuierlich optimiert werden können, die Anwendungsbereiche erweitern und sich zu Nutzungshabits entwickeln können.

04 Die Kombination von KI und Fotografie – Der Ausweg für KI-Smartphones

Unter der Vielzahl von aufsehenerregenden KI-Funktionen hebt sich zunächst die Kombination von KI und Fotografie ab. Wenn man sagt, dass 2023 das Jahr der Entstehung von KI-LLMs war, dann befinden wir uns möglicherweise im Jahr 2025 am Beginn eines Durchbruchs der KI in der Smartphone-Fotografie.

Der Markt hat gezeigt, dass die von Herstellern als eigene Fähigkeiten angebotenen LLMs wenig Mehrwert bringen und sich nicht von Drittanbieter-KI-Anwendungen unterscheiden. Statt mit dem KI-Modell des Sprachassistenten auf dem Smartphone zu interagieren, bevorzugen die Nutzer lieber die Interaktion mit kostenlosen KI-Anwendungen wie Doubao und Kimi, die bereits zunehmend multimodale Fähigkeiten aufweisen.

In der heutigen Gesellschaft, in der Plattformen wie TikTok und Kwai boomern, ist das Fotografieren des Lebens in gewissem Maße zu einer Notwendigkeit geworden. Für die meisten Menschen, die kein Spiegelreflexkamera haben, übernimmt das Smartphone fast alle Aufzeichnungsfunktionen im täglichen Leben.

Eine von CNET veröffentlichte Umfrage zeigt, dass die amerikanischen Befragten die längere Akkulaufzeit, die größere Speicherkapazität und die besseren Kamerafunktionen als die größten Anreize für den Kauf eines neuen Smartphones angeben.

Deshalb ist die Konzentration auf die Kombination von KI und Fotografie derzeit das, was Smartphone-Hersteller am meisten an praktischem Wert bringt.

Nehmen wir das Huawei Pura 80-Serie als Beispiel. Diese Modellreihe integriert tiefgehend KI-Technologie und Fotografie-Fähigkeiten und schafft äußerst konkurrenzfähige KI-Funktionen. Die „Personalized Color Card“-Funktion lernt durch KI 500.000 professionelle Fotografien und analysiert präzise die Regeln von Licht, Farbe und Komposition. Mit einem einfachen Klick kann der Nutzer eine gewöhnliche Szene in ein Kunstwerk verwandeln. Die „AI-Assisted Composition“-Funktion erfasst in Echtzeit das Hauptobjekt im Bild und passt intelligent den Aufnahmewinkel und den Fokus an. Selbst Anfänger in der Fotografie können so leicht Bilder in Goldener Schnitt erzielen.