其实那个时候edge AI我想说的是这个标

就是微软这次惊艳的copilot+PC背后的edge AI概念最大受益者

这也是我去年年初说的Nuvia CPU给高通带来质变之后会改变产业格局

逻辑就像我去年提到的，像微软演示的这样用LLM连接跨app的recall应用，edge端比如手机/电脑只有本地OS能做到这样的超级权限

在跨app操作上，隐私问题和权限问题是云端绕不过去的坎：比如说几十个app有几十个账户怎么存？总不能像rabbit那样，直接把用户的各种第三方账户存在自己服务器上吧。那么第一个风险就是云端异地登陆账号，容易识别为盗号被锁住账号

本地UI界面的理解也是一个巨大的优势，这种贴身服务的巨大隐私风险是不可能交给云端解决的

所以说云端LLM适合单任务，一旦涉及到多app交互的复合任务，以及贴身任务，权限问题和隐私问题是绕不过去的坎

去年LLM出来很多人都在思考是不是会像移动互联网时代那样所有app重写，基于LLM上重写

依我看，纯粹基于LLM可能过早，起码在交互形态和资源管理上还会依赖现有OS，LLM时代，会被重写的可能会是OS的形态，比如说：

以后的新OS将会是OS + LLM的紧密结合，这可能是edge端LLM最大的应用场景

没有结合LLM的OS将会达不到新时代标准

如果把OS抽象成各种service call，这一步(用LLM调度service call)在大厂内部将会优先发生，因为大厂内部flow里LLM的运行不存在资源限制，而edge端LLM接近GPT4水准还需要到2027年。事实上现在很多大厂已经在改内部data pipeline架构引入LLM以及大幅reorg来适应，在Orchestration层全方面拥抱LLM了

如果把LLM想象成OS层，那么以后也许会出现app来call OS LLM层获取其他app信息的情况，一定会有更多不一样的玩法。

edge AI市场，会从PC开始，到汽车，手机，眼镜慢慢铺开

加上PIM这种disruptive tech的加入，2027年左右将会让edge AI得到数倍巨幅加强

从科技史上拉长时间线来看，听起来像是又一个从巨型计算机->微型计算机PC，互联网->移动互联网的翻版（其实这也是为什么我从去年二月开始看好edge AI的直觉逻辑）

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