芯東西（公眾號：aichip001）
作者 | ?ZeR0
編輯 | ?漠影
微軟開源BitNet模型(xing)結合芯動力RPP生態架構，可(ke)在邊緣和(he)端側智能設(she)備(bei)上快速適配和(he)部署新的模型(xing)，為(wei)邊緣AI的加速普及帶來(lai)新的活力。
【內容目錄】
1.什么是BitNet？
2.BitNet的優勢(shi)何在？
3.國外(wai)企業在BitNet與硬件適(shi)配(pei)方(fang)面的(de)具體實踐
4.國內廠(chang)商基于(yu)BitNet架構的“端側AI”模型輕量化(hua)嘗試
5.BitNet模型與新(xin)興(xing)具身機(ji)器人應用
6.BitNet有望引爆家電、汽車和手機(ji)市場
7.結語
一、什么是BitNet？
最近微軟發(fa)布(bu)了首個(ge)開源的(de)(de)(de)(de)“原生(sheng)1bit”LLM — BitNet b1.58 2B4T，參數(shu)(shu)規模達到(dao)20億(yi)，訓練(lian)數(shu)(shu)據高達4萬億(yi)token，從(cong)根本上重構了AI的(de)(de)(de)(de)計算引擎。它(ta)用超高效的(de)(de)(de)(de)加法運算，取(qu)代了AI模型中最昂貴(gui)的(de)(de)(de)(de)浮點乘法運算。
傳(chuan)統LLM（如GPT系列）依賴于(yu)高精(jing)度(du)(du)的(de)16位(wei)或(huo)32位(wei)浮點數(shu)，或(huo)低精(jing)度(du)(du)的(de)8位(wei)及4位(wei)整數(shu)，來表示模(mo)型(xing)中的(de)“權重”，而(er)BitNet則采取了(le)一(yi)種更(geng)為激進的(de)三元表達(da)方法(fa)。BitNet模(mo)型(xing)中的(de)每(mei)一(yi)個權重都只能(neng)是如下三個值之(zhi)一(yi)：-1、0 或(huo) +1，即在訓(xun)練的(de)時(shi)候就是訓(xun)練為-1,0,1，所以(yi)在推(tui)理的(de)時(shi)候沒有精(jing)度(du)(du)損失。
這種設計被稱為(wei)三元(yuan)量化（Ternary Quantization），因(yin)為(wei)它使(shi)用了大約1.58個比特(te)（log 2(3)≈1.58）的信息(xi)來存儲每個權重，最終效果并不比高精度方法差(cha)。
實(shi)現這一目(mu)標(biao)的(de)(de)(de)核心(xin)(xin)是其創新的(de)(de)(de)BitLinear層。在標(biao)準的(de)(de)(de)Transformer模型（現今大多數LLM的(de)(de)(de)基礎(chu)架構）中，矩陣乘法是計(ji)算(suan)(suan)的(de)(de)(de)核心(xin)(xin)和瓶頸。BitLinear層用更高效的(de)(de)(de)加法和減(jian)法取(qu)代(dai)了這些昂(ang)貴的(de)(de)(de)乘法運(yun)算(suan)(suan)，因為對(dui)-1、0、1的(de)(de)(de)操作(zuo)本質上就是加減(jian)法。
重要(yao)的(de)是(shi)，BitNet模(mo)型是(shi)從零開始(shi)就使(shi)用這種三進制方式進行(xing)訓(xun)練的(de)，即量化感知訓(xun)練（Quantization-Aware Training, QAT），這使(shi)得模(mo)型能夠(gou)在(zai)低比特(te)的(de)限制下依然保(bao)持(chi)高性能，而非簡單地對已訓(xun)練好(hao)的(de)模(mo)型進行(xing)壓縮。
二、BitNet的優勢何在？
BitNet的(de)革命性并非空(kong)談(tan)，其優勢直指(zhi)當前AI發展面臨的(de)核心痛點：巨大的(de)計算資源消耗和(he)高昂的(de)成本。其優勢表(biao)現在：
1. 極致的效率和成本效益：
- 內存占用大幅降低： 由于每個權重僅需約1.58位，相比于16位浮點數，BitNet可以將模型的內存占用降低約10倍。這意味著，過去需要龐大數據中心才能運行的大型模型，未來也許可以直接在個人電腦甚至智能手機上流暢運行。
- 計算速度顯著提升： 用加減法替代乘法，極大地簡化了計算過程。這不僅意味著更快的推理速度，也使得通過邊緣設備的CPU+NPU計算組合高效運行LLM成為可能，擺脫了對昂貴且稀缺的GPU芯片的依賴。
- 能耗大幅下降： 更簡單的計算和更小的模型尺寸直接帶來了能耗的顯著降低。這使得在筆記本電腦、智能汽車、物聯網設備等對功耗敏感的邊緣設備上部署強大AI成為現實，同時也響應了全球對綠色計算和可持續發展的呼吁。
下面的(de)圖表是BitNet與Llama大模型在存儲要求和解碼(ma)性能(neng)方面的(de)對(dui)比。
2. 保持高性能： 令(ling)人驚(jing)訝的是(shi)，這種極致(zhi)的壓縮(suo)并(bing)沒有(you)以(yi)(yi)犧(xi)牲性(xing)能(neng)為代價(jia)。微軟的研究表明(ming)，在一定(ding)模(mo)型(xing)規(gui)模(mo)（例(li)如(ru)30億參數）以(yi)(yi)上，BitNet b1.58模(mo)型(xing)的性(xing)能(neng)（如(ru)困惑(huo)度(du)和(he)下(xia)游任務表現）可(ke)以(yi)(yi)媲(pi)美甚(shen)至超過同(tong)等(deng)規(gui)模(mo)的半精(jing)度(du)（FP16）模(mo)型(xing)，這打破了“模(mo)型(xing)越大且精(jing)度(du)越高，性(xing)能(neng)才越強(qiang)”的傳統(tong)認知。
下圖(tu)是BitNet與目前主流模(mo)型的參數性能對比。
可以看出，BitNet并(bing)非(fei)要完全(quan)取代Transformer架(jia)構，而是(shi)對(dui)其核心計(ji)算方式的一(yi)次“魔改”。它保(bao)留了Transformer強大(da)的結構和能力，但通過釜底抽薪的方式解決(jue)了其效率和成本問題。
三、國外企業在BitNet與硬件適配方面的具體實踐
盡管微軟的(de)BitNet技術在(zai)AI社區引(yin)起(qi)了(le)不小的(de)反響，但截(jie)至目(mu)前，國外大型電(dian)子(zi)硬件公(gong)司（如蘋果、三(san)星、高通(tong)等）尚未(wei)公(gong)開發布任何已(yi)將BitNet直接集成到其產品中的(de)具體實踐或合作(zuo)項目(mu)。
然而，這并不意味著適配(pei)工(gong)作(zuo)沒(mei)有在(zai)進行中。由于(yu)BitNet技術還(huan)非常新(xin)，相關的實踐目前(qian)更多地體現在(zai)社區(qu)驅動的實驗、性能(neng)基準測試以及為未來適配(pei)鋪路的軟件框架上。以下是當(dang)前(qian)國(guo)外(wai)企(qi)業(ye)和開發者(zhe)社區(qu)在(zai)BitNet與智能(neng)硬件適配(pei)方面的主要動態：
1. 核心推動力：bitnet.cpp框架
微(wei)軟(ruan)官方開(kai)源的bitnet.cpp是推動BitNet走向智能硬件的關鍵。它是一個(ge)專門為1-bit LLM設計、高(gao)度優化的推理框架。
- 專為CPU設計：bitnet.cpp的核心優勢在于它可以在沒有昂貴GPU的情況下，高效地在CPU上運行。這直接契合了絕大多數電子產品（如智能手機、筆記本電腦、物聯網設備）的硬件配置。
- 跨平臺支持：該框架支持在主流的x86架構（如英特爾、AMD處理器）和Arm架構上運行。Arm架構是幾乎所有智能手機和眾多平板電腦、邊緣設備的核心，因此bitnet.cpp的Arm優化是其在智能終端領域應用的基礎。
2. 在Arm硬件上的性能表現
根(gen)據微(wei)軟(ruan)官方測(ce)試數據，已有(you)的(de)基準測(ce)試展示了BitNet在(zai)常用硬(ying)件上的(de)巨大潛力：
- 顯著的速度提升：在Arm CPU（如蘋果的M系列芯片）上，使用bitnet.cpp運行BitNet模型，相比于傳統的16位浮點模型（fp16），速度有1.37倍到5.07倍的提升，且模型越大，加速效果越明顯。
- 驚人的能效：在能耗方面，bitnet.cpp在Arm CPU上的表現同樣出色，能夠將能耗降低55%到70%。這對于依賴電池供電的移動設備來說是至關重要的優勢。
- 實現“不可能的任務”：測試表明，bitnet.cpp甚至可以在單個CPU上運行高達1000億參數的BitNet模型，其速度足以達到人類的正常閱讀水平（約每秒5-7個詞元）。這在過去是無法想象的，它意味著未來極其強大的AI模型或許可以直接在用戶的個人設備上本地運行。
3. 潛在的應用場景與廠商的興趣點
盡管沒有官(guan)宣合(he)作(zuo)，但可(ke)以預見，智能(neng)硬件廠商正密(mi)切關注BitNet，原因在于：
- 打造真正的端側AI：智能硬件廠商們（如蘋果、谷歌、三星）一直致力于將更多AI功能本地化，以提升響應速度、保護用戶隱私并降低對云服務的依賴。BitNet的輕量化和高效性使其成為實現這一目標的理想技術。
- 降低成本和功耗：在競爭激烈的消費電子市場，任何能夠降低硬件成本和延長電池續航的技術都極具吸引力。BitNet無需高端GPU，并能顯著降低能耗，這完美契合了廠商的需求。
- 催生新的智能體驗：通過在設備上本地運行強大的語言模型，可以實現更智能、更無縫的交互體驗，例如更自然的語音助手、離線的實時翻譯、設備端的文檔摘要和內容創作等。
目前(qian)，BitNet與消費(fei)電子硬(ying)件的(de)(de)適配尚處于“黎明前(qian)夜”。雖(sui)然我們(men)還沒(mei)有(you)看(kan)到(dao)支持BitNet架構的(de)(de)手機或筆(bi)記本電腦上市(shi)，但所有(you)的(de)(de)基礎工作都在迅速(su)推進。開發者社區和(he)研究人(ren)員正在利用bitnet.cpp等工具，在現有(you)的(de)(de)Arm和(he)x86硬(ying)件上不(bu)斷進行測(ce)試和(he)優化，驗證(zheng)其可行性和(he)巨大(da)優勢。
可以預見，隨著技術的成(cheng)熟和相關(guan)工(gong)具鏈(lian)的完善，未來一(yi)到(dao)兩(liang)年內(nei)，我們(men)很有可能會看到(dao)一(yi)些領(ling)先的硬(ying)件(jian)廠商(shang)宣(xuan)布與微軟合作，或推出專(zhuan)為(wei)運行此(ci)類1-bit模型而優(you)化的芯片或硬(ying)件(jian)解決方案。
四、國內廠商基于BitNet架構的“端側AI”模型輕量化嘗試
雖然目前還沒(mei)有知名的(de)國內(nei)終端廠(chang)商官宣支持BitNet，但所有頭部廠(chang)商都認識到，將AI能(neng)力從云端下放到手(shou)機、PC、汽(qi)車等(deng)邊緣和(he)終端電子設備上，是提升用(yong)戶體驗(yan)、保(bao)護(hu)數據隱私和(he)構建技術護(hu)城河的(de)關鍵。
據(ju)筆(bi)者了解，邊緣AI芯(xin)片廠(chang)商芯(xin)動(dong)力是目前國內(nei)唯一在嘗試適配BitNet模型(xing)的企(qi)業。芯(xin)動(dong)力已(yi)經(jing)成(cheng)功實(shi)現(xian)業界(jie)首(shou)家微軟BitNet大語言模型(xing)的本地化高效適配，其自主研發的RPP架構完(wan)美支(zhi)持BitNet-b1.58-2B-4T模型(xing)推(tui)理。
在適配過程中(zhong)，芯動力(li)技術團(tuan)隊采用(yong)了微軟官方(fang)推(tui)薦的I2_S編碼方(fang)式，確(que)保模型(xing)性(xing)(xing)能的充分發(fa)揮。值得一提的是(shi)，該方(fang)案(an)在聯想ThinkPad 16p Gen6這款革命性(xing)(xing)AI PC上展現出卓(zhuo)越的推(tui)理(li)能力(li)——作為全球(qiu)首款搭載dNPU專用(yong)AI加速芯片的筆記本電(dian)腦，其內置(zhi)的RPP dNPU加速卡為大型(xing)語言模型(xing)的高效運行提供了硬件(jian)級保障。
性能測試數(shu)據(ju)表明，芯動力RPP的(de)推理效率(lv)已超越微軟(ruan)官方(fang)公布的(de)基準表現(xian)，這標(biao)志著(zhu)國產AI加速技(ji)術在邊緣計算領(ling)域取得重(zhong)大突破，為下一代智能終端的(de)AI應用普及奠定了堅實基礎。
可以預見(jian)，隨著BitNet及其背后的1-bit LLM技術被證明其價值，國內廠商很可能會迅速吸收這些先進(jin)理念，并(bing)將其融入到自家(jia)的技術體系中，甚(shen)至與芯片(pian)合作伙伴共同(tong)推出(chu)專門針對此類超低比特模型進(jin)行優化(hua)的硬件，從而在這場全球性的AI效率(lv)革命中占據(ju)有(you)利位置(zhi)。
五、BitNet模型與新興具身機器人應用
BitNet模型與具身機器人的結合，代表(biao)了低功耗AI與物理智能體融合的前沿(yan)方向，下面(mian)從技(ji)術協同、應(ying)用(yong)場景(jing)、產業生態及未(wei)來(lai)挑戰四個維度來(lai)簡要分析一(yi)下其發展前景(jing)：
技術協同：低(di)精度(du)(du)計算與機(ji)器人硬件的(de)(de)深度(du)(du)適(shi)配。BitNet的(de)(de)核心優勢在(zai)于(yu)超(chao)低(di)內(nei)存資源消(xiao)耗(hao)、處理器（CPU+NPU）友好性及實(shi)時響(xiang)應能力，可滿(man)足具身機(ji)器人對本地化(hua)部署、計算處理能力與能耗(hao)的(de)(de)最優化(hua)、物理空(kong)間的(de)(de)量(liang)化(hua)理解，以及動態環境的(de)(de)毫秒級決策(ce)等(deng)要(yao)求(qiu)。
應用場景：從工業到(dao)消費領(ling)(ling)域的(de)規(gui)模化(hua)滲透。BitNet支持(chi)輕量級(ji)端到(dao)端控(kong)制，可靈活適配AGV、裝配機械臂(bei)等工業自動(dong)化(hua)設備(bei)。在消費與(yu)(yu)服務領(ling)(ling)域，BitNet可協(xie)助小(xiao)型(xing)化(hua)設備(bei)（如掃(sao)地機器人、陪護機器人）實現復雜指令理解與(yu)(yu)環境交互(hu)，解決傳統終端算力瓶頸(jing)問題(ti)。
產業生態：硬件-軟(ruan)件協同創新。bitnet.cpp框架可為BitNet提供(gong)底層加速，未來可以(yi)拓展(zhan)至ROS等(deng)機器(qi)人操(cao)作系統。基于Arm或RISC-V的異構計算架構（CPU+NPU）芯(xin)片(pian)，像(xiang)芯(xin)動力的RPP，可以(yi)適配BitNet量化計算，極大提升能效比。
未來挑戰：BitNet依賴微軟專用框架（bitnet.cpp），尚未兼容PyTorch生態，制約開發者生態擴展。其1.58位量化(hua)方法在訓練時可能(neng)比較復雜，耗(hao)時較長，會削弱復雜場景(jing)推理能(neng)力(li)（如(ru)多物體動(dong)態交互），需與RoboBrain 2.0等空間模型融合補償。此(ci)外(wai)，現(xian)有機器人關(guan)節模組（如(ru)滾柱絲(si)杠、力(li)矩電機）能(neng)耗(hao)仍高，需與AI能(neng)效提升同步優化(hua)。
未來突破(po)路徑包括(kuo)模(mo)型輕量化(hua)–擴展BitNet至(zhi)多模(mo)態輸(shu)入（視(shi)覺(jue)+力(li)(li)控）；開源生(sheng)態–推動BitNet接入ROS 2.0或鴻蒙系統，吸引開發者社區；算力(li)(li)-執行器(qi)(qi)協同：結合諧波減速器(qi)(qi)、力(li)(li)矩傳(chuan)感器(qi)(qi)等硬件創新，打造高能效機器(qi)(qi)人關節。
六、BitNet有望引爆家電、汽車和手機市場
當強(qiang)大的(de)(de)AI能力可(ke)以被低成本、高(gao)效(xiao)率(lv)地(di)嵌入到每一(yi)個硬(ying)件設(she)備中時，它(ta)不(bu)但(dan)可(ke)以降低計算成本，提升智能設(she)備能效(xiao)比，甚至將(jiang)徹(che)底顛覆現(xian)有(you)產業的(de)(de)形態和價值鏈。
1. 手機產業：從“智能手機”到“AI手機”的終極躍遷
- 現狀：目前的手機AI多是“偽端側”，許多功能仍需聯網調用云端API。
- BitNet帶來的未來：
- 超級個人助理： 手機可以本地運行一個真正懂你的、擁有長期記憶的AI助理，它了解你的所有習慣和信息（因為數據不出本地），能主動為你規劃日程、管理信息、提供建議。
- 永不掉線的實時功能： 無論在飛機上還是地下室，實時翻譯、文檔摘要、圖像處理等功能都能瞬時完成。
- 極致個性化： AI可以根據你的使用習慣，實時、動態地優化手機的性能、功耗和用戶界面，成為獨一無二的“個性化手機”。
2. 汽車產業：加速邁向真正的“智能座艙”與“自動駕駛”
- 現狀：智能汽車對網絡和云端算力高度依賴，自動駕駛的決策延遲和安全性是巨大挑戰。
- BitNet帶來的未來：
- 瞬時決策的自動駕駛： 復雜的環境感知和駕駛決策模型可以在車內本地完成，擺脫網絡延遲，極大地提升自動駕駛的安全性與可靠性。
- 會思考的智能座艙： 車載語音助手不再是機械的“命令執行者”，而是能理解復雜語境、結合車輛狀態和外部環境進行多輪自然對話的“智能副駕”。
- 隱私保護： 車輛的行駛軌跡、車內對話等敏感數據都無需上傳云端，最大程度保護用戶隱私。
3. 家電產業：從“功能性產品”到“有智慧的家庭成員”
- 現狀：智能家居依然停留在“手機App控制”或簡單的語音指令階段，設備間聯動生硬，并不“智能”。
- BitNet帶來的未來：
- 主動服務的家電： 你的空調會根據你的睡眠狀態、室外天氣和你的體感習慣，主動調節到最舒適的溫度；你的冰箱能根據現有食材，主動為你生成菜譜并聯動烤箱設置程序。
- 無處不在的自然交互： 你不再需要尋找手機或智能音箱，可以直接對任何家電用自然語言下達指令，甚至通過一個眼神、一個手勢與之交互。
- 真正的智能家庭中樞： 所有家電擁有了本地的“大腦”，它們可以協同工作，形成一個統一的、無需云端協調的智能網絡，真正實現“全屋智能”。
七、結語
微軟(ruan)提出的(de)BitNet框架為(wei)邊(bian)緣AI的(de)加速普及帶(dai)來了新的(de)活力(li)，也為(wei)中(zhong)國企業提供(gong)了一個在AI應用領域“換道超車”的(de)絕佳(jia)機會。智(zhi)能硬件(jian)成(cheng)為(wei)AI的(de)最佳(jia)載(zai)體，而中(zhong)國強大的(de)設計制造和軟(ruan)硬件(jian)整(zheng)合能力(li)，將(jiang)成(cheng)為(wei)AI發展的(de)核心優勢(shi)。
類似BitNet的模(mo)型將會如雨后(hou)春筍(sun)一(yi)樣出現(xian)，而(er)這(zhe)對于硬件的靈活性要求極高，像芯動力的RPP架構不但兼容CUDA生態，而(er)且可快(kuai)速適配和部署新的模(mo)型，及時獲取生態開(kai)發者反饋并快(kuai)速迭代，從而(er)加(jia)速AI在邊緣(yuan)和端側的普及。
參考資料：
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9. pdf.dfcfw.com，端側智能行業: 人工智能重要應用,產品落地爆發在即
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