全球最大的消費電子公司之一，現正自行開發AI模型。MiLM驅動小米手機、智慧家居設備與電動車等生態系統中的各項功能 — 為未來十億用戶的AI解決方案。
小米代表了AI如何觸及下一個十億用戶最具說服力的案例——不是透過獨立的聊天機器人應用程式或開發者API，而是無形地嵌入人們已經擁有的設備中。擁有數億台活躍設備，涵蓋手機、穿戴裝置、家用電器，甚至現在的電動車，小米可以以純AI公司無法匹敵的規模與親密度部署AI。他們以生態系統為先的策略，預示了AI將成為環境基礎設施，而非你主動選擇使用的產品，而他們在新興市場的主導地位，也意味著這個未來將觸及那些前沿AI實驗室鮮少考慮的人群。
小米由連續創業家雷軍於2010年創立，當時他已將金山軟件打造成中國主要的軟體公司之一。雷軍的願景看似簡單：以極薄的利潤生產高品質電子產品，主要透過線上銷售以降低通路成本，並建立一個以服務獲利而非硬體利潤為主的生態系統。這種「硬體作為通路」的模式，使小米在2021年成為全球第三大智慧手機製造商，擁有超過2億活躍裝置用戶。公司的產品範圍擴展至智慧家居設備、穿戴裝置、電動滑板車，並最終推出2024年發售的SU7轎車。當生成式AI浪潮來臨時，小米擁有一項純粹AI新創公司無法匹敵的優勢：一個渴望智慧功能的十億裝置生態系統。
小米的AI旅程早於LLM時代——公司多年來已在手機和智慧家居產品中提供設備端AI功能，包括處理每日數百萬次查詢的語音助手小愛同學（字面意思是「小愛」）。但基礎模型時代需要不同的方法。2023年底，小米推出了MiLM-6B和MiLM-1.3B，這兩款由公司自行訓練的大型語言模型，使用精心篩選的中英文資料混合訓練。MiLM-6B在中文語言基準測試中表現強勁，與那些在AI研發上投入遠多於小米的公司模型競爭。較小的MiLM-1.3B特別設計用於設備端部署，反映出小米的核心優勢：他們控制模型運行的硬體。與以雲端為主的AI公司透過API提供模型不同，小米可以從晶片到軟體優化整個堆疊，將智慧直接嵌入設備體驗中。
使小米AI策略獨特的是其部署模型的廣度。小米手機使用AI進行攝影增強、語音指令、文字摘要和智慧建議。小米智慧家居系統使用AI進行場景理解、自動化和能源管理。SU7電動車使用AI進行自動駕駛功能。小米手環和手錶使用AI進行健康監測。每個接觸點都會產生數據，並創造出雲端專注的AI公司只能夢想的個人化機會。統一手機、平板、電視、汽車和IoT設備軟體體驗的小米HyperOS作業系統，提供了讓AI模型在生態系統中共享上下文的連接組織。當你的手機、汽車和家用電器都運行相同的作業系統並使用相同的AI核心時，整合的可能性會呈指數級增長。
小米的AI方法與OpenAI或Anthropic等公司截然不同。他們不是試圖建立最強大的前沿模型，而是試圖建立讓其硬體更有用、更個人化、更黏著的AI。這是一種通路策略，而非研究策略。優勢顯而易見：小米無需說服任何人採用新產品或API。AI只是存在於人們已經使用的設備中。限制同樣明顯：小米的模型需要足夠小以在設備端運行，或足夠便宜以在數億用戶中規模部署，這限制了它們的能力。公司已透過分層策略解決此問題——輕量模型在設備端處理延遲敏感任務，較大的模型在雲端處理複雜查詢，並日益複雜的路由機制來決定每個請求的路徑。
小米在中國境外銷售的智慧手機比在中國境內更多，在印度、東南亞、東歐和拉丁美洲擁有巨大的市場份額。這全球版圖意味著其AI部署本質上是國際化的，需要多語言能力、符合多樣化的法規框架，並對文化期望截然不同的市場保持敏感。公司也面臨地緣政治風險——美國政府曾在2021年將小米列入限制投資名單（後因法律挑戰而撤銷），而美國與中國之間圍繞AI晶片的持續緊張關係可能限制其接觸最先進的硬體來訓練大型模型。儘管有這些挑戰，小米作為為十億新興市場用戶提供負擔得起的科技品牌的定位，使其在讓AI技術普及化方面扮演獨特角色。當矽谷爭論AGI時間表時，小米正在將AI交到那些可能永遠不會註冊ChatGPT訂閱，但絕對會使用更聰明的相機、更好的語音助手和更直覺的智慧家居的用戶手中。