LG U+研究提升手機端 AI 模型推理效率，速度增長 4.5 倍電量消耗減少 77%

韓國電信運營商 LG U+ 宣佈，其兩篇關於 AI Token 優化技術的研究論文已獲得 NeurIPS 2026 端側智能（On-Device Intelligence）研討會接收。該技術針對手機等計算資源受限的設備，通過降低 AI 模型的計算開銷，提高處理速度並減少電量消耗。其中，針對通話服務的小型語言模型的優化方案，相比傳統方式可將處理速度提高約 4.5 倍，電池消耗減少約 77%。

AI 模型在處理資訊時，會將文本等內容拆分成 Token，這是模型進行計算的基本單位。隨著端側 AI 功能的增多，手機需要在有限的內存、處理器算力和電池容量下運行模型，計算效率將直接影響響應速度與續航表現。LG U+ 此次研究圍繞 Token 處理效率展開，旨在降低模型推理過程中的延遲和能耗，以提升 AI 功能在手機本地運行的效率。

LG U+ 的 AI Token 優化技術顯著提升手機性能

在通話服務場景中，LG U+ 將模型輕量化與推理加速技術應用於小型語言模型（sLM）。與直接依賴雲端大型模型相比，小型語言模型對計算資源的需求相對較低，更適合在手機等設備上運行。LG U+ 公佈的測試結果顯示，經過優化後，相關模型的處理速度達到原有方式的約 4.5 倍，電池消耗則下降約 77%。

此外，LG U+ 還開發了能夠在智能手機內部繼續訓練 AI 模型的技術。傳統 AI 訓練通常需要將數據傳輸到伺服器處理，而這項技術通過減少計算量和內存佔用，使模型能夠在設備本地學習用戶數據。LG U+ 表示，實際手機測試中，本地訓練模型取得了與伺服器訓練模型相近的準確率，且用戶數據無需離開設備，也能用於改善模型對個人使用環境的適應能力。

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