AI端侧大模型是指在边缘设备（如智能手机、物联网设备等）上运行的较大规模的机器学习模型。这些模型通常用于处理本地数据，以实现实时分析、决策和响应，从而减少对云端计算资源的依赖。

与传统的云侧模型相比，端侧大模型具有以下特点：

1、低延迟：由于数据不需要传输到云端进行处理，因此端侧模型可以提供更低的延迟，从而提高用户体验。

2、隐私保护：端侧模型可以在本地设备上处理数据，从而减少数据泄露的风险。

3、能源效率：端侧模型在本地设备上运行，可以减少数据传输所需的能量消耗，从而提高能源效率。

4、网络依赖性降低：端侧模型可以降低对网络连接的依赖，即使在网络不稳定或无法访问的情况下也能正常工作。

然而，端侧大模型也面临一些挑战，如有限的计算资源、存储空间和能源供应。为了解决这些问题，研究人员正在开发轻量级、高效的大模型，以及优化模型压缩、量化和剪枝等技术，以提高端侧设备的性能和能效。