隨著英特爾發布第一代酷睿Ultra處理器，我們熟知的酷睿i系列CPU將會成爲曆史。自2010年開始，截止目前，酷睿i系列共發布了14代産品（桌面端），目前暫不確定下一代桌面級産品是否會采用與筆記本端一樣的命名方式，至少從今天開始，今後在筆記本新品中，人們只會看到名爲“酷睿Ultra”的芯片産品。
從酷睿i系列變成酷睿Ultra，其最大的變化在于采用了模塊化設計，通過Foveros 3D封裝技術將SoC模塊、Intel 4計算模塊、GPU單元和IO模塊封裝在一起，憑借額外增加的NPU單元，整顆處理器的算力達到了34TOPS，爲AI計算提供了良好的硬件基礎。
12月15日起，全球第一批AI PC開始陸續上市，品牌將涵蓋聯想、宏碁、華碩、戴爾、惠普、聯想、微星等共計230款不同型號的AI PC，其中，聯想的産品目前已經在各個線上線下渠道上市，钛媒體App也在第一時間對AI PC進行了上手體驗。
AI能力從何而來？
提到大模型AI的應用，大家最熟悉的莫過于文生圖、自然對話、代碼生成，其中最讓人覺得驚豔的功能當屬與圖片內容創作相關的文生圖、圖生圖。
在浏覽抖音、快手、小紅書的時候，經常就能刷到很多由AI創作的精美畫面，其中很多基于現實場景或者元素繪制的圖片。如果不放大一點一點去“挑毛病”，很多人都會將其與真實拍攝或者由真人創作的圖片相混淆。
很多人都會好奇，這麽逼真的圖片是如何生成的？具體來說，AI繪圖的過程包括輸入圖像的預處理、特征提取、生成器網絡的訓練和輸出圖像的後處理等步驟。
在訓練過程中，生成器網絡會不斷地調整參數，以最大程度地減小生成圖像與真實圖像之間的差異，從而實現高質量的繪畫效果。
在AI繪圖中，計算機通過將繪畫作品轉化爲數字化的數據，然後利用深度學習算法對這些數據進行訓練，從而學會如何生成類似的作品。在訓練過程中，計算機會不斷優化算法模型，以便生成更加逼真的繪畫作品。
換句話說，大模型加持的AI就像一個認知世界的學生一樣，慢慢學習、提煉、領悟人類繪畫的技巧和風格，從而生成具有藝術性的圖像。
此外，AI還可以通過模仿現有的藝術風格來生成新的藝術作品，比如讓它學習所有梵高的畫作，AI會將典型風格轉化爲數據，此時隨便給它一張圖片或者照片，AI都可以生成一張具備梵高作品風格的新畫作。
那麽AI繪畫的速度能有多快呢？
钛媒體App使用一台搭載最新英特爾酷睿Ultra處理器的微信筆記本進行了測試，這裏選取了一個適合進行人物、風景繪畫的模型，輸入中文關鍵詞後，只需不到1秒鍾，就生成了4張圖片，並且以上操作都基于本地操作，無需聯網或借助雲端算力。
了解了AI繪圖的原理以及現階段的實際體驗後，就能夠知道爲什麽AI PC會收到從上遊芯片廠商到終端OEM品牌的熱烈追捧。
首先，隨著第一代英特爾酷睿Ultra處理器的發布，尤其是NPU作爲新的模塊開始成爲PC處理器的標配，對AI任務的處理能力和硬件門檻正在快速降低。
要知道，目前最主流的AI繪畫軟件Stable diffusion對硬件的要求並不低，運行內存推薦16GB以上，GPU顯存推薦在8GB以上，並且只推薦英偉達顯卡。經過實測，筆記本最起碼要配置一張RTX4060以上級別的顯卡，才能讓AI比較高效地生成尺寸較小的圖片。
單單就這一項硬指標，就直接把産品的價格門檻提升到了8000~10000元人民幣，並且還得選擇更加厚重的遊戲本，處理器中NPU模塊的加入，通過針對AI計算中的常見操作，如矩陣乘法、卷積等，進行優化，從而讓這些AI應用能夠通過專用的硬件算力平台達到更好的能效釋放。
不過，盡管有NPU的加持，也不意味著端側大模型AI能夠做到隨時被訓練和使用。
钛媒體App注意到，在官方給出的參數中，以酷睿Ultra 7 165U爲例，它的基礎功耗爲28W，但在此之上還標注了64W和115W兩檔功耗。如果AI運算需要高算力支持，全部釋放處理器具備的34TOPS算力，對筆記本的續航和散熱表現都有很大壓力。
除了畫畫，AI PC還能做什麽？
從本質上來說，AI PC並不算是一個“新物種”，正如中國有限公司副總裁、中國區消費類産品事業部總經理範子軍在酷睿Ultra産品發布會上所說：“我認爲AI PC並不是革命性的變化，最多只是PC技術發展過程中的革新之一。因爲它並沒有從根本上改變PC的應用生態和人們的使用習慣。”
那麽AI PC與普通PC之間的差異會體現在哪裏呢？
以現階段的産品來看，更多地是在硬件層而非應用層，也就是PC搭載了包括英特爾酷睿Ultra系列在內的一系列原生支持端側高效運行AI應用的處理器産品，它就叫作“AI PC”。
正如前文所提到，之前運行AI應用的硬件門檻比較高，無論是CPU還是GPU，他們的優勢更多地體現在數據計算和圖形計算上，很多架構的産品在運行AI應用的效率上並不高。也是因爲門檻的存在，使得大模型AI應用難以做到普及化，如今大家能夠體驗到的很多AI對話功能，背後都需要依靠雲端算力的支持。
但當AI對于日常應用和工作應用的滲透逐漸增強，依賴雲端服務的大模型AI就會面臨許多問題，最顯性的自然是對網絡的要求和無法做到即用即有的效率問題，其次則是各種隱私數據的安全問題以及定制化服務的缺失。
AI PC的出現，解決的就是以上問題。從對第一批AI PC的體驗來看，像自然對話、代碼撰寫、圖像識別甚至圖片、曲目的創作，這些過去高度依賴雲端或者桌面平台算力的應用，都能夠實現在輕薄本産品上的本地部署，並且實際的體驗中應用的運行效率也比較讓人滿意。
根據相關技術人員的介紹，英特爾酷睿Ultra最多能夠支持200億參數大模型的本地部署，對于一般的個人應用來說，已經完全足夠。
舉個具體的應用案例，視頻剪輯中經常會用到遮罩、摳圖等圖像處理手段，過去這些都需要視頻剪輯師進行逐幀的操作。而大模型AI的本地部署，就已經能夠讓PC支持實時摳圖演算。另外，包括近兩年逐漸火爆起來的數字人，在AI的加持下，也能夠通過輕薄本等移動PC，完成實時人物動作捕捉+虛擬人物生成。
越來越多AI PC産品的推出，會讓用戶接觸大模型應用的門檻進一步降低，再加上系統端不斷擴充的內置應用（比如windows 11 的Copilot），讓普通消費者也擁有了可以體驗AI功能並自己思考如何依靠深度學習定制自己的AI助手、AI生産力工具。
所以說，AI PC只是一個硬件平台，它只是將大模型與普通用戶的連接橋梁搭建起來。至于用不用、怎麽用、什麽時候用，最終還是取決于用戶自己以及軟件廠商提供的AI應用能否讓用戶對其産生依賴。
對于AI PC未來的發展，至少非常看好，執行副總裁兼客戶端計算事業部總經理Michelle Johnston Holthaus預測：“AI PC將在未來四年內逐步成爲主流，占據80%的PC市場份額，計劃在2025年前實現爲超過1億台PC實現人工智能特性加持。”---（钛媒體/作者、攝影 : 鄧劍雲* 編輯 : 鍾毅 | 钛極客）
