今年年初，大模型AI作爲新的風口出現，首先帶動的就是能夠爲其提供算力的GPU市場，英偉達推出的一系列專業顯卡甚至出現了一貨難求的情況。從年中到年末，大模型則在加速與各個産業賽道實現連接，AI機器人、AI手機、AI PC的概念迅速被推向市場。
早在今年10月，英特爾就宣布啓動“AI PC 加速計劃”，月末，聯想就已經展示了全球首台AI PC。與傳統PC相比，它最大的改變在于能夠創建個性化的本地知識庫，通過模型壓縮技術運行個人大模型以及實現AI自然交互。
除了聯想以外，宏碁、華碩和微星三家公司也對外透露了將發布搭載英特爾最新一代酷睿Ultra系列處理器的AI PC産品。據悉，AI PC的能力將包括圖像放大、文生圖、代碼編寫、視頻剪輯等。
以上提到的這些AI PC産品，都有望隨著明天英特爾正式在國內發布Meteor Lake處理器一同亮相並推出市場。不過钛媒體App從行業內人士處獲悉，首批AI PC的交付時間並不在本月內，預計等到明年1月，普通消費者才有機會接觸到真正的AI PC。
有望改變産業走向的“AI革命”
僅從現階段的討論熱度以及從上遊芯片到終端品牌對AI PC的投入力度來看，它已經成爲過去以及未來數年PC産業的最大的轉折點與機遇點。
根據調研機構Canalys的預測，兼容AI的個人電腦將從2025年開始快速普及，並有望到2027年約占所有個人電腦出貨量的60%。抓住這次機會的廠商和渠道夥伴將受益于AI個人電腦的較高售價，並有機會提供除硬件之外的服務和解決方案。
PC産業中，提供算力的芯片是絕對的技術核心，所以在AI浪潮席卷到來的過程中，上遊廠商也是最先調整發力方向的。英特爾、英偉達和AMD作爲PC領域的芯片三巨頭，在AI相關的芯片上有著不同的戰略部署，其中大家最熟知的應該就是英偉達，前文也提到，大模型直接帶火了英偉達的GPU産品。
憑借CUDA 平台和編程模型、Tensor Core混合精度核心、Ampere微架構等獨家技術，使得英偉達推出的GPU芯片在AI計算的效率、兼容性、性能等方面都有很大優勢。
與之相比，AMD走的也是相同路徑，不過步伐稍慢，並且目前僅在專業領域有所落地，因此對普通消費者而言，對AMD的AI布局了解甚少。去年6月份，AMD推出了CPU+GPU架構的Instinct MI300正式進軍AI訓練端，緊接著在今年6月進行了更新，推出專門面向AI大模型的GPU MI300X。
英特爾方面采用的戰略則有所不同，2019年12月，英特爾斥資20億美元收購了Habana Labs，同期也逐步放棄了Nervana神經網絡處理器（NNP）的研發，轉而集中精力開發Habana AI産品線，先後推出了Gaudi和Gaudi 2。
與英偉達和AMD在GPU基礎架構上圍繞AI需求持續優化的策略不同，英特爾的Gaudi平台從一開始就爲數據中心的深度學習訓練和推理工作負載而構建的AI加速器。今年9月，在2023英特爾On技術創新峰會上，其還公布了三代AI芯片路線圖，其中包括采用5nm制程的Gaudi 3，預計將于明年推出，另外還有下一代AI芯片，代號爲Falcon Shores。
在專業領域之外，英特爾也積極與各個OEM廠商一起推動面向個人用戶的AI PC。在其産品路線規劃中，出現了未來兩年共3款酷睿處理器，通過分離式模塊架構與新引入的NPU，能夠更好地實現PC上運行生成式AI模型。
根據此前英特爾官方的展示，只需要一台電腦，就能基于大模型自主生成一段指定曲風的歌曲、斷網情況下跟AI進行聊天以及在遠程視頻聊天中具備實時翻譯的能力。除了傳統的PC芯片廠商，高通今年推出的骁龍X Elite以及AI平台，也特別指出了其針對AI PC上面的持續部署，希望能夠通過大模型端側落地的浪潮，能夠更好地切入PC賽道。
可以說，AI大模型剛剛爲人所了解的不到一年時間裏，已經對PC産業的上遊廠商從産品、戰略、技術層都産生了很大震動。钛媒體App分析認爲，對于英特爾和高通這兩個主推AI PC的廠商來說，它們一個是目前賽道內的王者，另一個則是移動芯片領域的老大以及PC市場新的入局者，PC芯片的格局有可能會産生變動。
而隨著OEM廠商在産品端的跟進，未來排名靠前的PC廠商，如聯想、惠普、華碩、戴爾將如何順應AI PC的發展趨勢並跟上革新節奏？目前處于腰部和尾部的品牌能否依靠AI浪潮實現彎道超車，甚至PC賽道還會不會孵化出只專注于做PC AI産品或技術的新勢力。對于早已淪爲純粹工具性産品，不溫不火的PC行業來說，都很值得期待。
現階段AI還未成爲“剛需”
從發力點來看，上遊芯片廠商的積極部署，顯然是爲了能夠快速實現從傳統PC向AI PC的轉型。而芯片作爲平台重要的硬件基礎，它在AI方面的算力上限以及具有最佳適配度的大模型方向，都將爲AI PC最終的應用落地劃定邊界。
同時，PC産品自身也有著較爲特殊的屬性，一方面，系統和芯片上的可選項較少，留給OEM廠商自由發揮的空間並不多。但與此相對的，PC在軟件平台方面提供的自由度卻很高。也就是說，AI PC最終能否發揮“AI”的潛力，硬件層面具備相應的能力只是前提而已，最終的決定權還是在軟件應用與用戶手中。
2023年內，我們已經可以看到很多基于AI大模型帶來的創新應用，包括實時翻譯、文生文、圖生文、圖生圖、模擬自然對話等等。而且，其中很多都已經孵化出了Stable Diffusion、Chat GPT、CodeGeeX等能夠在PC上運行的軟件或工具。另外，很多PC軟件也開始接入大模型能力，比如WPS、騰訊會議等等。
作爲一個文字工作者，文心一言、訊飛星火、通義千問、百川智能等大模型的出現，也確實能夠在一定程度上成爲提高創作效率的手段，用來對資料進行查找、梳理的體驗還是不錯的。
但以現階段各家能夠實現的能力來看，它們最多只能算是一個比固定算法語音助手或者搜索引擎稍微智能一點的工具罷了。
而PC現階段最主要的應用場景主要包括以辦公、內容創作、資料整理爲主的生産力工具以及提供更好的玩遊戲、追劇體驗的娛樂工具。
如果說在生産力環節，大模型提供的翻譯、內容摘要提煉、圖片、視頻內容識別處理的能力還能夠發揮一些作用的話，那麽在娛樂層面，目前大模型應用沾邊的也就只有一個能夠陪你聊天的智能語音而已。
換句話說，現階段AI並沒有什麽“不可替代性”，這也就導致所謂的AI PC恐怕很難與傳統PC在體驗層面拉開差距。並且受限于算力和硬件規模的限制，即便AI PC帶來了端側的大模型部署，它能夠實現應用效果相比擁有更強通用算力或者能夠借助雲端算力的PC産品很難拉開差距。
而這就是AI PC發展中面臨的第一道門檻，即AI到底能夠爲PC帶來哪些獨有的甚至不可替代的優勢。舉個例子，之所以智能手機能夠全面替代功能機，是因爲它將手機從過去以通信爲主的移動終端，變成了能夠覆蓋社交、生活記錄、娛樂等多重功能的智能終端，如今在智能手機上已經習以爲常的諸多功能，是過去功能機所無法適配的。
反觀目前的PC，系統平台的廣泛兼容性使得在軟件層面AI PC很難構建獨占的應用生態，與傳統PC相比，AI PC的最大差異可能就來自于斷網後依然具備的端側部署能力以及在處理AI需求時相比通用算力異構計算帶來的效率提升。
所以，至少目前你的電腦還沒法跟你搶飯碗，公司領導也不會因爲買了一台AI PC而把公司的人力、財務部門裁撤掉，但AI PC的出現，也確實讓這台看起來只會被動執行從鍵盤輸入指令操作的“上世紀産物”有了更多的可能性。-（钛媒體/作者 :鄧劍雲* 編輯 :鍾毅| 钛媒體焦點）
