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将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 的能力将包括圖像放大、文生圖、代碼編寫、視頻剪輯等。
以上提到的這些 AI PC 産品，都有望随着明天英特爾正式在國内發布 Meteor Lake 處理器一同亮相并推出市場。不過钛媒體 App 從行業内人士處獲悉，首批 AI PC 的交付時間并不在本月内，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 "
僅從現階段的讨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 的個人電腦将從 2025 年開始快速普及，并有望到 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将受益于 AI 個人電腦的較高售價，并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 相關的芯片上有着不同的戰略部署，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，并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，緊接着在今年 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，預計将于明年推出，另外還有下一代 AI 芯片，代号爲 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，隻需要一台電腦，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，也特别指出了其針對 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内的王者，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。
而随着 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、戴爾将如何順應 AI PC 的發展趨勢并跟上革新節奏？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隻專注于做 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适配度的大模型方向，都将爲 AI PC 最終的應用落地劃定邊界。
同時，PC 産品自身也有着較爲特殊的屬性，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并不多。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隻是前提而已，最終的決定權還是在軟件應用與用戶手中。
2023 年内，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、模拟自然對話等等。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，也确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，它們最多隻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、内容創作、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、内容摘要提煉、圖片、視頻内容識别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隻有一個能夠陪你聊天的智能語音而已。
換句話說，現階段 AI 并沒有什麽 " 不可替代性 "，這也就導緻所謂的 AI PC 恐怕很難與傳統 PC 在體驗層面拉開差距。并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，是因爲它将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适配的。
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态，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、财務部門裁撤掉，但 AI PC 的出現，也确實讓這台看起來隻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。（本文首發钛媒體 App 作者 / 鄧劍雲 編輯 / 鍾毅）
