個人電腦經(jīng)歷了近40年的發(fā)展歷程。從1970年代誕生，到20世紀80年代和90年代掀起的PC普及浪潮，再到新世紀后進入相對穩(wěn)定的成熟期，PC行業(yè)一直是科技發(fā)展的重要推動力。
然而2020年以后，情況發(fā)生了變化。根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2021年全球PC出貨量為3.45億臺，較2020年下降了5%。2022年這一數(shù)字進一步下降至3.32億臺，已連續(xù)兩年出現(xiàn)了負增長。這一趨勢表明，個人電腦產(chǎn)業(yè)正處于一個相對疲軟的階段。
就在這個關(guān)鍵時期，人工智能技術(shù)的興起，為PC行業(yè)的未來發(fā)展帶來了新的機遇。英特爾、AMD等傳統(tǒng)個人電腦處理器巨頭，紛紛在近期加快推出搭載AI加速芯片的新一代PC產(chǎn)品。他們希望憑借AI技術(shù)的加持，為個人電腦市場注入新的活力，搶占市場先機。同時，高通這樣的移動芯片廠商，也在今年推出了面向PC市場的Snapdragon X Elite處理器，積極殺入個人電腦領(lǐng)域，與老牌品牌展開競爭。
面對這一新興的 AI PC 市場，不同廠商都提出了各自的定義和詮釋。對于普通用戶而言，究竟什么樣的電腦才算是真正意義上的“AI PC”？這種新型計算設(shè)備又能為我們的日常生活和工作帶來哪些變革性的影響？接下來就跟大家一起嘮嘮AI PC那點事。
什么是AI PC？
Intel作為個人電腦行業(yè)中占據(jù)主導地位的處理器巨頭，英特爾在AI PC的定義上自然具有較強的話語權(quán)。英特爾對AI PC有三點比較核心的要求。
1、配備專門的神經(jīng)處理單元（NPU）、中央處理器（CPU）和圖形處理器（GPU），這樣的硬件組合能夠為AI應(yīng)用提供必要的計算資源。
2、支持微軟的Copilot功能，并且在鍵盤上設(shè)有專門的Copilot物理按鍵。
3、具備AI專用加速功能，這意味著CPU、GPU和NPU每一個部件都能針對AI任務(wù)進行優(yōu)化，以提高效率和性能。
這里的關(guān)鍵在于集成了英特爾神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元（NPU）。這是英特爾專門針對AI和機器學習場景進行優(yōu)化設(shè)計的硬件加速器，可以大幅提升PC在語音交互、圖像處理等人工智能任務(wù)上的計算能力，在本地提供快速的響應(yīng)時間，同時相較于云計算服務(wù)更為節(jié)能，有助于延長設(shè)備的續(xù)航時間。
對于更復(fù)雜的AI任務(wù)，則可能需要用到GPU和CPU協(xié)同，因為NPU可能不足以處理這些高強度的工作負載。在某些情況下，CPU、NPU和GPU還能夠協(xié)同工作，以運行大型的語言處理模型。
AI模型對內(nèi)存容量和速度也有很高的要求，因為更大的內(nèi)存容量能夠讓模型更加復(fù)雜和精確，而更快的內(nèi)存速度則能提升整體的性能。盡管目前微軟尚未設(shè)定具體的最低內(nèi)存要求，但英特爾指出，某些工作負載可能需要至少16GB甚至32GB的內(nèi)存。
英特爾搶先在筆記本電腦上推廣AI PC概念，發(fā)布了具有NPU的全新一代酷睿Ultra處理器，并計劃到2025年底交付超過1億臺帶有AI加速器的PC，據(jù)報道Intel已經(jīng)與100多家AI獨立軟件供應(yīng)商（ISV）合作，預(yù)計到2024年底將推出300多款A(yù)I加速應(yīng)用程序。
AMD對AI PC的定義體現(xiàn)在其對AI技術(shù)的整合和應(yīng)用上，旨在將個人電腦轉(zhuǎn)變成為最智能和最個性化的設(shè)備。AMD認為AI PC應(yīng)具備以下特點：
1、內(nèi)嵌基于個人大模型的自然交互個人智能體，這允許設(shè)備理解和響應(yīng)用戶的需求，提供更加個性化的用戶體驗。
2、內(nèi)嵌個人知識庫，使得AI PC能夠存儲和管理用戶的數(shù)據(jù)和信息，以便提供更精準的服務(wù)。
3、具備CPU+GPU+NPU的本地異構(gòu)算力，這種混合架構(gòu)能夠充分利用不同類型的處理核心，以實現(xiàn)高效的AI計算。
4、連接開放的AI應(yīng)用系統(tǒng)生態(tài)，意味著AI PC應(yīng)支持與各種AI應(yīng)用和服務(wù)無縫對接，形成一個互聯(lián)互通的環(huán)境。
5、保護個人隱私和數(shù)據(jù)安全，確保用戶在享受AI帶來的便利的同時，其數(shù)據(jù)和隱私得到妥善的保護。
從產(chǎn)品發(fā)布時間上看，AMD比Intel稍晚一些，除了針對筆記本電腦，集成NPU的銳龍8000系列處理器以外，首次將NPU芯片集成在臺式機處理器中，其運算核心整合算力達到了39TOPS。
AMD同樣提供三種計算引擎以滿足AI PC的差異化需求，分別是Zen4架構(gòu)CPU、RDNA 3架構(gòu)GPU和XDNA架構(gòu)的NPU。Zen4架構(gòu)CPU主要用于通用處理和AI推理，RDNA 3架構(gòu)GPU適用于游戲和基于AI的內(nèi)容創(chuàng)建，而XDNA則專注于低功耗的AI應(yīng)用，可自適應(yīng)數(shù)據(jù)流架構(gòu)，能夠減少對外部內(nèi)存的訪問，從而提高性能和能效。
高通通過Snapdragon X Elite處理器正式開啟了對PC市場的沖擊。該款處理器搭載了高通自主研發(fā)的AI加速引擎，能夠為筆記本電腦帶來出色的機器學習運算性能。
從高通公開發(fā)布信息總結(jié)下來，高通認為AI PC 應(yīng)該具備以下幾個關(guān)鍵特點:
1. 搭載專門針對 AI 任務(wù)優(yōu)化的異構(gòu)計算架構(gòu),包括CPU、GPU和AI加速器等協(xié)同工作。
2. 支持業(yè)界領(lǐng)先的人工智能框架和模型,能夠流暢運行各類智能應(yīng)用程序。
3. 具有出色的能效表現(xiàn),即使在密集的AI計算場景下也能保持長續(xù)航。
4. 擁有即時響應(yīng)的用戶交互體驗,比如自然語音交互、智能輔助等。
雖然搭載高通Snapdragon X Elite處理器的筆記本還沒有上市銷售，但從高通官方披露的數(shù)據(jù)來看，其性能表現(xiàn)相當出色，它在多項基準測試中擊敗了Intel與AMD的產(chǎn)品，同時其功耗表現(xiàn)更優(yōu)，特別是AI性能，據(jù)說可以提供高達75 TOPS的AI算力。這使得Snapdragon X Elite處理器能夠在本地快速處理AI模型，如Stable Diffusion，該模型可以接收文本提示并生成圖像。此外，Snapdragon X Elite處理器的NPU還可以在沒有CPU或GPU輔助的情況下運行所有AI任務(wù)，或者在需要時與CPU或GPU協(xié)同工作。
不同廠商在定義AI PC概念上有所差異，但在幾個關(guān)鍵點上已達成共識:
首先，AI PC 必須擁有強大的AI處理能力。這意味著它們需要搭載專用的神經(jīng)處理單元（NPU），并能與CPU、GPU協(xié)同工作，共同支撐各類智能應(yīng)用。
其次，AI PC 應(yīng)該具備在本地直接運行復(fù)雜AI模型的能力，無需完全依賴云端計算資源，從而提供即時響應(yīng)和流暢的交互體驗。
此外，AI PC 還需要擁有足夠大的內(nèi)存和存儲空間，以容納和運行日益龐大的AI模型。同時，良好的軟件生態(tài)也是必要條件，為AI應(yīng)用的開發(fā)和部署提供支撐。
為什么需要NPU？
NPU是專門為人工智能和機器學習場景而設(shè)計的處理器。與通用的中央處理器 (CPU) 和圖形處理器 (GPU) 不同， NPU 在硬件結(jié)構(gòu)上進行了針對性的優(yōu)化，專注于執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理等AI相關(guān)的計算任務(wù)。
相比之下，CPU 擅長處理通用的計算和控制邏輯，而GPU則在并行計算方面具有優(yōu)勢，擅長處理圖形渲染等圖形密集型任務(wù)。NPU作為AI PC中專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速處理器，其最大的優(yōu)勢就體現(xiàn)在能夠高效支持各類AI應(yīng)用場景。
比如在視頻會議中，利用NPU可以實現(xiàn)智能摳像功能。傳統(tǒng)做法需要GPU來承擔復(fù)雜的圖像分割和合成計算，但有了NPU加持，同樣的任務(wù)可以在本地高效完成，不僅響應(yīng)更快，而且功耗也大幅降低。用戶在視頻通話時就能享受到流暢、穩(wěn)定的畫面效果。
再比如在圖像處理領(lǐng)域，NPU可以高效運行AI模型，實現(xiàn)智能降噪、超分辨率等功能。以往這些操作往往需要借助GPU的強大并行計算能力，但NPU可以以更低的功耗，同樣為用戶提供出色的圖像質(zhì)量。
甚至在系統(tǒng)管理方面，NPU也能大顯身手。它可以運行AI模型對系統(tǒng)狀態(tài)進行實時監(jiān)測和分析，智能調(diào)整CPU頻率、風扇轉(zhuǎn)速等參數(shù)，實現(xiàn)更智能、節(jié)能的電源管理。這對于筆記本電腦等移動設(shè)備而言尤為重要。
此外，NPU還能賦能于語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域，為用戶提供更自然、智能的交互體驗。不過對于一些復(fù)雜的大型AI模型，仍需要CPU和GPU的強大運算能力來支撐。
總的來說，NPU作為AI PC中專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，能夠在視頻、圖像、系統(tǒng)管理等各類場景中，發(fā)揮出色的AI加速能力，為用戶帶來更智能、高效、節(jié)能的計算體驗。這也是各大廠商紛紛在AI PC上集成NPU的重要原因所在。
沒有NPU就不能用AI了嗎？
很多人可能會有這種疑問 ：如果一臺電腦沒有NPU，是否就意味著無法使用人工智能技術(shù)?實際上并非如此。
NPU作為專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速處理器，其主要作用是協(xié)助提升人工智能應(yīng)用在個人電腦上的運行效率和體驗。比如前文提到的視頻會議摳像、圖像智能降噪等場景，有了NPU加持可以大幅提升性能和降低功耗。但這并不意味著沒有NPU的電腦就無法使用AI功能。
對于一些基于云端的AI服務(wù)，只要聯(lián)網(wǎng)即可獲取支持，并不需要本地強大的硬件算力。比如智能語音助手、文生圖等應(yīng)用，用戶只需通過網(wǎng)絡(luò)連接即可調(diào)用云端的AI模型進行運算,無需依賴本地的NPU或GPU。
當然，如果用戶希望在本地運行一些更加復(fù)雜的大型AI模型，如大語言模型、大規(guī)模生成模型等，那么仍然需要依賴更強大的算力支持，包括獨立顯卡GPU甚至多核CPU。但即便是配備了AI PC的高性能硬件，在運行這些應(yīng)用時，也依然需要調(diào)用GPU進行大部分的計算。
所以說，NPU雖然是AI PC中的關(guān)鍵組件，能夠大幅提升常見AI應(yīng)用的性能和效率，但它并非AI應(yīng)用的必要條件。對于云端驅(qū)動的智能服務(wù)，普通PC也能獲得相應(yīng)的AI能力支持。而對于需要強大本地算力的AI大模型應(yīng)用，即便是搭載NPU的AI PC，在某些場景下也需要依賴GPU等硬件的加持。
我們真的需要換一臺AI PC嗎？
相信現(xiàn)在絕大多數(shù)用戶都還沒有用上AI PC，但我們依然體驗到了各種個樣的在線AI工具，這些產(chǎn)品與服務(wù)，通過聯(lián)網(wǎng)即可調(diào)用強大的云端AI模型，無需依賴本地算力，使得人工智能在各類終端設(shè)備上的應(yīng)用變得更加便利。
但與此同時，我們也必須正視AI PC作為當前個人電腦發(fā)展的重要趨勢。AI PC所帶來的變革，絕不僅限于提升某些效率或賦能幾款A(yù)I應(yīng)用工具那么簡單。它更是借助人工智能技術(shù)，從根本上為用戶帶來了前所未有的優(yōu)質(zhì)體驗。
比如本地文件的智能檢索和管理，比如基于AI優(yōu)化的電源管理策略，能為用戶帶來大幅提升的續(xù)航和靜音性能等。AI PC將人工智能融入個人電腦的方方面面，革新了人機交互和使用體驗。
更進一步來看，基于人工智能的穿戴設(shè)備、移動終端等新型智能硬件正在崛起，它們與AI PC之間的界限正在變得日益模糊。智能化、交互性是這些設(shè)備的共同特征，而AI正是實現(xiàn)這些特征的關(guān)鍵驅(qū)動力。
因此，盡管目前獲得AI能力的途徑可多可少，但AI PC作為人工智能在個人電腦領(lǐng)域的深度融合，必將從本質(zhì)上重塑我們對計算設(shè)備的使用體驗和認知。未來，多設(shè)備之間的邊界會因AI而日漸消失，只有真正實現(xiàn)人工智能與硬件的無縫集成，才能最大限度釋放出AI的能量。
