AI模型百舸争流，AIGC 能改变什么？能带来什么？是一个被行业反复拆解、讨论、畅想的话题。
人们相信 AI 可以改变一切，却又怀疑 AI 是一场科幻的梦。无论是 AI 模型参与者，还是普通用户都在期待AIGC走完落地的最后一公里。
时间来到 2024 年，AI PC成为热门话题。在英特尔举办的2024全新英特尔商用客户端AI PC产品发布会上，关于 AI的落地，英特尔和自己的生态伙伴们给出了自己的答案。
AI PC将带来效率的提升，改变社会、经济、生活的方方面面。如果要给这一切增加一个期限，那么 2024 年有望成为AI PC 开始的那一年。
01
AI 利万物而共生
英特尔酷睿Ultra处理器是英特尔*内置神经处理单元（NPU）的个人电脑平台，是英特尔推出面向企业用户的处理器。相比使用3年的老旧PC，办公应用生产力提升最高达47%，在视频会议场景下，处理器功耗下降最高可达 36%，与上一代产品相比视频编辑的 AI 性能实现最高提升可达 2.2 倍。
芯片层面这样的提升，让AI PC的性能可以媲美移动工作站。
基于高性能的硬件产品，AI PC 的目标是赋能全新应用场景，进而为行业增效。
英特尔的生态伙伴们在各行各业展示了当前的成果。在教育领域，AI PC助力提高备课效率，实现教育资源共享；在医疗行业，英特尔帮助新药靶点实现 ；在康复养老，借助动作捕捉技术，AI PC对老人健康实时捕捉，也可以指导用户打“八段锦”；在最基础的办公场景，通过大模型本地化，AI PC一方面可以满足隐私监管需求，也让 AI 大模型实现“无网运行”。
在发布会上，英特尔反复强调，酷睿Ultra代表了40年来英特尔架构*的革新。因为这款芯片首次搭载了神经网络处理单元（NPU），可以带来2.5倍于上一代产品的能效表现。
英特尔不是*一家通过 NPU布局AI PC产品的处理器巨头。AMD 也在不久前推出了锐龙7040，锐龙8040处理器。根据 AMD介绍，锐龙8040系列基于Zen4 CPU架构、RDNA3 GPU架构、XDNA NPU架构，通过提升各部分的频率和效率，带来更上一层的AI性能。
处理器领域的另一家巨头，英伟达也发布了针对 AI PC的相关产品。
英伟达发布了GeForce RTX 40 SUPER 系列 GPU，GeForce RTX 4080 SUPER生成AI视频的速度是GeForce RTX 3080 Ti GPU的1.5倍，生成图像的速度是前者的1.7倍。SUPER GPU中的Tensor核心每秒可提供高达836万亿次操作，为游戏、创造和日常生产力带来变革性的AI能力。
事实上，高通也发布了为 AI PC 设计的处理器产品骁龙 X Elite SoC，以此发力PC市场。
“芯”动不如行动。处理器巨头动起来了，产业链上的 OEM 也坐不住了。戴尔、惠普、联想等等厂商，都动起来了。在“群雄割据”的PC 市场，也许短期内很难再看到这么多竞争对手同心协力地做一件事了吧。
02
AI PC是一场世纪大和解
苏姿丰说：“如果你仔细观察AI PC，这是一个全新的设备类别。”
人们期待AI PC带来划时代的改变，但如果从描述来看AI PC似乎只是PC+软件的产物。从种种对于AI PC的描述中来看，AI PC似乎并没有那么神奇。
IDC 在报告中指出，AI PC 能够针对工作、学习、生活等场景，提供个性化创作服务、私人秘书服务、设备管家服务在内的个性化服务。例如，在工作中，AI PC 可以帮助起草会议通知、准备会议材料、记录会议内容，甚至进行文件创作。但问题在于，自从AIGC 在办公领域密集落地，各家办公软件推出的AI 功能，已经让用户感知到差异性。从用户的体验来看 AI PC 能给用户带来的“革命性”改变更像是一张大饼。
芯片厂商们告诉你，AI PC会很神奇；PC 厂商们告诉你，AI PC会很神奇；甚至办公软件公司也告诉你，AI PC会很神奇。但事实上，对于已经感受到 AIGC 的效率的那批人，他们已经通过各种软件先“享受世界”了；而那些暂时还没有被 AI“改造”的人，不想为天花乱坠的概念“买单”。
AI PC产品仍处在市场教育期，而这个市场的成熟会带来极大的增长可能。这是整个 PC 产业达成和解的根本原因。让用户了解 AI PC，愿意体验 AI PC，认同 AI PC，是整个生态链的共同目标。
在今天的发布会上，可以看到宏碁、浪潮、博通、神州数码、智谱等公司都已经加入了英特尔 AI PC 的生态共建。在AI PC 行业应用圆桌论坛上，华东师范大学、英矽科技、腾宇智远、实在科技带来了 AI PC 在教育、医疗、养老、政企办公行业的应用。帮助老师完成教学备案、出考题；借助 AI PC 实现靶点发现、小分子生成、临床实验结果预测等等。这些展示让科幻电影中“AI 统治世界”的画面有了实感。
03
“AI 成就PC”还是“PC 成就 AI”？
AI PC看似是PC厂商的一场浩浩汤汤的革命，但如果它本质上还是PC市场的竞争，那么三大巨头和诸多OEM的世纪和解将不符合逻辑。没有玩家会All in 一个存量市场。抛开现象看本质，到底是什么样的需求让三巨头“统一战线”？
*个原因，AIGC是革命性的技术。
AI 被视为“第四次科技革命”， 有望开启新一轮技术创新周期。*次科技革命中，蒸汽机给计算机行业带来的影响或许没那么大，但当时英国数学家巴贝奇已经在政府的支持下，开始建造以蒸汽引擎驱动的差分机，用来比较数字间的差异。虽然这个产品最后没有成功问世，但这是一次最新科技与计算机行业融合的尝试。随着电的出现，电子计算机问世，再之后电子计算机又促成了集成电路产业的发展。科技的发展在各种力量的促进下，滚滚向前。
因此，作为第四次革命的 AIGC技术与 PC 的结合也是理所当然的尝试。在今天的分享中，AI PC与医疗健康行业的结合案例让人印象颇深。工作人员介绍，基于 AI PC产品与医疗大模型的结合并不是硬件厂商主动找来的生意，而是医院方面的医生们主动联系英特尔的生态伙伴们提出的需求。医院方面能主动提出需求的原因，正是之前 AIGC 大模型在疾病的预防、控制、治疗方面带来了有效的影响。而这正是 AI行业或者说全社会期待的发展方向。
第二个原因，云厂商需要端侧算力。
在 AI PC 的生态下，除了 PC厂商，其实云厂商也是重要的推动者。为了减少自身推理算力的开支，以及建设推理算力所带来的折旧、维护等费用压力，云厂商有极大诉求将推理算力下放到端侧。
经优化后的端侧设备现已具备对AI大模型进行推理的能力，而相关的训练工作则必须在云端环境中完成。鉴于AI大模型的训练过程对算力需求极大，随着模型参数规模的不断增长，所需算力呈指数级提升。因此，依赖个人电脑进行此类训练几乎不切实际。为确保训练的高效进行，必须构建大规模的数据中心，并充分利用云端的强大算力资源。
AI推理过程所需的算力资源相对较少。部分垂直领域的模型相较于通用大模型，其参数规模有所缩减，从而进一步降低了推理所需的算力。此外，通过对通用大模型进行剪枝、蒸馏、量化等技术手段，可以有效地压缩模型参数，将数据类型转化为int8甚至int4，从而进一步减少推理过程中的算力需求。因此，在端侧进行大模型的推理操作已成为可行的选择。
第三个原因，用户需要个性化和高效率的 AI 体验。
试想，如果未来所有人都用同一套数据库训练出来的大模型，那么 AI 生成的内容是否还具备所谓的创意与个性化？对于个人用户来说，本地大模型通常与本地的知识和数据有更便捷的集成和充分地利用，能够有效避免“幻觉”的产生（就是 AI 一本正经地胡说八道）。且能够针对用户风格喜好，精准生成符合用户需求的作品。这种准确、可靠的服务是 AI PC 所特有的优势。
高效率的 AI 体验和上一个原因的延续。在 2023 年 IDC 实施的针对用户 AIGC 平台使用体验的调研中，“响应速度慢”“反馈时间长”是用户主要的负面反馈。AI PC 以本地推理为主，边缘和云端推理为辅，能够在混合算力、混合模型之间智能、合理地调配任务，有效缩减响应时间。本地化的大模型能力，离线状态下的可操作性成为 AI PC 不可忽视的优势。
AI PC 在没有互联网连接的情况下依然能够发挥作用，在任何时间、任何地点都能为用户进行创造性的工作，让用户不再受制于网络条件的约束，也会提升用户的 AI 体验。再换句话说，如果PC已经是你的工作必需品，当身边的同事们因为使用 AI PC “加速办公”时，你会怎么选择？
互相成就，共同成长。AI利万物也利 PC，AI PC 是一个生态，有水也有鱼。
04
PC行业会变天吗？
行业很多人认为，AI PC是挑战Wintel生态的机遇点，但其实英特尔和微软本身就是AI PC的排头兵。
2023 年 9 月，微软推出全新 Copilot 平台，Microsoft Copilot 定位“日常 AI 伴侣”，将人工智能引入 GitHub 编程工具、 Microsoft 365 生产力协同工具箱、Bing 搜索引擎、Edge 浏览器和 Windows 操作系统中提高工作效率。2024 年 3月22日，微软科技通过官方公众号宣布推出首批专为商业用户打造的Surface AI PC：Surface Pro 10商用版和Surface Laptop 6商用版。
不过，在看了 AI PC在各行各业中的应用之后。与其讨论 PC行业是否会被颠覆，不如去畅想哪些非 PC 行业会被颠覆。毕竟，正如联想副总裁王传军所说“AI PC 要卷 AI 不是卷人类。”
回顾计算机的发展史，从算盘，到机械计算器，再到电子计算器。每一个新产品的出现，都会经历一波又一波的质疑，而他们也带来了一个又一个美好的改变。
对于 AI，一个美好的愿景或许是，人能够成为人，用语言和人类交流，而不是用编程和机器交流，而 AI PC或许能成为人与机器之间的翻译官。
