隨著普羅大眾更廣泛的認知到AIGC，各行各業都掀起了「AI革命」，仿佛一夜之間AI就成為了大家一直追求的主要發展方向，尤其對於PC而言，如果不算十幾年前那個鬼畜的「AI PC」電視廣告，那麽AI PC這一概念自去年下半年開始被廣泛提出，短短幾個月的時間已有大批次搭載了酷睿Ultra處理器、AMD 8000系銳龍處理器的「AI PC」上市，但「名頭」響亮的AI PC，所面臨的問題也著實不少。
一、硬件先行，但無「殺手」套用
AIGC的爆火讓上遊硬件廠商也措手不及，誰都想趕在這波浪潮的初期迅速攻占市場，占據市場的話語權，遂在去年的下半年開始，英特爾與AMD紛紛公布了全新一代的移動端處理器，並且無論是英特爾、AMD還是終端產品廠商，都表示搭載了這些處理器的「AI PC」是又一次的電腦革命，新品也如雨後春筍般冒出，仿佛個人電子器材迎來了一個前所未有的創新，但至少到現在，AI PC這座外表已經包裝到奢華的禮堂，其內部的裝修雖不能說沒有，可相比於那華麗的外表，依然非常簡陋。
各家廠商紛紛推出搭載了新一代處理器的AI PC新品
這其中最大的原因就是，目前的AI PC沒有「殺手級」套用。
就像4G之於短影片與手遊，透過4G更快的網絡速度與更低的延遲，我們可以接收到比之前更多量級、更感興趣的資訊流，也可以玩到更有樂趣的手機遊戲，加上越來越便宜的資費，4G得以快速普及。
而當下的AI PC恰恰就缺少著這類能夠普惠給大眾的套用，使用者對於AI PC的感知大多是宣傳的雷聲大，實際體驗卻沒有多少感知，AMD董事會主席及行政總裁蘇姿豐也表示：「我們都在尋找能推動PC更新換代、進入新周期的‘殺手級套用’，相信AI將成為引發PC市場增長的能力。」
硬件的支持是非常重要的一個方面，現在框架已經搭建好了，需要內容的填充，要想讓使用者主動擁抱「AI PC」，上遊的芯片廠商以及終端產品廠商需要加速尋找到那個殺手級的AI本地套用，讓內部的裝潢匹配上外部的奢華，由內而外促進使用者的換機與選購。
二、要先讓「NPU」派上用場
對於AI PC來講，與之前的筆記電腦，處理器上面最大區別在於加入了「NPU」單元，不同於傳統計算核心CPU與顯示核心iGPU，NPU是專門用來進行AI計算的單元。那麽，顯然，要執行AI相關的功能與套用時，至少要讓NPU介入工作把。
想要讓NPU介入工作，並不是NPU「存在」即可，還需要系統與軟件層面的呼叫與最佳化，可遺憾的是，目前為數不多的AI相關套用中，並不是所有套用都能夠呼叫NPU，如果NPU並不能被呼叫來提高效能或能效比，那麽對於消費者來講，對於AI PC的換機欲望肯定不高了。
在AMD前不久召開的AI PC峰會上，AMD現場演示了四個AIGC方面DEMO，包括文生文、文生圖、繪畫生圖、程式碼生成，只在程式碼生成時表示該套用執行在了NPU之上，官方展示時我們還註意到，甚至Windows系統中的工作管理員內都看不到NPU的工作狀態。
AMD在AI PC峰會現場展示AIGC套用，任務處理器中看不到NPU的工作狀態
硬件方面，先讓NPU能夠充分介入到AI套用中，也是接下來各硬件廠商協同軟件廠商的頭等大事。
三、能效比可能比「算力」更重要
英特爾在去年釋出旗下首個配備了NPU的酷睿Ultra處理器時就表示過，NPU的用途並不僅僅是提高AI算力，還有提高AI計算時能效比的作用，例如在影片會議時，背景模糊、背景調換、人眼矯正等AI功能如果利用NPU進行運算，在效果不打折扣的前提下減少CPU封裝功耗，以起到增強續航的效果。
影片會議及直播增強軟件XSplit VCam就可以呼叫酷睿Ultra處理器中的NPU進行背景模糊與調換等功能，根據實際測試，相比於將負載放到GPU上，使用NPU時CPU封裝功耗下降了2.5~3W左右。
執行在GPU上時
而將負載放到NPU上時，可以看到NPU開始工作，此時電池的放電功耗為21.5W~22.5W左右。
執行在NPU上時
對於AI套用來講，我們可能並不能指望其擁有多高的算力，消費級的CPU效能不可能比得上伺服器芯片，在使用者端，如果能夠將一些常用且瑣碎的AI功能負載到能效比更高的NPU之上，提升續航表現、降低機身發熱和風扇噪音，也將是AI PC未來的發展方向。
四、「雲端」不可或缺，AI PC對流動網絡的支持刻不容緩
上一部份已經提到過了，以目前的科技水平來看，消費級的CPU在算力上是不可能與伺服器芯片比擬的，文生文、文生圖等套用中，本地AI具備更好的私密防護，但其參數數量會遠不及雲端，在結果生成的功能與質素上也比不上雲端，所以本地與雲端對於AI套用來講都是不可或缺的存在。
據估計，文心一言的參數量大致為1.5萬億
在本地，主要處理一些對算力要求不高或對質素要求不高的套用，例如在多張照片中檢索含有關鍵詞的照片、提取文件的主要內容、圖片的摳像等等；而在需求高算力、高質素的文生圖、圖生圖、影片生成等套用時，可借助模型營運商的雲端執行，如果是對於私密要求較高、企業內擁有專用大語言模型的企業使用者，則可借助企業自身的雲伺服器進行運算與結果生成；對於需要大模型又對私密要求較高的自由職業者，在家中組建一個個人的伺服器部署大模型，就像NAS一樣，隨時隨地都可呼叫，並且無需擔心私密泄露。
所以在接下來，AI PC所需要的不僅僅是搭載算力更高的處理器和更大的記憶體，配備上穩定、速度更快的流動網絡模組也是未來PC跨入AI的一個關鍵門檻，流動網絡模組在主流筆記本中應該逐漸普及。
五、英特爾與AMD或將加速「統一記憶體」的開發
原生的大模型對於GPU的視訊記憶體有著超乎尋常的需求，目前搭載了英特爾酷睿處理器和AMD銳龍處理器的無獨顯輕薄本在可執行的大模型參數量上遠低於蘋果的MacBook，其中一個主要的原因在於蘋果M系芯片具備「統一記憶體」技術，說簡單點就是蘋果M系芯片中的GPU可以根據需要直接調取記憶體來充當視訊記憶體，同時蘋果又透過加高頻寬、加大容量的方式，讓記憶體的頻寬達到了一個主流高端顯卡的視訊記憶體頻寬的地步，從而讓M系芯片可以執行參數更高的大模型。
M3 Max最高支持128GB的統一記憶體，而上一代的M2 Max為96GB
肯定也會有朋友說，搞的這麽復雜，直接弄個獨顯不就好了嗎？獨立顯卡本身功耗較高，GDDR記憶體雖然速度快，但是對比DDR與LPDDR記憶體發熱量也更高，筆記本內部承載不了大量的GDDR記憶體，對於需求便攜能力與續航能力筆記本來講，至少在AI方面，相比於「統一記憶體」的方案，獨立顯卡並不是一個優秀的「提升視訊記憶體容量」的解決方案。
目前，英特爾酷睿Ultra處理器、AMD銳龍處理器核顯規模與效能日益提升，在未來，隨著更多次的叠代，如果能夠加入「統一記憶體」技術，那麽能夠執行大模型的參數量上限便可大大提高。個人預計，如果英特爾與AMD向市場投放帶有統一記憶體技術的處理器產品，將會與常規型號區分開來，為一支獨立產品線。
六、寫在最後
AI的爆火，上遊廠商的押註，下遊廠商的積極跟進，尚屬嬰兒期的AIPC未來的路還很長，科技的發展也更是日新月異，AI PC能夠衍生出何種的形態，AI PC的前景路線是怎樣的，我們拭目以待。
