本文作者：陳冠宏（華為網絡MSSD首席顧問）全文約2523字，閱讀約需7分鐘
早在2023年4月，英特爾（Intel）在Vision 2024客戶和合作夥伴大會上就宣布，推出最新AI芯片產品Gaudi 3加速器；6月超微（AMD）也釋出了MI300A 人工智能芯片；12月6日，超微在美國舉辦AI芯片釋出會，帶上微軟、甲骨文和 Meta助陣，正式宣告超微的AI三大戰略以及AI芯片產品商用；12月15日英特爾也在北京釋出AI戰略，以及「酷睿™ Core Ultra處理器」和第五代英特爾「至強® Xeon 可延伸處理器」，不僅展示了英特爾AI解決方案如何實作跨雲到端的AI部署，還特意帶上了生態夥伴，包括HP、Dell、Lenovo、Asus、Acer等等。
英特爾和超微，再次不約而同的將2024年打造成為「AI PC 元年」。
AI PC是什麽？
今年5月，微軟在開發者大會上主觀提出：AI PC 就是「能支持 Copilot AI 功能」的電腦機種；並對於「Copilot+」電腦提出算力至少40TOPS以上、離網使用45TOPS以上的要求（TOPS，全稱為Tera Operations Per Second，是計算效能的一種度量單位，表示處理器每秒鐘可進行的操作次數）。對於記憶體（RAM）也有至少16GB、儲存容量至少256GB等等的要求。
然而，這仍是領導廠商所定義的一種「市場規格」，並不是「行業標準」。目前行業對於AI PC並沒有嚴謹的定義，但有別於聯網或安裝APP透過雲端大語言模型運算生成結果，AI PC應該是可以做到離線離網、無需上雲，就可以在本地執行生成式AI功能的電腦。
同理，所謂的AI手機，也是可以在拍照時利用內建的算力和大模型，來提高拍照清晰度或是進行渲染、「P圖」的質素；換句話說，所謂的AI終端至少是要具備「邊推」功能的。至於AI筆記電腦或是AI手機可以獨立執行AI算力的上限到哪，大概率不是看微軟等AI公司的定義，還是得回到芯片硬件本身、由Intel、AMD、NVIDIA、MTK或是Qualcomm 這些大廠的商用硬件能力，來決定人工智能終端的行業標準和功能。
目前，NPU（Neural network Processing Unit）神經網絡處理單元，是除了CPU、GPU之外橫空問世的處理單元，顧名思義NPU是以獨特的運算架構支持AI模型的單元，讓手機或是電腦可以實作更強大的AI運算能力。
AI手機是什麽？有哪些亮點？
承上，目前AI手機是由各手機制造商在新款式手機上搭載（內建）AI芯片這個「市場規格」來宣傳的。而目前行業內的AI芯片主要是以下二款芯片；不意外的是，ARM 已經明顯掉隊了（預計25年才能推出AI芯片）。
（A） 高通—第三代驍龍8旗艦芯片（台積電四納米制程）
（B） 聯發科—天璣9300+核心處理器（台積電四納米制程）
高通和聯發科預計年底都會推出基於台積電三納米制程的AI新一代芯片，2025年商用。2024年第一季度，中國大陸AI手機出貨量達到1190萬部，占全球AI手機出貨量的25%（數據來源：調研機構Canalys）；IDC 預測2024全年出貨量可高達1.7億部，占比智能電話15%；我們可以大膽預測，未來2-3年AI芯片將成為智能電話的「標配」。高通也官宣其合作的手機廠家包括華碩、榮耀、iQOO、魅族、蔚來、努比亞、一加、OPPO、真我realme、Redmi、紅魔、索尼、vivo、Xiaomi和中興。
以下簡單列一下四大國產手機自研大模型、OS和AI的亮點：
1. 榮耀Magic6 Pro：搭載MagicOS 8.0系統和70億參數的魔法大模型，具備多種AI功能，如AI字幕和眼動追蹤功能；並強調AI助力計算攝影。
2. 小米14 Ultra：配備小米澎湃OS和MiLM大模型，除了提供豐富的AI服務，同樣強調將小米影像大腦正式升級成為融合光學、影調、色彩、人像四個獨立引擎模組的AI大模型計算攝影平台。
3. OPPO Find X7 Ultra：執行ColorOS 14系統，搭載小布助手和70億參數的AndesGPT大模型，強調新一代的「HyperTone Image Engine」影像引擎，可以透過 AI 計算攝影的技術進行影像最佳化。
4. vivo X100 Pro、X100、X90 Pro+，以及iQOO等多款機型：搭載Funtouch OS，使用天璣9300流動平台和藍心大模型，具有70億參數，支持多種智能助手功能。
不難看出，搭載高通驍龍8芯片的前三家廠商，都強調AI帶來了最佳化計算攝影的功能，讓使用者獲得更好的拍照和攝影體驗；由此可見，拍照攝影最佳化和生成對於AI是有「剛需」的。
只有具備AI芯片的終端才能跑AI模型嗎？
只有具備AI芯片的終端才能跑AI模型嗎？當然不是。現在我們就可以用自己的手機和電腦，去安裝APP或是上網來進行跑文生圖。這麽簡單的道理也反映出一個關鍵事實：沒有NPU的終端只要聯網上雲來獲取算力，就能進行AI的套用。
短期來看，有NPU的終端對於聯網上雲使用AI套用的需求會降低。
現在，電腦和手機的功能是否強大，主要是要看CPU處理器的能力，如果終端的能力不足，就聯網上雲交由數據中心來提供足夠的算力。而隨著電玩遊戲需求的出現，還要看GPU跑不跑得動遊戲、能否支持即時遊戲渲染來保障遊戲順暢的低時延；如果終端的GPU能力不能滿足遊戲訴求，「雲遊戲」的概念就是把復雜的渲染和玩家互動放在雲上，以低時延、低頻寬的聯接來提高隨時隨地的高遊戲體驗。
同理，在不久的將來可以預見，陸續出現的AI套用需求，也可能要求要先看終端的 NPU 跑不跑的動、能否支持AI計算的低時延和高體驗，然後再前進演化到聯網上雲、以雲邊端融合來提升AI套用的體驗。
長期來看，有NPU的終端將加速AI套用的普及與發展，最終做大聯網上雲的AI套用和網雲智的市場空間。
端側AI的意義和價值
我認為，AI終端最大的意義和價值之一，就是加速「泛在套用AI化、AI 套用泛在化」。大膽做個假設，如果說2007年iPhone3的大尺寸觸屏和創新的作業系統帶來了革命性的使用者體驗和寬頻升級；那麽，2025年終端的AI芯片、大模型和創新的作業系統，也極有可能帶來再一次的數碼服務體驗提升和寬頻升級。
目前市面上商用的AI PC和AI手機，基本上和原本高端的筆記電腦與智能電話價差不大，加上各個PC和手機領導廠商急需有新的功能來增加終端價值，我們可以預判未來端側內建AI芯片的趨勢不可逆：
（1）AI終端硬件的生態夥伴在規模上、價格上和產業鏈完整程度上，都依循著過去產業發展的軌跡：Intel，AMD，Nvidia，MTK和高通等等，提供高性價比的NPU、OEM代工廠，搞定端到端組裝、渠道和分銷商，大推新款筆記電腦和手機。
（2）消費者軟件的生態夥伴也共襄盛舉、大力推動AI套用：微軟推出的「Co-pilot+」，將會把超過10億的Windows使用者直接轉換成AI服務使用者；手機大廠自研的大模型和作業系統，也會將AI套用（例如智能P圖、影片最佳化等）無感知地陸續推播給43億智能電話使用者。
AI PC和AI手機將有非常大的機會讓人工智能套用普及和泛在化，無論是「大腦—小腦」還是「大腦—中腦—小腦」架構，終將帶來數碼基礎設施新一輪「質」和「量」的巨大需求，讓我們拭目以待！
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本文分享自華為雲時習知
