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。
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