AI PC 竞争加剧，但普及加速还是要靠英特尔

今天凌晨 AMD 带来了旗下新一代 AI PC 的进展，在传统 X86 处理器平台中，AMD 仍然会沿用上一代 Zen 4 架构核心，新处理器的代号将会是 Ryzen 8040 系列，自 AMD 修改了产品命名规则后，普通消费者很难从处理器型号直接判断处理器的定位和性能水平，8040 的发布将会加剧这个问题。

 

AMD 宣称新的 8040 系列处理器集成了具有 16TOPS 算力的专用 NPU 计算单元，但需要注意，并不是每一款 8040 处理器都集成了 NPU，结合 AMD 混乱的命名规则，进一步加大了消费者购买一台高性能 AI PC 的难度。

 

反观英特尔这边，酷睿品牌的焕新升级之后，全新的酷睿 Ultra 带来了清晰的产品线规划，通过分离式模块化架构，将专用的 NPU AI 引擎带到了每一颗酷睿 Ultra 处理器中，降低了消费者的选购 AI PC 的难度，能够更快地促进 AI PC 普及。

实际上，英特尔在 AI PC 上的布局早已有之，2018 年，英特尔就提出了在 PC 中引入 AI 技术的规划，并在同年带来了“AI on PC Developer Program” PC 人工智能开发者计划，到今天，LLM 大语言模型和生成式 AI 已经基本奠定了 PC 上的 AI 形态，这些动作比 AMD 早了数年。

 

在这一轮由 ChatGPT 引领的 AI 浪潮开始之前，就有部分通过了英特尔 Evo 认证的笔记本支持包括 AI 降噪、AI 背景虚化、AI 感光矫正等功能在内的 AI 能力，为轻薄本在日常使用中带来了更好的体验，这也是 AI PC 最早的应用实践。

回到现在爆火的 AIGC 应用领域，在传统的认知里，部署 AI 应用往往需要高性能的独立显卡甚至是专用的 AI 算力卡，无论是 ChatGPT 这样的文字对话式应用，还是 Midjourney 这样的文生图应用，在过去都需要具备超高并行算力的 GPU 支持才可以实现，但是对于 AI PC 普及来说，这样的硬件需求无疑大大加大了消费者的准入门槛，在笔记本上集成高性 GPU 往往意味着更重的机身、更短的续航时间、更高的功耗发热，这与 PC 形态的演化是相悖的，也不符合大部分想要购买 AI PC 的消费者心理预期。

因此想要促进 AI PC 的快速普及，需要在保证产品重量、续航、功耗等多方面都有不弱于传统 PC 的前提下进行。

 

首先我们需要明确，PC 上的 AI 需要软件硬件相辅相成才能高效实现，二者缺一不可。在英特尔的前瞻布局中，软件是非常关键的组成部分，英特尔通过 OpenVINO 开源工具套件，让开发者能够快速地将各种 AI 工具优化为可以在 X86 平台上更高效运行的程序，实现“一次写入，处处部署”的宏大愿景，大大提升了软件层面的 AI 开发和使用效率，同时降低了 AI 对 PC 硬件性能的苛刻要求，也拓宽了 X86 平台的广度，让各种类型的 AI 都能够运行在普通的轻薄本上。

 

在软硬结合的思想指导下，英特尔带来了本地化的“英特尔大语言模型应用”，一台搭载 16GB 内存的英特尔轻薄本上就可以轻松运行参数量高达 160 亿的大语言模型，支持的模型包括LLaMA/LLaMA2、ChatGLM/ChatGLM2等等，我们能够在本地使用 ChatGPT 这样的对话式 AI，让大语言模型帮助我们进行创作、辅助翻译等工作，本地化的运行方式大幅提升了 AI 的安全性、及时性和可靠性。