AI PC時代來臨｜英特爾依舊是技術引領者

AI（人工智能）從誕生至今，經歷了70年；但“AI PC”從提出概念到產品落地的過程，卻如一夜春風來，至今也不到半年時間。

不到半年，AI PC完成從概念到產品落地的華麗演進

今年9月，英特爾CEO帕特•基辛格最早提出了這一概念，按英特爾的設想，AI PC將以空前的速度推進，2025年將有上億臺具備人工智能模塊的PC問世。

緊接着，英特爾在新公佈的處理器構架Meteor Lake明確加入了NPU（英特爾曾在今年6月間披露過這一信息，其AI模塊當時還被稱爲VPU，號稱擁有比基於神經網絡計算的外接式Movidius計算棒算力更加強大）。

10月，聯想等一系列OEM廠商紛紛跟進這一概念，提出了AI For ALL、AI is Everywhere等設想，緊接着開始佈局2024年AI PC產品線，隨着2024年越來越近，我們很快就會看到第一代AI PC產品的落地。

12月15日，英特爾Meteor Lake的第一代酷睿Ultra處理器就將發佈，隨之發佈的還包含第五代英特爾至強可擴展處理器（Emerald Rapids），目前披露出的信息是新平臺AI算力爆漲至前代的8倍。

伴着AI PC概念的發佈，微軟也在積極佈局AI領域，新一代的Windows版本“Hudson Valley”（哈德遜河谷，正式版本極有可能會命名爲Windows 12）將全面佈署AI功能，其中大部分功能均需要NPU的支持才能完成。我們很久都沒在PC上看到，由軟件（操作系統）驅動硬件的飛躍式成長，而AI，極有可能帶來下一波的換機潮。據IDC預測，從2024年誕生的全新品類，將在2027年佔據81%的份額，沒有更換PC的用戶，便享受不到這一波AI帶來的高效率“紅利”。

之所以AI PC會擁有如此快的落地速度，得益於ChatGPT等大語言模型帶來的AIGC浪潮，諸如數字人等AI應用快速得到推廣……不論上至數據中心、下至PC、智能手機等終端，都在迅速推動AIGC的應用，前不久，OPEN AI、微軟甚至推出了不需要編程能力的AI應用市場。

對於普通人來說，應用超算的大語言模型的訓練離我們太遠、太昂貴；而智能手機還不足以承擔真正的生產力工具之能，綜合來看，PC纔是承載AI終端能力的最好平臺，在AI PC概念的佈局中，便是要讓一臺筆記本、甚至輕薄本也具備本地化的AI能力。所以帕特·基辛格明確提出：AI行業目前已經從訓練階段過渡到部署階段，AI更是將成爲PC行業的關鍵轉折點，Intel有信心在未來兩年內領先業界、並於2025年達成出貨超過一億臺AI PC的目標。

在提出AI PC的概念同時，基辛格也同時展望了AI PC運行“個人大模型”的可能，在最大化激化PC的AI算力後，它完全可以將PC改造爲無所不能的AI助手，實現更低延時，更使得，更佳可擴展性，以及更私密的本地化AI應用。

AI佈局，英特爾領先一步，AMD快速跟進

作爲PC處理器的兩大廠商，英特爾和AMD均切入了AI PC市場，非常湊巧的是，兩家均將處理器中的獨立AI模塊最終定名爲NPU（在升級到銳龍8040系列處理器後，AMD將銳龍7040系列中的Ryzen AI引擎升級爲NPU），看似殊途同歸，但兩者的處理器構架和AI佈局方式上還是有一些不同的。

剛纔我提及，帕特•基辛格是業界提出AI PC概念的第一人，其實英特爾早在12代、13代酷睿之上，便通過CPU、GPU、Arc獨顯以及指令集配合軟件與模型的優化實現了不同AI負載的支持；而且通過外接Movidius，可以進一步在終端、邊緣端佈署AI加速能力。這其中，英特爾很早就提出的XPU戰略佔有了極大的先行優勢，OPENVINO在軟件端建立了一個出色的異構計算平臺，能夠讓每一臺PC最大化地利用其AI算力。

早在數月前，我們便看到英特爾在一臺標配內存16GB的13代酷睿的輕薄本上通過Pytorch對指令集的加速和BigDL-LLM框架的優化，便可流暢運行160億參數的大語言模型，並且當時便能基於Xe核芯顯卡以每秒4~5步的高效率運行Stable Diffusion。

另外，英特爾早在第四代英特爾至強可擴展處理器（Sapphire rapids）和首個數據中心GPU Max系列（Ponte Vecchio）上集成了大規模算力，尤其是率先採用Chiplet（小芯片）設計的第四代Intel至強可擴展處理器，在一個封裝上集成多達4個採用Intel 7製程工藝製造的單元（3D封裝技術EMIB帶來的），AI性能相對前代有10倍提升。在雲、邊、端的AI硬件佈局上，英特爾擁有相當明確的前瞻性。

AMD的AI戰略佈局是在銳龍7040系列處理器發佈開始，雖然處理器構架與英特爾不同，但也集成了非常類似的Ryzen AI獨立引擎。兩家雖然在市場競爭上一直對立，但對“AI PC”概念卻是保持了高度的一致性。

AMD在12月7日Advancing AI大會上發佈的銳龍8040系列處理器，出人意料地擠了“牙膏”，8040系列幾乎可以視爲7040系列的馬甲，但在AI引擎上依舊提供了1.6倍的算力提升；據稱，2024年的“Stirx Point”纔是AMD真正提升性能的一代，NPU也會升級到第二代，AI性能預計超過3倍。

深耕PC市場，英特爾的號召力更勝一籌

當AI浪潮以無可阻擋的趨勢到來時，更能看到產業鏈頂端廠商的底蘊所在。在英特爾發佈“AI PC加速計劃”之後，其深耕PC市場、軟硬結合的優勢便顯露出來。在英特爾的技術實力驅動下，酷睿平臺獲得了更多合作伙伴的青睞。

在第一代發佈前，英特爾這一計劃的ISV合作伙伴已經迅速超過100家，已開發的AI加速功能更是超過了300項，絕大部分都是基於NPU開發的；從7040系列到8040系列處理器，AMD也在快速度推進AI功能的適配，據稱其NPU目前已經擁有100多項軟件特性的適配。考慮到英特爾的先發優勢，AMD的速度也不算慢，但還是落後了不少。

AI算力佈局與優化，英特爾構架上佔有優勢

爲何更多ISV會優先選擇英特爾，還是基於剛纔提及的深耕市場和軟硬結合的底蘊，還有一點，便是英特爾在構架上的優勢。雖然英特爾的AMD都在最新處理器中植入了獨立NPU，但剛纔我已經提過，英特爾的XPU構架能夠最大化整合整個處理器的AI能力，讓NPU還可以和CPU、GPU配合，承擔不同的AI負載。事實上，處理器的整體AI算力對未來操作系統來說是非常重要的，據稱微軟的下一代Windows CoPilot（AI助手）的系統性能設計就需要達到40 TOPS，這肯定不是目前單一NPU就能達到的。

在酷睿Ultra沒有發佈之前，雖然我們暫時不知道其NPU的算力多少，但之前披露的信息可知，NPU的效率可以做到CPU的5倍、GPU的近2倍。值得留意的是，AMD由於沒有類似於“XPU”的異構計算佈局，其AI更多通過NPU獨立運行，所以在銳龍8040系列處理器上爲NPU提供了16TOPS算力。

需要說明的是，硬件算力是AI應用的基礎，但並不是決定性要素，PC上展示出的AI能力更多需要ISV和開發者們在軟件端進行優化與適配。比如高通儘管在最新的驍龍X Elite中採用的Hexagon處理器單元中部署了高達45 TOPS的算力，如果ISV和相關開發者支持對其構架支持不夠，但依舊會陷入此前支持不足的泥淖。剛纔提到，英特爾在這方面同樣擁有領先優勢。

寫到最後

AI PC雖然是一個新時代，但無處不考驗處理器廠商的技術深度和創新能力。過去數十年，我們看到英特爾一直在未雨綢繆、提前佈局，不斷創造迅馳、上網本、超極本、Evo筆記本等PC新形態，所以纔有能力在次世代來臨時及時做出轉變。