AI（人工智能）自诞生以来已经走过了70年; 然而，“AI PC”从概念到产品落地的过程，犹如一夜之间的春风，用了不到半年的时间。
在不到半年的时间里，AI PC完成了从概念到产品落地的华丽演进
今年 9 月，英特尔 CEO 帕特·基辛格 （Pat Gelsinger） 首次提出了这一概念，根据英特尔的愿景，AI PC 将以前所未有的速度发展，2025 年将有数亿台配备人工智能模块的 PC 问世。
紧接着，英特尔新发布的处理器架构 Meteor Lake 明确增加了 NPU（英特尔在今年 6 月披露了这一信息，其 AI 模块当时被称为 VPU，声称比基于神经网络计算的外部 Movidius 计算棒具有更大的计算能力）。
10月，联想等一系列主机厂跟进这一理念，提出了AI for All、AI is Everywhere等思路，随后开始布局2024年的AI PC产品线，随着2024年越来越近，我们很快就会看到第一代AI PC产品的落地。
12 月 15 日，英特尔将发布第一代酷睿超高处理器，随后发布第五代英特尔至强可扩展处理器（Emerald Rapids），目前披露的信息是，新平台的 AI 算力已经爆发到上一代的 8 倍。
随着AI PC概念的发布，Microsoft也在积极布局AI领域，新一代Windows版本“哈德逊河谷”（Hudson Valley，正式版很可能命名为Windows 12）将全面部署AI功能，其中大部分需要NPU的支持才能完成。 我们已经很久没有看到PC上的软件（操作系统）驱动的硬件飞跃了，而人工智能很可能会带来下一波替代浪潮。 根据IDC**的数据，2024年诞生的新品类将在2024年占据81%的市场份额，没有更换PC的用户将无法享受到这一波AI带来的效率“红利”。
AI PC之所以会有如此快的落地速度，得益于ChatGPT等大型语言模型带来的AIGC浪潮，数字人等AI应用得到了快速推广......从数据中心、PC、智能手机等终端，AIGC的应用被快速推广，不久前，Open AI和Microsoft甚至推出了一个不需要编程技能的AI应用市场。
对于普通人来说，使用超级计算训练大型语言模型太遥远，成本太高。 在AI PC概念的布局中，需要让笔记本甚至轻薄的笔记本电脑都具备本地化的AI能力。 因此，帕特·基辛格明确表示，AI行业现在已经从训练阶段过渡到部署阶段，AI将成为PC行业的关键转折点，英特尔有信心在未来两年内引领行业，实现2024年AI PC出货量超过1亿台的目标。
在提出AI PC概念的同时，基辛格还期待AI PC运行“个人大模型”的可能性，在最大限度地发挥PC的AI算力后，将PC完全转变为无所不能的AI助手，实现更低的延迟、更好的可扩展性、更私密的本地化AI应用。
AI布局，英特尔领先一步，AMD快速跟进
作为PC处理器的两大厂商，Intel和AMD都切入了AI PC市场，非常巧合的是，两家公司最终都将处理器中的独立AI模块命名为NPU（在升级到Ryzen 8040系列处理器后，AMD将Ryzen 7040系列中的Ryzen AI引擎升级为NPU）， 看似目标相同，但两者在处理器架构和AI布局上仍存在一些差异。
正如我之前提到的，Pat Gelsinger 是业内第一个提出 AI PC 概念的人，事实上，英特尔在第 12 代和第 13 代内核之上，通过 CPU、GPU、ARC 独立显卡和指令集，通过软件和模型优化，实现了对不同 AI 工作负载的支持。 此外，通过外部连接Movidius，可以进一步在终端和边缘部署AI加速能力。 其中，英特尔的XPU战略具有很大的先发优势，OpenVino在软件端构建了优秀的异构计算平台，可以最大限度地利用每台PC的AI算力。
早在几个月前，我们看到英特尔通过PyTorch的指令集加速和Bidl-LLM框架的优化，能够在16GB标准内存的13代酷睿轻薄笔记本电脑上流畅运行160亿参数的大型语言模型，当时它能够基于XE HD图形以每秒4到5步的速度运行Stable Diffusion。
此外，英特尔还在第一款英特尔至强可扩展处理器（Sapphire Rapids）和第一款数据中心GPU Max系列（Ponte Vecchio）上集成了大规模计算能力，尤其是第一款采用Chiplet设计的英特尔至强可扩展处理器（chiplet），在一个封装中集成了多达4个使用Intel 7工艺技术（3D封装技术EMIB）制造的单元， AI性能是上一代的10倍。在AI硬件在云端、边缘、端端的布局方面，英特尔有着相当清晰的前瞻性。
AMD 的 AI 战略始于 Ryzen 7040 系列处理器的发布，该处理器虽然与英特尔不同，但也集成了非常相似的 Ryzen AI 独立引擎。 虽然两家公司在市场竞争方面一直处于对立状态，但在“AI PC”的概念上一直保持着高度的一致性。
AMD在12月7日Advancing AI大会上发布的锐龙8040系列处理器出人意料地挤出了“牙膏”，8040系列几乎可以算是7040系列的背心，但在AI引擎上还是提供了1计算能力提高 6 倍; 据说，2024年的“Stirx Point”是真正提升性能的AMD一代，NPU也将升级到第二代，AI性能有望超过3倍。
深耕PC市场，英特尔的号召力更胜一筹
当AI浪潮以不可阻挡的趋势到来时，我们更能看到产业链顶尖厂商的背景。 英特尔发布“AI PC加速计划”后，展现了其在PC市场深耕、软硬件结合的优势。 在英特尔技术实力的推动下，酷睿平台获得了更多合作伙伴的青睐。
在第一代发布之前，英特尔在该计划中的ISV合作伙伴已迅速突破100家，并开发了300多种AI加速功能，其中大部分是基于NPU的。 从7040系列到8040系列处理器，AMD也在快速推进AI功能的适配，据说其NPU有100多种软件功能需要适配。 考虑到英特尔的先发优势，AMD的速度并不算太慢，但还是落后了不少。
AI算力布局与优化，英特尔在架构上具有优势
为什么更多的ISV会优先选择英特尔，是基于对市场的深耕和刚才提到的软硬件结合，还有一点就是英特尔在架构上的优势。 虽然英特尔的AMD在最新的处理器中植入了独立的NPU，但我刚才提到，英特尔的XPU架构可以最大限度地整合整个处理器的AI能力，让NPU也可以配合CPU和GPU来承担不同的AI负载。 事实上，处理器的整体AI算力对于未来的操作系统来说非常重要，据说Microsoft下一代Windows Copilot（AI助手）的系统性能设计需要达到40 tops，这肯定不是目前单个NPU可以做到的。
在酷睿至尊发布之前，虽然我们暂时不知道它的NPU有多少算力，但此前披露的信息显示，NPU的效率可以是CPU的5倍，GPU的近2倍。 值得注意的是，AMD没有类似“XPU”的异构计算布局，其AI通过NPU运行更加独立，因此在锐龙8040系列处理器上为NPU提供了16TOPS的算力。
需要注意的是，硬件算力是AI应用的基础，但不是决定性因素，PC端展示的AI能力需要软件端的ISV和开发者进行优化适配。 例如，尽管高通在最新骁龙 X Elite 使用的 Hexagon 处理器单元中部署了高达 45 tops 的算力，但如果 ISV 和相关开发者对其架构的支持不够，它仍然会陷入之前支持不足的泥潭。 如前所述，英特尔在这方面也具有领先优势。
写到最后
虽然AI PC是一个新时代，但它们考验着各地处理器制造商的技术深度和创新能力。 在过去的几十年里，我们已经看到英特尔一直在未雨绸缪，不断创造新的PC形态，如迅驰、上网本、超极本和EVO笔记本，以便它有能力在下一代到来时及时做出改变。