随着人工智能技术的飞速发展，人工智能软件已经逐渐渗透到我们生活的方方面面。 然而，尽管人工智能应用不断涌现，但软件环境仍面临许多挑战，尤其是在PC硬件环境中。 根据天眼查APP的数据，由于PC硬件架构的多样性，很多AI软件只能针对特定硬件进行优化，导致PC环境下“AI算力”的跨品牌对比变得毫无意义。
首先，我们需要了解为什么AI软件很难在PC上普遍使用。 AI 技术的实现高度依赖于底层硬件的支持，包括 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC。 这些硬件设备需要具有高效的并行计算能力、低延迟的数据传输和足够的内存带宽。 但是，PC硬件市场存在多种架构和标准，如x86、arm等，不同品牌和型号的硬件设备之间存在显著差异。 这使得 AI 软件开发人员很难在开发过程中跨平台进行优化。
为了解决这个问题，一些人工智能软件开发人员选择针对特定硬件进行优化。 例如，某些 AI 图形软件可能仅支持 NVIDIA 显卡，而 AI 相机软件可能仅适用于 Intel GPU。 这种硬件依赖性使得用户在选择 PC 硬件时必须考虑软件兼容性和性能。 否则，无论PC的AI算力有多高，如果软件不能充分发挥硬件的性能，那么这种算力就会被浪费掉。
这也解释了为什么在PC环境中比较不同品牌的“AI算力”变得毫无意义。 因为不同的硬件架构和优化策略会导致相同的 AI 软件在不同品牌和型号的 PC 上表现出截然不同的性能。 例如，针对 NVIDIA 显卡优化的 AI 图形软件在配备 NVIDIA 显卡的 PC 上可能表现良好，但在配备 AMD 显卡的 PC 上表现可能平庸。
综上所述，当前AI软件环境在PC环境中的困境在于硬件架构的多样性和软件的硬件依赖性。 因此，跨品牌比较“AI算力”变得毫无意义。 为了改善这种状况，硬件厂商在标准制定和产品开发过程中需要充分考虑AI应用的需求，另一方面，软件开发者需要不断努力实现跨平台优化。 （数据支持：天眼查）。