今天小編分享的科技經驗：圖好看嗎？電腦自己畫的！AI PC上手初體驗，歡迎閱讀。
随着英特爾發布第一代酷睿 Ultra 處理器，我們熟知的酷睿 i 系列 CPU 将會成為歷史。自 2010 年開始，截止目前，酷睿 i 系列共發布了 14 代產品（桌面端），目前暫不确定下一代桌面級產品是否會采用與筆記本端一樣的命名方式，至少從今天開始，今後在筆記本新品中，人們只會看到名為 " 酷睿 Ultra" 的芯片產品。
從酷睿 i 系列變成酷睿 Ultra，其最大的變化在于采用了模塊化設計，通過 Foveros 3D 封裝技術将 SoC 模塊、Intel 4 計算模塊、GPU 單元和 IO 模塊封裝在一起，憑借額外增加的 NPU 單元，整顆處理器的算力達到了 34TOPS，為 AI 計算提供了良好的硬體基礎。
12 月 15 日起，全球第一批 AI PC 開始陸續上市，品牌将涵蓋聯想、宏碁、華碩、戴爾、惠普、聯想、微星等共計 230 款不同型号的 AI PC，其中，聯想的產品目前已經在各個線上線下渠道上市，钛媒體 App 也在第一時間對 AI PC 進行了上手體驗。
AI 能力從何而來？
提到大模型 AI 的應用，大家最熟悉的莫過于文生圖、自然對話、代碼生成，其中最讓人覺得驚豔的功能當屬與圖片内容創作相關的文生圖、圖生圖。
在浏覽抖音、快手、小紅書的時候，經常就能刷到很多由 AI 創作的精美畫面，其中很多基于現實場景或者元素繪制的圖片。如果不放大一點一點去 " 挑毛病 "，很多人都會将其與真實拍攝或者由真人創作的圖片相混淆。
很多人都會好奇，這麼逼真的圖片是如何生成的？具體來說，AI 繪圖的過程包括輸入影像的預處理、特征提取、生成器網絡的訓練和輸出影像的後處理等步驟。
在訓練過程中，生成器網絡會不斷地調整參數，以最大程度地減小生成影像與真實影像之間的差異，從而實現高質量的繪畫效果。
在 AI 繪圖中，計算機通過将繪畫作品轉化為數字化的數據，然後利用深度學習算法對這些數據進行訓練，從而學會如何生成類似的作品。在訓練過程中，計算機會不斷優化算法模型，以便生成更加逼真的繪畫作品。
換句話說，大模型加持的 AI 就像一個認知世界的學生一樣，慢慢學習、提煉、領悟人類繪畫的技巧和風格，從而生成具有藝術性的影像。
此外，AI 還可以通過模仿現有的藝術風格來生成新的藝術作品，比如讓它學習所有梵高的畫作，AI 會将典型風格轉化為數據，此時随便給它一張圖片或者照片，AI 都可以生成一張具備梵高作品風格的新畫作。
那麼 AI 繪畫的速度能有多快呢？
钛媒體 App 使用一台搭載最新英特爾酷睿 Ultra 處理器的微信筆記本進行了測試，這裡選取了一個适合進行人物、風景繪畫的模型，輸入中文關鍵詞後，只需不到 1 秒鍾，就生成了 4 張圖片，并且以上操作都基于本地操作，無需聯網或借助雲端算力。
了解了 AI 繪圖的原理以及現階段的實際體驗後，就能夠知道為什麼 AI PC 會收到從上遊芯片廠商到終端 OEM 品牌的熱烈追捧。
首先，随着第一代英特爾酷睿 Ultra 處理器的發布，尤其是 NPU 作為新的模塊開始成為 PC 處理器的标配，對 AI 任務的處理能力和硬體門檻正在快速降低。
要知道，目前最主流的 AI 繪畫軟體 Stable diffusion 對硬體的要求并不低，運行内存推薦 16GB 以上，GPU 顯存推薦在 8GB 以上，并且只推薦英偉達顯卡。經過實測，筆記本最起碼要配置一張 RTX4060 以上級别的顯卡，才能讓 AI 比較高效地生成尺寸較小的圖片。
單單就這一項硬指标，就直接把產品的價格門檻提升到了 8000~10000 元人民币，并且還得選擇更加厚重的遊戲本，處理器中 NPU 模塊的加入，通過針對 AI 計算中的常見操作，如矩陣乘法、卷積等，進行優化，從而讓這些 AI 應用能夠通過專用的硬體算力平台達到更好的能效釋放。
不過，盡管有 NPU 的加持，也不意味着端側大模型 AI 能夠做到随時被訓練和使用。
钛媒體 App 注意到，英特爾在官方給出的參數中，以酷睿 Ultra 7 165U 為例，它的基礎功耗為 28W，但在此之上還标注了 64W 和 115W 兩檔功耗。如果 AI 運算需要高算力支持，全部釋放處理器具備的 34TOPS 算力，對筆記本的續航和散熱表現都有很大壓力。
除了畫畫，AI PC 還能做什麼？
從本質上來說，AI PC 并不算是一個 " 新物種 "，正如中國惠普有限公司副總裁、惠普中國區消費類產品事業部總經理範子軍在英特爾酷睿 Ultra 產品發布會上所說：" 我認為 AI PC 并不是革命性的變化，最多只是 PC 技術發展過程中的革新之一。因為它并沒有從根本上改變 PC 的應用生态和人們的使用習慣。"
那麼 AI PC 與普通 PC 之間的差異會體現在哪裡呢？
以現階段的產品來看，更多地是在硬體層而非應用層，也就是 PC 搭載了包括英特爾酷睿 Ultra 系列在内的一系列原生支持端側高效運行 AI 應用的處理器產品，它就叫作 "AI PC"。
正如前文所提到，之前運行 AI 應用的硬體門檻比較高，無論是 CPU 還是 GPU，他們的優勢更多地體現在數據計算和圖形計算上，很多架構的產品在運行 AI 應用的效率上并不高。也是因為門檻的存在，使得大模型 AI 應用難以做到普及化，如今大家能夠體驗到的很多 AI 對話功能，背後都需要依靠雲端算力的支持。
但當 AI 對于日常應用和工作應用的滲透逐漸增強，依賴雲端服務的大模型 AI 就會面臨許多問題，最顯性的自然是對網絡的要求和無法做到即用即有的效率問題，其次則是各種隐私數據的安全問題以及定制化服務的缺失。
AI PC 的出現，解決的就是以上問題。從對第一批 AI PC 的體驗來看，像自然對話、代碼撰寫、影像識别甚至圖片、曲目的創作，這些過去高度依賴雲端或者桌面平台算力的應用，都能夠實現在輕薄本產品上的本地部署，并且實際的體驗中應用的運行效率也比較讓人滿意。
根據相關技術人員的介紹，英特爾酷睿 Ultra 最多能夠支持 200 億參數大模型的本地部署，對于一般的個人應用來說，已經完全足夠。
舉個具體的應用案例，視頻剪輯中經常會用到遮罩、摳圖等影像處理手段，過去這些都需要視頻剪輯師進行逐幀的操作。而大模型 AI 的本地部署，就已經能夠讓 PC 支持實時摳圖演算。另外，包括近兩年逐漸火爆起來的數字人，在 AI 的加持下，也能夠通過輕薄本等移動 PC，完成實時人物動作捕捉 + 虛拟人物生成。
越來越多 AI PC 產品的推出，會讓用戶接觸大模型應用的門檻進一步降低，再加上系統端不斷擴充的内置應用（比如 windows 11 的 Copilot），讓普通消費者也擁有了可以體驗 AI 功能并自己思考如何依靠深度學習定制自己的 AI 助手、AI 生產力工具。
所以說，AI PC 只是一個硬體平台，它只是将大模型與普通用戶的連接橋梁搭建起來。至于用不用、怎麼用、什麼時候用，最終還是取決于用戶自己以及軟體廠商提供的 AI 應用能否讓用戶對其產生依賴。
對于 AI PC 未來的發展，至少英特爾非常看好，英特爾執行副總裁兼客戶端計算事業部總經理 Michelle Johnston Holthaus 預測："AI PC 将在未來四年内逐步成為主流，占據 80% 的 PC 市場份額，英特爾計劃在 2025 年前實現為超過 1 億台 PC 實現人工智能特性加持。"（本文首發钛媒體 App 作者、攝影 / 鄧劍雲 編輯 / 鍾毅）
