今天小編分享的科技經驗：這類芯片，終于爆火，歡迎閲讀。
以生成式模型為代表的人工智能對于整個芯片半導體行業正在造成巨大的影響。我們看到了雲端人工智能讓 Nvidia 的 GPU 變成了最搶手的芯片，同時在手機端，人工智能也在成為各大新手機發布會的亮點。人工智能已經在雲和移動端落地，那麼在 PC 端，人工智能的普及也是水到渠成。
在近日舉辦的 CES 2024 上，Intel 在其關于客户端計算的開放主題演講（"Intel Client Open House Keynote"）中，其主題就是 AI PC 将會是 PC 計算領網域的下一個引爆點，而 Dell, HP, 聯想和 Microsoft 等 PC 行業的重要企業的高管也紛紛到 Intel 的主題演講中助陣，強調了 AI PC 的革命性并且順便宣傳了自家 PC 產品中的 AI 功能。在第二場 Intel CEO Pat Gelsinger 的公開專訪中，Gelsinger 也特别強調了 AI PC 對于 Intel 的重要性；他認為，AI PC 對于 Intel 來説，重要性和革命性不亞于當年的 WiFi 和迅馳技術（一個實現了無線網絡，另一個則大大加速了筆記型電腦的普及）；硬體在 AI 方面的更新并不僅僅會帶來性能數字上面的改變，更會帶來用户體驗的革新；雖然 Intel 在 AI 領網域有很多競争，但是 Intel 在 AI PC 領網域将利用其技術上的領先，出貨量上的領先以及和客户的協作來取得有利位置。一言以蔽之，Gelsinger 認為 " 今天是 PC 的一個決定性時刻 "。
在歷經多年以後，AI PC 芯片終于爆火。
AI PC 的用户體驗以及對于芯片的需求
PC 在今天主要的定位有兩種，分别是用于遊戲的娛樂型 PC 和用于工作的專業型 PC。對于前者來説，PC 主要需要強大的圖形渲染來運行最新的遊戲；而後者的主要訴求是提升用户的生產力。從目前 AI PC 的定位來看，更有可能是在專業型 PC 的基礎上引入更多的 AI 特性，從而進一步滿足用户對于生產力的需求。例如，在 CES 2024 的 Intel 主題演講上，Intel 和 Microsoft 的 Copilot 人工智能助手就是一個演講中的亮點，用來強調目前業界對于 AI PC 的使用，而同時 Microsoft 也在演講中提到了其 Copilot 将會在未來 Windows 系統中扮演極其重要的地位，未來可望會成為 Windows 作業系統中人工智能體驗的起點和終點（即所有人工智能相關的需求都通過 Copilot 來實現）。
總結起來，AI PC 中的人工智能主要可望會帶來如下的新用户體驗：
智能助手：例如，用户可以讓智能助手幫忙在未來幾天内尋找一個最合适的時間去安排一場和同事的會議，或者去幫忙撰寫 email；這需要人工智能助手（大語言模型）能運行在本地，理解用户本地的信息（例如日程安排，email 内容等），并且根據用户的需求來實現智能化的協助。
生產力工具支持：随着人工智能越來越多地應用在各大生產力工具中，例如影像和視頻編輯、代碼編寫、工業設計等等，AI PC 需要對于這些工具的人工智能特性提供算力支持，從而讓 AI PC 能很好地支持這些生產力工具中的人工智能特性。
從用户體驗來看，智能助手更加與手機移動端的人工智能一脈相承，而生產力工具支持則與高性能計算的方向關系更大。
AI PC 對于芯片的需求，則體現在如下幾個方面：
首先，AI PC 對于 AI 的倚重需要芯片能提供非常強大的人工智能支持，包括足夠的算力，足夠的内存容量和内存帶寬等等。同時，因為 AI PC 對于功耗也有限制，因此對于人工智能算力的支持最大可能是使用專用的人工智能加速器（NPU）而不是 GPU 來實現。
其次，AI PC 仍然是 PC，因此 CPU 和 GPU 的性能和能效比需求并不會因為是 AI PC 就有所降低。
AI PC 芯片的路線之争
如上所述，AI PC 實際上有兩個切入點，即從高性能計算出發，把高性能計算的芯片做小到 PC／筆記本裏；另外一個切入點則是從移動端的芯片出發，把性能進一步做高并且去掉無關的部分（例如基帶），在功耗上升的情況下也滿足 PC 的性能需求。
Intel 的路線就是代表了第一種高性能計算的路線。Intel 在 CES 2024 上提到，其 AI PC 芯片在 2024 年将首先出貨 Arrow Lake CPU，它将是 Intel 第一個集成了 AI 加速模塊的桌面級處理器芯片。2024 年晚些時候将發布使用下一代架構的 Lunar Lake 產品，将擁有更強的 CPU、GPU 和 AI 加速器性能（可達第一代產品的三倍）。在 Intel 的路線圖上，AI PC 的芯片的定位就是一塊高性能處理器芯片，因此 AI PC 芯片的路線圖其實就是 Intel 處理器芯片的路線圖。而 Intel 處理器路線圖就是激進地使用 Foveros 為代表的高級封裝技術，來大大提升芯片的性能和能效比。
根據 Intel 目前公布的資料，我們認為 Lunar Lake 将會使用 Intel 路線圖上 2024 年的 Foveros 技術來實現其 CPU、GPU 和 NPU 的集成，CPU、GPU 和 NPU 可以靈活地位于不同的 tile 中，從而方便地實現設計時候的可配置性－ 例如可以根據市場的需求去推出擁有不同 NPU／CPU／GPU 的版本，另外根據市場反饋在設計下一代芯片路線圖的時候，可以更容易地去調整不同 tile 上面的配置，從而滿足需求。從性能方面來看，我們認為 Intel 的 AI PC 芯片路線圖将會逐漸把一些首先使用在伺服器高端處理器的技術慢慢應用到 AI PC 芯片端，例如 3D 堆疊 Cache，從而為 AI PC 芯片提供有力的性能支持。這樣來看，Intel 的 AI PC 芯片路線圖就是定位在中高端路線，做迷你版的伺服器處理器。這樣的定位，實際上也很适合為 AI PC 上的生產力工具的 AI 特性提供算力支持。
另一個路線就是從移動端芯片出發，做一個加強版的芯片以滿足 AI PC 的性能需求。高通的 Snapdragon X Elite 就是這樣的路線圖上的芯片。根據高通公布的資料，Snapdragon X Elite SoC 集成了 12 個 Oryon CPU 核，為了 PC 專門設計的 Adreno SD X Elite GPU，以及擁有 45 TOPS 算力的 Hexagon AI 加速器。高通在發布會上強調了 Snapdragon X Elite 在 PC 上可以以非常低的延遲去運行生成式模型，這同時也顯示了高通把 Snapdragon X Elite 定位在 AI PC 的決心。從芯片設計角度來看，如果把 Snapdragon X Elite 和高通用于移動端的芯片，可以發現整體的架構設計都是一塊 SoC，區别主要是使用了不同版本的 CPU、GPU 和 AI 加速器。從這個技術路線圖來看，可以最大化地利用高通移動端芯片架構領網域的積累，其主要的額外設計在于如何去定制 CPU、GPU 和 AI 加速器 IP。目前高通似乎并不打算在未來幾年内像 Intel 一樣激進地使用高級封裝技術／芯片粒技術來打破集成度的瓶頸，我們預計高通将會在 AI PC 領網域繼續使用傳統的集成技術并且使用其多年的設計積累來繼續推動芯片性能提升。如果我們把高通的技術路線和 Intel 的技術路線相比的話，我們認為如果未來幾年主流 AI PC 對于人工智能算力需求有較快提升的話，那麼 Intel 的高性能計算路線有機會能占得先機；反之，如果未來 AI PC 還是一個用户對于價格很敏感，AI 很大程度上主要是智能助手入口功能的話，那麼高通的方案有機會能以更低的成本占領市場。
最後，AI PC 芯片領網域另一個不應遺漏的公司是蘋果。蘋果用于筆記型電腦的 M 系列芯片早已集成了 NPU，可以支持生產力工具中對于人工智能算法的需求；只是蘋果在集成人工智能到作業系統中的态度不如 Microsoft 集成 Copilot 到 Windows 中那麼激進，但是未來幾年我們預計也會看到蘋果的 M 芯片加持下的 MacBook 上人工智能會成為重要的特性。從路線圖角度來看，蘋果和 Intel 以及高通都有所不同—蘋果的用于筆記本的 M 系列芯片路線圖和用于手機的 A 系列芯片路線圖并不完全重合，在 M 系列芯片中有着許多自己完全獨特的設計。而最關鍵的是，蘋果擁有其 MacOS 作業系統和軟體生态（包括運行在上面的人工智能）的控制權（而不像 Intel 和高通都要支持 Microsoft 這個第三方的人工智能），因此蘋果在這方面最大的優勢就是能夠做軟硬體協同設計，從而能精确地從用户體驗出發，一路定制軟體，芯片乃至生态。
未來 AI PC 芯片的路線動态，讓我們拭目以待。
