大型科技公司正在努力將人工智能應用到你的個人電腦、筆記本電腦和智能手機上

預計英特爾、AMD、高通和英偉達將宣布他們在個人技術設備上進行人工智能處理的計劃

顯然，人工智能浪潮正在推動當今科技行業(yè)的發(fā)展。 聆聽任何財報或觀看主要硬件或軟件公司的任何產品公告，“人工智能”將是第一個也是重復率最高的術語之一。 我們有充分的理由相信——通過人工智能應用程序的創(chuàng)建和改進給我們帶來的創(chuàng)新和變革將改變你與技術交互方式的各個方面。

但“AI”和所謂的“Client AI”之間有一個有趣的區(qū)別。 Client AI是設備上的 AI 處理，通過人工智能增強或改進的工作是在您的 PC、智能手機或筆記本電腦上本地完成的。 這與目前大多數(shù)AI的完成方式不同，目前大多數(shù)AI是由云或數(shù)據(jù)中心中的大量服務器集群處理的。

以 Adobe 的 ADBE 為例，其照片編輯工具中最新的生成式 AI。 如今，其工作原理是讓用戶用一些文本提示 AI 模型，然后將該提示發(fā)送到云中的 GPU 以創(chuàng)建或增強圖像； 然后它被發(fā)送回消費者設備。 未來，人工智能處理可以在消費者平臺本身上輕松使用，將該處理轉移到客戶端意味著它可以更快（更低的延遲）和更便宜（無需擁有廣泛的服務器基礎設施）。

預計今年我們將看到所有主要計算硬件公司關于個人設備上人工智能處理的未來的重大公告。 英特爾已確認其 Meteor Lake 處理器將于 12 月推出，高通正準備于本周舉辦年度 Snapdragon 峰會，產品細節(jié)即將公布。 與此同時，AMD今年開始的 Ryzen AI 解決方案，如果在一月份的 CES 上看到更多有關其 AI 野心的信息，我不會感到驚訝。

目前，盡管AI和Client AI能處理之間的復雜性已經(jīng)被排除在外，但面對這種迫在眉睫的轉變，芯片公司將如何受益或動搖，仍然存在許多問題。

例如，英特爾早在 2019 年推出 Ice Lake 筆記本 CPU 時就開始談論其芯片如何加速人工智能和機器學習。這種勢頭在過去幾年似乎陷入停滯，因為消費者對在 PC 上運行人工智能的興趣微乎其微。 。

但在最近宣布即將推出代號為“Meteor Lake”的芯片時，該公司重點關注該平臺的人工智能準備情況。 這款CPU將是英特爾首款基于其2016年收購的Movidius產品線集成專用NPU（神經(jīng)處理單元）的CPU。（該IP之前被稱為VPU“視覺處理單元”，但今年被簡單地重新命名。 ）

Meteor Lake 是否比競爭產品具有性能優(yōu)勢仍有待細節(jié)，但英特爾面臨的主要問題是其目標是減緩市場份額的惡化。 作為 PC CPU 領域明顯且占主導地位的領導者，構建像 Meteor Lake 這樣復雜而強大的芯片意味著英特爾必須從 AMD 或高通那里奪回一些設計，同時還要提高其合作伙伴（戴爾、惠普、 聯(lián)想）以從這項投資中獲利。

AMD 還致力于 PC 上人工智能的未來。 它于今年 1 月宣布了“Ryzen AI”集成，并在夏季開始出貨帶有該加速引擎的處理器。 該 IP 部分來自于 2022 年完成的對 Xilinx 的收購，但細節(jié)仍然很少。

這種 Ryzen AI 集成僅包含在該公司產品組合的一小部分中，但該公司計劃廣泛擴展。 AMD 在 Ryzen CPU 上的高性能集成顯卡方面也擁有豐富的經(jīng)驗，這要歸功于它構建的 Radeon 系列圖形芯片，并且該 GPU 可用于筆記本電腦或 PC 上的一些更密集的 AI 計算任務。

如果 AMD 及其 Ryzen AI 實現(xiàn)能夠提供等于或高于即將發(fā)布的英特爾 Meteor Lake 的性能水平，那么它可能會改變市場份額。 但 AMD 需要在軟件方面占據(jù)一席之地，而英特爾在這一關鍵領域憑借其龐大的資源規(guī)模擁有優(yōu)勢。

高通，與此同時，早在 2015 年，該公司就開始將人工智能加速作為其平臺故事的一部分，重點研究其用于智能手機的芯片，包括 CPU、GPU 和 DSP（數(shù)字信號處理器）。 這家總部位于圣地亞哥的公司一直在通過其產品線逐步添加用于人工智能處理的專用IP，包括用于筆記本電腦領域的芯片

該公司表示，其下一代筆記本電腦計算平臺將于本周在其年度技術峰會上發(fā)布，該平臺將在 CPU 性能和人工智能加速方面提供顯著改進。 這將如何為高通的個人電腦產品組合帶來更多的合作伙伴和更多的設計勝利，目前還存在爭議，因為該公司在過去幾年中確實一直在努力獲得吸引力。

最后一家值得關注的公司是 Nvidia。 顯然，英偉達是人工智能領域的王者，該公司 1 萬億美元的估值也歸功于此。 但 Nvidia 最著名的是其龐大的 GPU 和服務器集群，使用它們來處理人工智能模型的必要訓練，并使 ChatGPT、谷歌和 Facebook 等公司能夠大規(guī)模進行人工智能創(chuàng)新。 它還擁有最強大的軟件生態(tài)系統(tǒng)，可以實現(xiàn)任何科技公司的人工智能處理，比任何競爭對手都領先多年。

在設備端、客戶端人工智能方面，我們還沒有聽到太多有關 Nvidia 的消息。 （最近 Nvidia 披露了其消費類 GPU 的生成式 AI 性能提升。）其 GeForce 產品為全球大多數(shù)游戲 PC 提供動力，實際上非常適合高性能 AI 計算，但價格也相當昂貴且耗電量很大。 集成 GeForce GPU 的筆記本電腦可能是軟件開發(fā)人員和內容創(chuàng)作者利用 AI 應用程序的最佳場所。 但除非英偉達計劃專門為消費設備上的人工智能打造低成本、低功耗芯片，否則它就有可能錯失英特爾、AMD 和高通正在爭奪的巨大機會。

我預計在接下來的幾個月和 2024 年，消費者和客戶端設備將如何應對即將到來的人工智能浪潮，該市場將出現(xiàn)很大的波動。 看看微軟對此有何評論； 其 Windows 和 Office 365 Copilot 技術是人工智能將如何影響我們生活和工作方式的兩個最大展示。 每家芯片公司都必須證明自己擁有最強大、最令人興奮、最有可能改變你日常計算習慣的技術。