“舊電腦中隱藏的AI PC的潛力”

如果你關注了最近的PC市場，可能會注意到一些整合了專用NPU組件的「AI處理器」以及搭載它們的「AI PC」成為了市場的焦點。

平心而論，這些所謂「AI PC」最為突出的特點，在於它們普遍出廠就搭載了AI相關的軟體和服務，能夠實現許多基於本地硬體加速的AI功能，其中包括但不限於AI語音對話、 AI摳圖、AI影片增強、AI繪畫、AI文章總結等等。

從一般消費者的角度來看，對於"AI PC"的功能，自然會覺得很新奇有趣。因此，整個產業鏈對於這個概念也抱持著希望。人們期望"AI PC"不僅能帶動新產品的銷量，還能推動人工智慧相關技術在個人電腦領域的廣泛應用。

然而，「推廣PC領域AI技術運用」這種重責大任，僅憑目前的這些「AI PC」能做得到嗎？至少在我們三易生活看來，是存在一些難度的。

為什麼這麼說？首先，「使用AI技術的應用程式」在PC上出現的時間，要遠早於「AI PC」這個概念。換句話說，現在那些所謂的「AI PC」產品，並不是最早的、能跑AI程式碼的電腦。

例如大家熟悉的AI繪圖程式、或是Photoshop裡的各種AI處理濾鏡功能，再或者遊戲直播軟體裡的AI麥克風降噪和AI綠幕（人像摳圖）功能，它們就都是基於AI代碼來實現的。這些程式碼不是使用CPU的DLBoost指令集、AVX512指令集來運行，或是基於NVIDIA顯示卡的Tensor Core核心，或是基於AMD顯示卡的GPGPU通用運算能力來實現。

也就是說，在整合了NPU的AI處理器誕生之前很多年，過去的舊電腦實際上已經具備了可以加速AI程式的硬體。而有些開發者和使用者也已經習慣了這些老硬體的AI環境，因此對於現在的AI PC不一定會有很強的需求。

從另一個角度來看，將最新的、現代化的AI PC與那些能夠運行AI程式的老式電腦進行對比，我們可能會發現新硬體甚至未必具有很大的優勢。

舉一個最簡單的例子，在關鍵的AI算力方面，最新一代的Intel Core Ultra處理器全系均具備10TOPs的集成NPU，而與之競爭的AMD Ryzen 8000系列移動APU，集成的NPU算力則是16TOPs。

相較之下，發佈於2019年、定位不高的RTX2060行動版顯示卡，它的整合AI單元（Tensor Core）算力就已經可以達到36.9TOPs，而目前主流的RTX4060Ti 16GB版桌面版顯示卡，AI算力則高達353TOPs。而受到部分狂熱發燒友追捧、被認為是「4090完全體」的RTX6000Ada工作站顯示卡，AI算力更是達到了恐怖的1457TOPs。

這是什麼概念呢？簡單來說，就是即使是最新「AI PC」的所謂NPU在老顯示卡面前，AI效能也不過只有後者的幾分之一。

有的朋友可能會說，如今CPU中整合的NPU和顯示卡相比有著功耗上的巨大優勢。的確，不能否認NPU的能效比確實相比GPU要高出數倍之多，但在雙方巨大的性能差距面前，這點能效比優勢頂多也就只能在輕薄型筆記型電腦上，可能才有那麼點實用價值就罷了。但問題在於，輕薄筆電能夠代表整個PC產業嗎，它們可以算是「絕對主流的產品型態」嗎？顯然答案是要打個問號的。

正因如此，在我們三易生活看來，如果現在PC產業真的想要推廣「AI PC」這個概念，或者說想要讓AI驅動的應用程式生態在PC上得到良好發展，那麼只盯著最新一批的處理器，只針對它們所配備的、孱弱的NPU去鼓勵適配，其實是不太夠的。真正要解決問題，還是得解放大量老款CPU、顯卡的“存量算力”，讓它們都能去跑AI代碼、都能用上AI助手、AI繪圖、AI寫作等功能。

只有這樣，「AI」之於PC才可能會真正變成一個全新技術的體驗革命，而不僅僅只是為了賣新的硬體、為了給實際性能不一定佔優的新電腦做宣傳，而刻意營造出的噱頭。

【本文圖片部分來自網路】

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