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研发客服预计、、高通和将宣布他们在个人技术设备上进行人工智能处理的计划
本文引用地址：显然，人工智能浪潮正在推动当今科技行业的发展。 聆听任何财报或观看主要硬件或软件公司的任何产品公告，“人工智能”将是第一个也是重复率最高的术语之一。 我们有充分的理由相信——通过人工智能应用程序的创建和改进给我们带来的创新和变革将改变你与技术交互方式的各个方面。
但“AI”和所谓的“Client AI”之间有一个有趣的区别。 Client AI是设备上的 AI 处理，通过人工智能增强或改进的工作是在您的 PC、智能手机或笔记本电脑上本地完成的。 这与目前大多数AI的完成方式不同，目前大多数AI是由云或数据中心中的大量服务器集群处理的。
以 Adobe 的 ADBE 为例，其照片编辑工具中最新的生成式 AI。 如今，其工作原理是让用户用一些文本提示 AI 模型，然后将该提示发送到云中的 GPU 以创建或增强图像； 然后它被发送回消费者设备。 未来，人工智能处理可以在消费者平台本身上轻松使用，将该处理转移到客户端意味着它可以更快（更低的延迟）和更便宜（无需拥有广泛的服务器基础设施）。
预计今年我们将看到所有主要计算硬件公司关于个人设备上人工智能处理的未来的重大公告。 已确认其 Meteor Lake 处理器将于 12 月推出，高通正准备于本周举办年度 Snapdragon 峰会，产品细节即将公布。 与此同时，今年开始的 Ryzen AI 解决方案，如果在一月份的 CES 上看到更多有关其 AI 野心的信息，我不会感到惊讶。
目前，尽管AI和Client AI能处理之间的复杂性已经被排除在外，但面对这种迫在眉睫的转变，芯片公司将如何受益或动摇，仍然存在许多问题。
例如，早在 2019 年推出 Ice Lake 笔记本 CPU 时就开始谈论其芯片如何加速人工智能和机器学习。这种势头在过去几年似乎陷入停滞，因为消费者对在 PC 上运行人工智能的兴趣微乎其微。 。
但在最近宣布即将推出代号为“Meteor Lake”的芯片时，该公司重点关注该平台的人工智能准备情况。 这款CPU将是英特尔首款基于其2016年收购的Movidius产品线集成专用NPU（神经处理单元）的CPU。（该IP之前被称为VPU“视觉处理单元”，但今年被简单地重新命名。 ）
Meteor Lake 是否比竞争产品具有性能优势仍有待细节，但英特尔面临的主要问题是其目标是减缓市场份额的恶化。 作为 PC CPU 领域明显且占主导地位的领导者，构建像 Meteor Lake 这样复杂而强大的芯片意味着英特尔必须从 或高通那里夺回一些设计，同时还要提高其合作伙伴（戴尔、惠普、 联想）以从这项投资中获利。
AMD 还致力于 PC 上人工智能的未来。 它于今年 1 月宣布了“Ryzen AI”集成，并在夏季开始出货带有该加速引擎的处理器。 该 IP 部分来自于 2022 年完成的对 Xilinx 的收购，但细节仍然很少。
这种 Ryzen AI 集成仅包含在该公司产品组合的一小部分中，但该公司计划广泛扩展。 AMD 在 Ryzen CPU 上的高性能集成显卡方面也拥有丰富的经验，这要归功于它构建的 Radeon 系列图形芯片，并且该 GPU 可用于笔记本电脑或 PC 上的一些更密集的 AI 计算任务。
如果 AMD 及其 Ryzen AI 实现能够提供等于或高于即将发布的英特尔 Meteor Lake 的性能水平，那么它可能会改变市场份额。 但 AMD 需要在软件方面占据一席之地，而英特尔在这一关键领域凭借其庞大的资源规模拥有优势。
高通，与此同时，早在 2015 年，该公司就开始将人工智能加速作为其平台故事的一部分，重点研究其用于智能手机的芯片，包括 CPU、GPU 和 DSP（数字信号处理器）。 这家总部位于圣地亚哥的公司一直在通过其产品线逐步添加用于人工智能处理的专用IP，包括用于笔记本电脑领域的芯片
该公司表示，其下一代笔记本电脑计算平台将于本周在其年度技术峰会上发布，该平台将在 CPU 性能和人工智能加速方面提供显着改进。 这将如何为高通的个人电脑产品组合带来更多的合作伙伴和更多的设计胜利，目前还存在争议，因为该公司在过去几年中确实一直在努力获得吸引力。
最后一家值得关注的公司是 Nvidia。 显然，是人工智能领域的王者，该公司 1 万亿美元的估值也归功于此。 但 Nvidia 最著名的是其庞大的 GPU 和服务器集群，使用它们来处理人工智能模型的必要训练，并使 ChatGPT、谷歌和 Facebook 等公司能够大规模进行人工智能创新。 它还拥有最强大的软件生态系统，可以实现任何科技公司的人工智能处理，比任何竞争对手都领先多年。
在设备端、客户端人工智能方面，我们还没有听到太多有关 Nvidia 的消息。 （最近 Nvidia 披露了其消费类 GPU 的生成式 AI 性能提升。）其 GeForce 产品为全球大多数游戏 PC 提供动力，实际上非常适合高性能 AI 计算，但价格也相当昂贵且耗电量很大。 集成 GeForce GPU 的笔记本电脑可能是软件开发人员和内容创作者利用 AI 应用程序的最佳场所。 但除非计划专门为消费设备上的人工智能打造低成本、低功耗芯片，否则它就有可能错失英特尔、AMD 和高通正在争夺的巨大机会。
我预计在接下来的几个月和 2024 年，消费者和客户端设备将如何应对即将到来的人工智能浪潮，该市场将出现很大的波动。 看看微软对此有何评论； 其 Windows 和 Office 365 Copilot 技术是人工智能将如何影响我们生活和工作方式的两个最大展示。 每家芯片公司都必须证明自己拥有最强大、最令人兴奋、最有可能改变你日常计算习惯的技术。
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