界面新聞記者 | 彭新
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AI正成為PC產業的新變量。
近日，AMD、英特爾等均在自家處理器中集成NPU（神經處理器）單元，以強化AI處理能力。例如英特爾近期發布的酷睿Ultra系列處理器，結合NPU、CPU、GPU（圖形處理器），可提供34 TOPS的AI整體算力。AMD則於本月初發布了新款8040系列AI PC處理器，該晶片整體標稱算力為39 TOPS，內置NPU算力為16 TOPS。
對於AI PC的發展趨勢，行業和第三方機構均持較樂觀態度。據IDC預計，明年AI PC滲透率會快速增長至55%，並在2027年達到85%。AI終端在所有終端中的占比也將由今年的41%增至2027年的79%。隨著明年大量AI PC的推出，PC整體售價將大幅提升。而Counterpoint稱，AI PC很可能在明年推動新一輪出貨反彈，並在2026年後主導PC市場，預計屆時滲透率過半。
但當英特爾、AMD等處理器廠商嘗試集成NPU來卷AI時，仍需應對另一GPU巨頭英偉達的競爭。
作為「摩爾定律已死」的鼓吹者，英偉達CEO黃仁勛一直不看好CPU的長期前景。他認為，CPU遭遇性能瓶頸，過去相同功耗下每5年性能提升10倍的規律已不適用，行業需要新的計算方式，即以GPU驅動的加速計算。
GPU最初是為電子和電腦遊戲而生的晶片，為了處理複雜逼真的圖形，需要對3D模型、光線陰影等畫面細節進行處理。相比按順序進行計算的CPU，能同時並行大量單純計算的GPU更加適合此類計算負載。
自從2018年的RTX系列GPU發布後，英偉達便強調其產品具備支持光線追蹤、DLSS超採樣等AI技術能力：一方面，可在遊戲、圖形渲染等應用場景帶來更好的畫面渲染能力；另一方面，DLSS等技術降低了圖形處理帶來的算力需求，實現了畫面性能、功耗的平衡。
目前，英偉達消費級GPU產品架構已升級至Ada Lovelace，據稱顯卡綜合性能提升4倍，其中重要的性能提升均有AI處理單元的參與，如DLSS3技術可以為遊戲插幀，提升畫面流暢度。在3D設計用途上，英偉達版「元宇宙」Omniverse則依靠DLSS技術可以輸出4K高清晰度畫面等。
除了圖形處理之外，GPU的新市場還擴展至科學計算、數據處理等領域，這當中英偉達在2006年發布的並行計算平台CUDA發揮了重要作用。CUDA是把GPU資源用起來的軟體工具，其中包含一系列開發工具。沒有CUDA之前，開發者要把原本為圖像渲染設計的GPU用到加速計算上，需要複雜的調試和編譯。經過十餘年發展，CUDA已成為一種AI基礎設施，即原生AI開發平台，任何人只要擁有一台配有支持CUDA的英偉達GPU電腦，就可以開發任何AI相關軟體。
比如，Steam上的AI變聲軟體「VoiceMelody 」，可將語音中的音素信息整合併加以使用，無論語音質量或語言如何，都能自然進行聲音轉換，但前提是顯卡支持CUDA。
據黃仁勛透露，過去一年，CUDA軟體下載量達到了2500萬次，而其歷史下載量是4000萬次。
在藝術創作領域，華人藝術家趙恩哲告訴界面新聞，由於技術門檻和工業化流程等方面限制，創作者過去只能在概念設計和最終呈現之間妥協，但現在藉助英偉達GeForce RTX顯卡的大算力以及Stable Diffusion、RUNWAY等AI創意工具，概念設計師已經可以突破創作門類的限制，在短短几秒內嘗試很多實現的可能性。
對於生成式AI，GPU仍有先發優勢，目前主流大模型應用就建立在GPU驅動的加速計算之上。而在軟體工具和支持上，英偉達也在繼續為Stable Diffusion等應用進行適配和優化。
黃仁勛認為，PC行業正迎來一次重生的機遇。未來十年，新的AI PC將取代傳統PC，市場價值可達上萬億美元。但當前各大廠商要想從英偉達手中搶下市場份額，不僅要在硬體算力上更強，還要在軟體生態上下更大的功夫，同時在AI部署、推理速度、運行穩定和兼容性上做到最好。
