界面新聞記者 | 彭新
AI正成為PC產(chǎn)業(yè)的新變量。
近日，AMD、英特爾等均在自家處理器中集成NPU（神經(jīng)處理器）單元，以強化AI處理能力。例如英特爾近期發(fā)布的酷睿Ultra系列處理器，結(jié)合NPU、CPU、GPU（圖形處理器），可提供34 TOPS的AI整體算力。AMD則于本月初發(fā)布了新款8040系列AI PC處理器，該芯片整體標稱算力為39 TOPS，內(nèi)置NPU算力為16 TOPS。
對于AI PC的發(fā)展趨勢，行業(yè)和第三方機構均持較樂觀態(tài)度。據(jù)IDC預計，明年AI PC滲透率會快速增長至55%，并在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，并在2026年后主導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(guī)律已不適用，行業(yè)需要新的計算方式，即以GPU驅(qū)動的加速計算。
GPU最初是為電子和電腦游戲而生的芯片，為了處理復雜逼真的圖形，需要對3D模型、光線陰影等畫面細節(jié)進行處理。相比按順序進行計算的CPU，能同時并行大量單純計算的GPU更加適合此類計算負載。
自從2018年的RTX系列GPU發(fā)布后，英偉達便強調(diào)其產(chǎn)品具備支持光線追蹤、DLSS超采樣等AI技術能力：一方面，可在游戲、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(xiàn)了畫面性能、功耗的平衡。
目前，英偉達消費級GPU產(chǎn)品架構已升級至Ada Lovelace，據(jù)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技術可以為游戲插幀，提升畫面流暢度。在3D設計用途上，英偉達版“元宇宙”O(jiān)mniverse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(shù)據(jù)處理等領域，這當中英偉達在2006年發(fā)布的并行計算平臺CUDA發(fā)揮了重要作用。CUDA是把GPU資源用起來的軟件工具，其中包含一系列開發(fā)工具。沒有CUDA之前，開發(fā)者要把原本為圖像渲染設計的GPU用到加速計算上，需要復雜的調(diào)試和編譯。經(jīng)過十余年發(fā)展，CUDA已成為一種AI基礎設施，即原生AI開發(fā)平臺，任何人只要擁有一臺配有支持CUDA的英偉達GPU電腦，就可以開發(fā)任何AI相關軟件。
比如，Steam上的AI變聲軟件“VoiceMelody ”，可將語音中的音素信息整合并加以使用，無論語音質(zhì)量或語言如何，都能自然進行聲音轉(zhuǎn)換，但前提是顯卡支持CUDA。
據(jù)黃仁勛透露，過去一年，CUDA軟件下載量達到了2500萬次，而其歷史下載量是4000萬次。
在藝術創(chuàng)作領域，華人藝術家趙恩哲告訴界面新聞，由于技術門檻和工業(yè)化流程等方面限制，創(chuàng)作者過去只能在概念設計和最終呈現(xiàn)之間妥協(xié)，但現(xiàn)在借助英偉達GeForce RTX顯卡的大算力以及Stable Diffusion、RUNWAY等AI創(chuàng)意工具，概念設計師已經(jīng)可以突破創(chuàng)作門類的限制，在短短幾秒內(nèi)嘗試很多實現(xiàn)的可能性。
對于生成式AI，GPU仍有先發(fā)優(yōu)勢，目前主流大模型應用就建立在GPU驅(qū)動的加速計算之上。而在軟件工具和支持上，英偉達也在繼續(xù)為Stable Diffusion等應用進行適配和優(yōu)化。
黃仁勛認為，PC行業(yè)正迎來一次重生的機遇。未來十年，新的AI PC將取代傳統(tǒng)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，不僅要在硬件算力上更強，還要在軟件生態(tài)上下更大的功夫，同時在AI部署、推理速度、運行穩(wěn)定和兼容性上做到最好。