今年的 CES，要數黃仁勛帶來的一系列產品最振奮人心：RTX 5000 系列，DLSS 4，Project Digits。噢，還包括他又更閃亮了的皮衣。贊助商廣告有網友說 RTX 5000 就已經這麼亮了，那以後是不是得裝 LED。現在，CES 落幕已經有一段時日了，再回顧展會上大大小小的產品——以 AI 為主的先進數碼科技——不禁讓人陷入沉思。AI 和硬體設備結合，真的有那麼快到來嗎？現狀：Copilot 廣發英雄帖把 AI 移植到端側是許多廠商都在發力的方向，最為主動的是微軟，為自己旗下的 Copilot 招徠了許多合作夥伴。在今年的 CES 上，宏基推出了 Acer Aspire S AI 一體機，配備了英特爾酷睿 Ultra 處理器（series 2），以及能夠完成 67 TOPS 的 Arc Graphics 晶片。除了支持微軟的 Copilot Plus 外，還配備了「智能空間」，這是一個能自動檢測的中台部件，提供適當的 AI 工具來優化性能、生成圖像和增強遊戲體驗。贊助商廣告Acer Aspire S AI 系列同樣是支持 Copilot Plus，惠普也計劃推出一體機 OmniStudio X，搭載英特爾 Core Ultra 200V 系列處理器，另有搭載 AMD 新款 Ryzen AI Max 晶片的 Z2 Mini Gla。惠普 OmniStudio XZ2 Mini GlaZ2 Mini Gla 體積很小，卻足夠強大，可以為 Windows 11 中的 AI 功能，比如編輯和生成圖像，提供支持。類似的產品華碩也在做，在 CES 之前就宣布了 NUC 14 Pro AI，搭載英特爾酷睿 Ultra 9 處理器，是首款配備 Copilot Plus 的 AI 迷你電腦，提供五種 CPU 配置：從配備 16GB 集成 RAM 的 Core Ultra 5 226V 處理器到配備 32GB RAM 的 Core Ultra 9 288V 處理器。整合了 CPU，NPU 和 GPU，在圖形性能、應用兼容性、安全性和 AI 計算能力上都大有提升。贊助商廣告這些看上去很酷炫的產品，無一例外地，都沒有公布具體的上市時間，暫時也沒有看到足夠多的樣機測評和上手體驗。被寄予厚望的 AI PC 在實際使用中體驗如何，仍然是一個需要很長時間才能找到答案的問題。AI——更確切的說是大語言模型——目前仍然依賴雲端部署，把 AI 移植到本地的難度或許不比實現 AGI 簡單，為了更好的作用在 PC 上，NPU 應運而生。作為專門針對神經網路等機器學習任務優化的處理單元，NPU 能夠以更高效的方式執行矩陣和向量運算，適合深度學習推理和訓練的需求，尤其是在移動設備和邊緣計算中，NPU 能大大提高 AI 處理能力。目前 NPU 的主要任務是用來降低能耗，能夠同時運行更大的模型，這讓它被認為是未來個人電腦中最不可或缺的構件。無論是 GPT、Gemini 還是 Llama，都需要大量的算力和儲存空間。這導致在個人電腦本地上運行它們，非常困難。哪怕是一些小的功能——智能修圖、生成不同模態的內容，都需要大量的算力。Copliot Plus 的要求是 40 TOPS，也就是每秒 40 萬億次操作（Tera Operations Per Second）。英偉達一直到 RTX 2000 系列才達到這個要求，AMD 直到 RX 7700 XT 及以上版本才得以實現。AMD RX 7700 XT所以，現階段不是隨隨便便在廣告上加上「智能」兩個字，就是真的人工智慧，碰到硬吹自家產品是「AI 賦能」的，不如直接繞道走。未來：端側 AI 功成不必在電腦不過，這裡的問題是：賦能真的有必要嗎？廠商自然會用力點頭：有必要，大有必要。連英偉達都在用力開發 AI PC。贊助商廣告一打眼看還以為是蘋果的 Studio Display，但這其實是英偉達的 Project Digits，一台實踐「AI 超級電腦」理念的個人電腦。Project Digits 配備 Nvidia 的 Grace Blackwell GB10 超級晶片，旨在運行具有多達 2000 億個參數的大型語言模型，擁有 1 千萬億次浮點運算能力。藉助預裝的 NVIDIA AI 軟體堆棧和 128GB 內存，開發人員可以在本地對多達 200B 個參數的大型 AI 模型進行原型設計、微調和推理，並無縫部署到數據中心或雲端。同樣的，Project Digits 沒有樣機實測，計劃於今年五月面世，起價 3000 美元——顯然不是一個親民價格。無論如何，英偉達透過 Project Digits 所展現出來的態度是很清晰的：個人電腦「應該」結合系統級 AI。Copilot 只是目前最顯眼的選項，但未來肯定不是唯一選項。然而現狀是，現在即便是重度 AI 使用者，用 AI 廠商們提供的服務就已經夠了，至多買幾個高級會員。RTX 5000 系列的確比上一代提升不少，價格也公道，但始終無法和大型伺服器集群相提並論。拿一塊晶片和一個伺服器群對比，或許有失公允，但它暗含的是一個底層問題：你真的需要一台 AI PC 嗎？英偉達的 Project Digits 有明確的受眾對象，開發者、研究人員、高校學生，在這群人手上 Project Digits 更能施展得開。但對於大多數普通消費者來說，能絲滑打 3A 遊戲足夠了，能把這個任務好好完成，做什麼都會成功的。關注 AI 第一新媒體，率先獲取 AI 前沿資訊和洞察如果你已經有 RTX 顯卡，那你都不需要一台強調自己配備 NPU 的 AI PC，因為 RTX 3080 的表現也比英特爾的 Core Ultra 要強得多。但如果答案是否定的，與其把電腦升級到 AI PC，還不如開一個 GPT 高級會員，可能性價比會更高。更何況，RTX 5000 一經推出，原本的 4000 系列突然就不香了。數碼硬體就是在面臨一個很殘酷的競爭節奏：下一代永遠比上一代強，還更便宜，上一代的去向就只能是閒魚。假設今天我們有一台搭載 RTX 40 系列的消費級 PC——別管它什麼樣子，反正夢裡什麼都有——RTX 5000 一出，這台機器原地就要打骨折。那麼可預見的是，當 RTX 6000 出現的時候，淘汰隊列里又會多添一部設備。這當中因為更新設備而產生的差價，搞不好都夠我充 10 年的 GPT 會員了。軟體的疊代屬於勻速前進，尤其是基於大語言模型的應用產品，即便新推出的功能一般，又或者是提升有限，好歹不會再額外收錢——會員費就包圓了。當然，前提是 AI 軟體的服務，和系統層 AI 差不了多遠。目前還沒有系統層 AI 出現，還有待 Copliot Plus 和各個廠商之間的合作再進一步，來試試水溫。眼下，AI 能發揮的場景相當有限，甚至可以說，手機系統級的 AI 或許會更早一步到來：我用手機修圖，用手機點外賣，用手機在小紅書上跟外國網友嘮嗑，而不是電腦。如果未來的 AGI，非要我打開電腦才能幫我處理大小事情的話，要不然，還是我自己用手機修圖吧。 原文地址 : https://www.animattoys.com/detail/FfTWUHWQ/英偉達的迷你超級電腦很炸裂但你可能還不需要一台能跑AI的PC
