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KI-PC

Seit der Erfindung des PC (Personal Computer) ist er seit jeher stark mit „Produktivität“ verbunden. Gerade aufgrund der Eigenschaften von Produktivitätstools kann er von Verbrauchern akzeptiert werden und ist auch zu einem der wenigen geworden. dringend benötigte „Produkte. Technologie-Hardware“

Allerdings zeigte der PC-Markt im Entwicklungsprozess der letzten zehn Jahre große Schwankungen.Nach 2008 begannen sich die weltweiten PC-Lieferungen aufgrund der Auswirkungen von Smartphones und des wirtschaftlichen Umfelds zu verlangsamen. Bis 2013 sanken die jährlichen Lieferungen von 350 Millionen Einheiten auf 310 Millionen Einheiten.

Seitdem befindet sich der PC-Markt aufgrund der Marktsättigung und der Beliebtheit mobiler Geräte weiterhin in einer „Abkühlungsphase“. Nach 2019 erreichte der Markt aufgrund der deutlich gestiegenen Nachfrage nach Fernarbeit und Online-Lernen jedoch kurzfristig wieder einen Höhepunkt. Als der kurzfristige Nachfrageboom jedoch vorüber war, verstummte der Markt erneut. Im Jahr 2023 sanken die Auslieferungen auf 247 Millionen Einheiten und erreichten damit einen „neuen historischen Tiefpunkt“.

gleichzeitig,Auch die Produktkategorien auf dem PC-Markt unterliegen enormen Veränderungen. Zwei typische Fälle sind Spiele-Notebooks und KI-PCs.Ersterer hat in den letzten fünf Jahren einen rasanten Wandel von einer „neuen Spezies“ zu einem „Verkaufsführer“ vollzogen, und AI PC gilt als die größte Antriebsquelle, die den PC-Markt in den nächsten fünf Jahren antreiben wird. Den Prognosen von Canalys zufolge wird Chinas KI-PC-Markt im Jahr 2024 in eine explosive Phase eintreten und bis 2028 33 Millionen Einheiten erreichen, was 73 % der gesamten PC-Marktlieferungen ausmachen wird.

Es ist erst ein Jahr her, seit das Konzept vorgeschlagen wurde. Kann AI PC wirklich „das Blatt wenden und dem Gebäude helfen, bevor es einstürzt“?

KI+PC war nie eine „neue Spezies“

Was den Ausgangspunkt der Entwicklung von KI-PCs betrifft, glauben die meisten Menschen in der Branche, dass er bis zum September 2023 zurückverfolgt werden kann, als Intel-CEO Pat Gelsinger im Silicon Valley erstmals einen „KI-PC“ vorschlug, und gleichzeitig mit der Markteinführung der Prozessoren der Core-Ultra-Serie Ende des Jahres, erst dann kamen entsprechende Produkte zum Tragen.

Nach eingehender Recherche zu verwandten Technologien stellte TMTpost Media APP jedoch fest, dass NVIDIA im Jahr 2018 tatsächlich die RTX-Technologie und den ersten Consumer-GPU-Chip (GeForce) auf den Markt gebracht hat, der speziell für KI entwickelt wurde ). Laut den technischen Ingenieuren von NVIDIA: „In der Definition von NVIDIA ist AI PC ein Computer, der mit dedizierter KI-Beschleunigungshardware ausgestattet ist, und auf RTX-GPUs werden diese dedizierten KI-Beschleuniger Tensor Core genannt.“

KI-Anwendungen werden von NVIDIA-GPU-Chips unterstützt

Um es allgemeiner zu verstehen: Der von Nvidia dem GPU-Chip hinzugefügte Tensor Core ist wie ein Supercomputing-„Beschleuniger“, der speziell zur Verarbeitung und Beschleunigung bestimmter Arten mathematischer Berechnungen, insbesondere Rechenaufgaben im Deep Learning, verwendet wird.

Stellen Sie sich vor, Sie kochen in der Küche und haben ein gewöhnliches Messer zum Schneiden von Gemüse, aber wenn Sie einen speziellen Gemüseschneider haben, werden die Geschwindigkeit und Effizienz beim Schneiden von Gemüse erheblich verbessert. Ebenso können gewöhnliche Prozessoren (CPUs) und Grafikprozessoren (GPUs) eine Vielzahl von Rechenaufgaben bewältigen, aber Tensor Core ist wie eine spezielle Gemüseschneidemaschine, die für die Verarbeitung bestimmter „Gemüse“ (also mathematischer Operationen) ausgelegt ist wie Matrixmultiplikation und Faltung).

Diese Operationen kommen beim Deep Learning häufig vor, beispielsweise die große Anzahl von Matrixmultiplikationen, die beim Training neuronaler Netze erforderlich sind, und Tensorkerne können diese Aufgaben schneller erledigen als herkömmliche Recheneinheiten. Dadurch kann der Einsatz von Tensor Core den Trainings- und Inferenzprozess von KI-Modellen erheblich beschleunigen, sodass diese komplexen Berechnungen in kürzerer Zeit abgeschlossen werden können.

Das Aufkommen von Tensor Core dient eigentlich der Beschleunigung der KI-Leistung und der Einführung neuer KI-Funktionen für PC-Benutzer, die zuvor in der Cloud ausgeführt werden konnten. Für Entwickler oder Deep-AI-Benutzer hat NVIDIA außerdem das TensorRT-Entwicklerkit auf den Markt gebracht, um die Leistung von Deep-Learning-Inferenzen zu beschleunigen.

„Bilder machen Bilder“-Anwendungen, die durch generative KI realisiert werden

Laut den technischen Ingenieuren von NVIDIA kann TensorRT beliebte generative KI-Modelle beschleunigen, darunter Stable Diffusion 1.5 und SDXL. Der neue UL Procyon AI-Bildgenerierungs-Benchmark unterstützt auch die TensorRT-Beschleunigung. Wenn generative KI-Anwendungen gerade erst auf dem Vormarsch sind, werden Sie feststellen, dass professionelle Grafikkarten von NVIDIA „schwer zu finden“ sind. Wenn das Angebot an GPU-Chips nicht ausreicht, sind es viele Grafikkarten der Verbraucherklasse wie RTX 4090 und RTX 4080 auch in großen Mengen gekauft und genutzt.

Heutzutage gibt es auch eine große Anzahl von KI-Anwendungen für einzelne Benutzer, die über NVIDIA RTX-GPUs ausgeführt werden können, wie z. B. Wenshengtu- und Tushengtu-Anwendungen und „intelligente Sprachassistenten“, die auf lokalem Modelllernen und -generieren usw. basieren.Daher kann man sagen, dass „KI-PC“ selbst weder auf der Anwendungsebene noch auf der Ebene der Hardwaretechnologie eine „neue Spezies“ ist.

Chiphersteller greifen das Banner des „AI PC“ auf

Der Grund dafür, dass dieses Konzept im PC-Bereich erst breite Anerkennung fand, nachdem Intel „AI PC“ vorgeschlagen hatte, liegt darin, dass einerseits eine große Anzahl verwandter KI-Anwendungen von NVIDIA eher auf den Unternehmensbereich ausgerichtet war, also auf den professionellen Bereich Grafikkarten (oder Workstation-Grafikkarten) werden auf Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Caffe und andere Deep-Learning-Frameworks für das Modelltraining an großen Datensätzen angewendet.

Ein weiteres Beispiel: Beim Training großer neuronaler Netze (wie GPT-Modelle, BERT-Modelle usw.) werden Forschungseinrichtungen und Unternehmen Hochleistungs-Workstations oder Cluster wie NVIDIA DGX Station A100 verwenden, um die Arbeitseffizienz zu verbessern.

Im Vergleich zu diesen Großanwendungen können die endseitigen KI-Verarbeitungsanforderungen rund um Personalcomputer (PCs) als „Nebenprodukt“ von Tensor Core angesehen werden.Obwohl verwandte Anwendungen auch in Spielen, Bilderzeugung, Sprachverarbeitung und anderen Anwendungen zu finden sind, ist der Kauf einer separaten Grafikkarte für KI-Anwendungen im Vergleich zur Cloud-Computing-Leistung, die günstig, einfach zu bedienen und mit einem niedrigeren Schwellenwert ist, zu viel normale Benutzer. Zu extravagant.

Andererseits befindet sich die GPU im Vergleich zur CPU nicht in einer „unbedingt benötigten“ ökologischen Nische. Laut den von Jon Peddie Research veröffentlichten Daten beträgt die Penetrationsrate unabhängiger Grafikkarten auf dem PC-Markt im ersten Quartal 2024 weniger als 20 %, da die Verwendung der in einigen CPUs integrierten integrierten Grafik immer noch viele Anforderungen erfüllen kann. tägliche Unterhaltung und grundlegende Produktivitätsanforderungen.

Auch wenn NVIDIA bereits früher entsprechende Designs rund um KI-Anwendungen auf den Markt gebracht hat und auch First-Mover-Vorteile im Hinblick auf die ökologische Abstimmung hat,Aber das Rampenlicht von „AI PC“ wurde von Intel übernommen.

Es ist erwähnenswert, dass Intel, als es das Konzept des „KI-PCs“ vorschlug, auch einzelne Verbraucher als Zielgruppe angesprochen hatte. Gao Yu, technischer General Manager von Intel China, sagte in einem Austausch mit Titanium Media APP: „AI PC wird eine neue PC-Ära einläuten. Seit das Konzept des AI PC vorgeschlagen wurde, arbeitet Intel auch mit Terminalherstellern zusammen, um es zu fördern.“ Produktinnovationen und die Schaffung einer KI-Ökologie, die Implementierung von KI-Anwendungen usw. tragen dazu bei, dass KI-PCs weiterhin in die Köpfe der Verbraucher eindringen.“

KI-Anwendungen für Einzelpersonen

Ein weiterer Punkt, der erklärt werden muss, ist, dass Intel relativ klare Kategoriengrenzen für die Definition von KI-PCs hat. Gao Yu sagte: „Der von Intel definierte KI-PC bezieht sich speziell auf die Form eines dünnen und leichten Notebooks mit CPU+GPU+NPU. Die darin hervorgehobenen Szenarioanwendungen nutzen tatsächlich KI, um über die Cloud eng mit dem PC zusammenzuarbeiten.“ Die unabhängige Ausführung auf dem Computer ermöglicht den Benutzern umfangreiche KI-Anwendungsszenarien.“

Mit anderen Worten: Der von Intel vorgeschlagene „KI-PC“ schließt leistungsstarke Desktop-Computer und Workstation-Produkte aus, die von Einzelpersonen verwendet werden können, wodurch der von Intel definierte „KI-PC“ auch nicht mit Anwendungsszenarien übereinstimmt, die stark auf Rechenleistung angewiesen sind , wobei der Schwerpunkt stärker darauf liegt, wie KI Dienstleistungen für Einzelpersonen bereitstellen und die Arbeitseffizienz verbessern kann, anstatt groß angelegte Anwendungen wie ChatGPT zu erstellen.

Aus Sicht der TMTpost Media APP:Ob es sich um Notebook-Produkte handelt, die mit von Intel, Lenovo, Asus und anderen OEM-Herstellern gemeinsam beworbenen Prozessoren der Ultra-Serie ausgestattet sind, oder um Personalcomputer mit KI-Rechenleistung mithilfe von Qualcomm- und Nvidia-Chips, sie alle können zur Kategorie „KI-PC“ gezählt werden.。

Die Definition von „KI-PC“ sollte sich aus der Erfahrung ergeben, die er bieten kann, und nicht aus der Art des Chips oder der verwendeten Software des Herstellers.

Fan Zijun, Vizepräsident von China Hewlett-Packard Co., Ltd. und General Manager der China Consumer Products Division, sagte: „Die Definition von KI-PC kann für jede Marke und jede Person unterschiedlich sein. Zum Beispiel, wenn KI-Software dies ist.“ Wird es dann zu einem KI-PC? Oder verfügt das Produkt über einen eigenständigen Knopf zum Aktivieren der KI-Funktion?

Der Kern von AI PC besteht tatsächlich darin, KI-Funktionen zu nutzen, um die Effizienz zu verbessern und Mehrwert zu schaffen.Auf dieser Grundlage ist ein weiteres wichtiges Merkmal von AI PC die Betonung der Bereitstellung von Effizienzsteigerungen, die aus dem Segen lokaler Rechenleistung und lokaler Bereitstellungsmöglichkeiten resultieren.

Wie wird KI PCs verändern?

Welche Auswirkungen wird die Hinzufügung von KI auf den PC-Bereich haben, nachdem wir den Ursprung und die Definition von KI-PC verstanden haben und die aktuelle Situation betrachten?Die TMTpost Media APP-Analyse geht davon aus, dass sie sich hauptsächlich auf zwei Aspekte konzentrieren wird: die Förderung von Veränderungen in der Markt- und Wettbewerbslandschaft und die Aktualisierung der Definition von Produktfunktionen.

Aus Marktsicht scheint „AI PC“ dem PC-Markt, der viele Jahre lang brach, neues Wachstum verliehen zu haben. Den von Canalys veröffentlichten Daten zufolge setzte sich das weltweite PC-Wachstum im zweiten Quartal 2024 fort. Die Auslieferungen von Desktops und Notebooks erreichten 62,8 Millionen Einheiten, was einem Anstieg von 3,4 % gegenüber dem Vorjahr entspricht.

Darunter beliefen sich die AI-PC-Lieferungen auf 8,8 Millionen Einheiten, was 14 % der gesamten PC-Lieferungen in diesem Quartal ausmachte. Es ist jedoch zu beachten, dass zu den KI-PC-Geräten in der Canalys-Statistik Desktops und Notebooks gehören. Die Grundlage für die Definition der Kategorien ist, ob sie mit Chipsätzen oder Modulen für KI-Workloads ausgestattet sind, wie z. B. NPUs Zu den PCs zählen neben Notebook-Produkten mit Intel-Chips auch PC-Produkte mit Nvidia-Grafikkarten.

Brancheninsider haben zuvor analysiert: „Mit der Umstellung auf Windows 11 und der Einführung von KI-PCs wird der Produktaktualisierungszyklus in den nächsten vier Quartalen beschleunigt.“ Die Integration von KI-Funktionen verbessert nicht nur die Leistung des Geräts, sondern bringt auch Vorteile.“ Neue Anwendungsszenarien und Benutzererlebnisse, insbesondere bei der Verbesserung der Produktivität und des Unterhaltungserlebnisses, machen AI PC zu einem wichtigen Treiber für zukünftiges Marktwachstum.“

Unter vielen OEM-Herstellern war Lenovo der erste, der sich auf „KI“ konzentrierte. Nachdem Intel Anfang Dezember letzten Jahres die Core-Ultra-Prozessorserie auf den Markt gebracht hatte, brachte Lenovo am 15. Dezember das ThinkPad X1 Carbon AI und das Xiaoxin Pro 16 heraus zwei AI Ready AI PC-Produkte.

Anfang Oktober übernahm Lenovo auf der 9. Lenovo Innovation and Technology Conference (2023 Lenovo Tech World) auch die Führung bei der Demonstration von KI-PC-Produkten. Darüber hinaus stellte Lenovo mit IDC die branchenweit erste „AI PC Industry (China)“ vor. Weißbuch".

Als PC-Marke mit Auslieferungen von 13,7 Millionen Einheiten in einem einzigen Quartal ist HP auch einer der ersten Hersteller, der in den KI-PC-Markt einsteigt. Bisher wurden nicht nur KI-PC-Terminals wie Star Book Pro 16 und Star Book Pro 14 auf den Markt gebracht, sondern auch Huixiaowei Intelligent Assistant 4.0 herausgebracht, der KI-Funktionen aus einer Hand integriert.

Am 10. Mai dieses Jahres veröffentlichte Raytheon Technology den ersten KI-PC Raytheon aibook15 mit erweiterter Reichweite, der mit einem Intel Core Ultra 7-Prozessor ausgestattet ist und CPU+GPU+NPU unterstützt, um KI-Hybrid-Rechenleistung bereitzustellen. Darüber hinaus haben auch OEM-Hersteller wie MSI, ASUS, Honor und andere Hersteller die Iteration von Intel-CPUs genutzt, um gleichzeitig die Entwicklung zum „KI-PC“ abzuschließen.

In Bezug auf die Errungenschaften von KI-PCs auf dem aktuellen Markt ist TMTpost Media APP der Ansicht, dass:Dies liegt eher daran, dass die Iteration des KI-PCs von der Hardware-Iteration mit dem Chip als Kern abhängt.Mit anderen Worten, wenn viele Verbraucher Produkte kaufen, stehen sie nicht vor der Wahl zwischen „KI-PC“ und „Nicht-KI-PC“. Solange Benutzer PC-Produkte mit den neuesten Chips kaufen, muss es sich vielmehr um „KI“ handeln PC".

Wang Rui, Vorsitzender von Intel China, sagte, dass seit der Veröffentlichung der Intel Core Ultra-Prozessoren im Juni dieses Jahres 8 Millionen Geräte mit Core Ultra-Prozessoren ausgestattet seien. Statistisch gesehen sind das 8 Millionen KI-PCs. Unabhängig davon, ob auf ihnen KI-Anwendungen laufen oder ob Nutzer wissen, dass das Produkt mit lokaler KI-Rechenleistung ausgestattet ist, handelt es sich um die Umsätze, die „KI-PCs“ erzielen.

In Bezug darauf, wie KI-Funktionen den Verkauf von PC-Produkten vorantreiben können, glaubt Titanium Media APP, dass Fan Zijuns Standpunkt zuverlässiger ist: „Wenn die Menschen in der Umgebung der Benutzer KI-PCs nutzen, um eine immer höhere Effizienz und ein besseres Erlebnis zu erzielen, wird dies auf jeden Fall mehr Menschen anlocken.“ Wenn man sich über KI-PCs informiert und sie kauft, werden neue Anforderungen entstehen.“

Letztlich unterscheiden sich KI-PCs nicht im Aussehen, im Design oder in der Benutzeroberfläche des Systems. Daher können Benutzer die Innovation des Produkts nicht durch oberflächliche Marktaufklärung wie bei Spiele-Notebooks und Spielekonsolen verstehen.In dieser Phase besteht angesichts der Hinzufügung von KI-Funktionen und lokaler Rechenleistung ein dringender Bedarf an einer „Killeranwendung“, um den Kreis zu durchbrechen.Nur wenn den Verbrauchern ermöglicht wird, den Mehrwert der KI wahrzunehmen, können sie letztendlich den Kauf fördern.

Es ist ersichtlich, dass beliebte KI-Anwendungen wie ChatGPT, Stable Diffusion und Pika beim Auftauchen einer für den PC geeigneten Killeranwendung zum Kern geworden sind oder die Vorteile einer größeren Cloud-Computing-Leistung genutzt haben unterstützen oder Anforderungen an eine unabhängige GPU mit hoher Rechenleistung stellen. Laut TMTpost Media APP wird sich der Hauptvorteil von AI PC in dieser Phase in der mobilen Bereitstellung dieser Anwendungen mit hohen Anforderungen an die Rechenleistung widerspiegeln.

Gao Yu erwähnte dies auch: „Bei KI-PCs stellt die Cloud die Obergrenze der Rechenleistung und die Terminalseite die Untergrenze der Rechenleistung dar. Cloud-KI und terminalseitige KI präsentieren PC-Benutzern gemeinsam das KI-Anwendungserlebnis.“ Auf der KI-PC-Ebene braucht es nicht nur leistungsstarke Hardware, sondern auch optimierte Software.“

Branchenanalysten sagten gegenüber TMTpost APP: „Derzeit wird die Beliebtheit von KI-PCs weitgehend vom Preis der Ausrüstung und dem Bildungsniveau des Benutzers beeinflusst. Darüber hinaus ist der Erfahrungsunterschied, den die Produkte mit sich bringen, nicht offensichtlich genug, daher ist diese Art von Ausrüstung.“ Mittlerweile ist die Bühne vor allem für High-End-Märkte und professionelle Anwender gedacht, und die Akzeptanz im Massenmarkt nimmt weiter zu.

Was den Markteinfluss angeht, ist der tatsächliche Einfluss von KI auf den PC-Verkauf derzeit sehr begrenzt. Immer mehr Benutzer zahlen nur für PCs und nicht für KI. Wenn die Zeitdimension verlängert wird, da immer mehr KI-Anwendungen entstehen, insbesondere solche, die auf lokale KI-Rechenleistung zurückgreifen können,Wenn einige Benutzer beginnen, die Verbesserung der Lebens- und Arbeitseffizienz durch KI wahrzunehmen, werden die Menschen „KI-PCs“ verstehen und kaufen wollen.

In Bezug auf die Wettbewerbsrichtung von KI-PCs in der Zukunft glaubt Fan Zijun, dass der Wettbewerb auf Hardwareebene immer noch im Mittelpunkt stehen wird, wie z. B. CPU-Leistung, Kühlkapazität, Bildschirm und Tastatur sowie Gehäusedesign usw. Aber die Hinzufügung von KI hat tatsächlich einige Veränderungen im Wettbewerbsdenken von Produkten mit sich gebracht.

„Auf der Grundlage der Hardware denke ich, dass Sicherheit, Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit in der KI-PC-Ära zu neuen Dimensionen der Produktbetrachtung werden werden. Bei der Sicherheit geht es hauptsächlich um Privatsphäre, insbesondere in der KI-Ära, in der Geräte und Clouds vorhanden sind.“ Bei Reliability Sex geht es darum, das Problem zu lösen, dass das Produkt als Produktivitätswerkzeug verwendet werden kann und unter verschiedenen Arbeitsbedingungen stabil laufen kann, während sich bei der Benutzerfreundlichkeit darauf bezieht, wie die Fähigkeiten der KI voll ausgeschöpft werden können, damit das Produkt erreicht werden kann Balance zwischen niedriger Schwelle, Praktikabilität und hoher Effizienz“, sagte Fan Zijun.

Die Hinzufügung von KI führt zu Veränderungen in der Landschaft und löst einen „Kernkrieg“ aus.

Wenn es zum jetzigen Zeitpunkt noch zu früh ist, um über die Innovation zu sprechen, die AI PC mit sich bringt, und darüber, ob sie zu einem Schlüsselfaktor für den Produktkauf der Verbraucher werden wird,Mit dem Aufkommen des „KI-PCs“ sind tatsächlich Veränderungen in der industriellen Wettbewerbslandschaft eingetreten.

Am Beispiel der Computex 2024 können wir sehen, dass nicht nur die traditionellen Chipmarken Intel, AMD und Nvidia um KI konkurrieren, sondern auch „neue PC-Mächte“ wie Qualcomm um den Einsatz von KI-PCs wetteifern, und auch viele Terminalhersteller unternehmen gleichzeitig Anstrengungen . KI-Anwendungen.

Tatsächlich hat Qualcomm bereits 2016 mit dem Layout der PC-Plattform begonnen. Von der Einführung von Snapdragon 835 auf dem PC über die Einführung der Snapdragon 8cx-Rechenplattform für PCs bis hin zur heutigen Snapdragon Die Zeitspanne mit „PC“ beträgt acht Jahre, und die Einführung des KI-PC-Konzepts hat es Qualcomm auch ermöglicht, die Gelegenheit zu erkennen, die Branche neu zu ordnen und die Gelegenheit zu nutzen, in das Spiel einzusteigen.

Qualcomm und Microsoft arbeiten gemeinsam an der Entwicklung eines KI-PCs

Mit Beginn des Jahres 2024 beschleunigt sich auch die Entwicklung von Qualcomm im PC-Bereich. Eines der wichtigsten Ereignisse ist die Zusammenarbeit mit Microsoft. Am frühen Morgen des 21. Mai brachte Microsoft das neue Surface Pro und Surface Laptop auf den Markt. Sie können als Beginn der Microsoft-Hardware in der KI-Ära angesehen werden. Gleichzeitig sind sie mit Qualcomm-Prozessoren ausgestattet Um sie vom AI-PC-Konzept von Intel und Microsoft abzugrenzen, erhielt das neue Produkt auch den Namen „Copilot+PC“.

Zuvor erwähnte die andere Partei in der Kommunikation zwischen Titanium Media APP und dem technischen Direktor von Qualcomm, dass Microsoft Office 365-bezogene Pakete auf Windows-PCs portiert wurden, die mit Snapdragon als native Anwendungen ausgestattet sind. Andere beinhalten auch eine Adobe Family Bucket-Anpassung , und der Browser bietet auch Unterstützung für Edge und Chrome. Derzeit gibt es jedoch relativ wenig Unterstützung für Spiele. Derzeit ist die Anpassung hauptsächlich für Gelegenheitsspiele vorgesehen.

Anmon, Präsident und CEO von Qualcomm, sagte: „Der PC befindet sich in einer Umgestaltung. Das gesamte System des mit Snapdragon für die nächste Generation von PC-Produkten.“

Nicht nur Qualcomm, sondern auch Apple wird im AI-PC-Zeitalter der „Wels“ seinBasierend auf selbst entwickelter Architektur, neuester Prozesstechnologie und Mac OS haben Apples M-Serie-Chips und MacBook-Produkte in kurzer Zeit Erfolge erzielt. Was viele jedoch übersehen, ist, dass Apple auch einer der ersten Hersteller ist, der KI-Beschleunigungsmodule in Chips einführt.

Zum ersten Mal hat Apple seinem Mobiltelefonchip ein spezielles KI-Beschleunigungsmodul, die Neural Engine, hinzugefügt, das auf den 2017 veröffentlichten A11 Bionic-Chip zurückgeht. Der A11 Bionic-Chip ist mit Apples erster neuronaler Engine ausgestattet, die speziell für maschinelle Lernaufgaben wie Gesichtserkennung (Face ID) und Augmented Reality (AR)-Anwendungen entwickelt wurde.

Die Chips der M-Serie von Apple integrieren außerdem eine dedizierte neuronale Engine (Neural Engine), die speziell für die Bewältigung von KI- und maschinellen Lernaufgaben wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache usw. verwendet wird. Daher wurde für Apple eine gewisse Hardware-Grundlage für den Einsatz von KI-Anwendungen gelegt.

TMTpost Media APP geht davon aus, dass alle Chiphersteller nach dem Einstieg in AI PC wieder an derselben Startlinie stehen.Gemessen an der aktuellen Konkurrenz hat NVIDIA aufgrund seiner einzigartigen Architektur, seines relativ vollständigen Ökosystems und seiner Unternehmensanwendungen gewisse Vorteile im KI-PC-Wettbewerb, während Intel die Marktkenntnis und die Produktführerschaft beherrscht. Entwicklungsvorteile und führendes Produktvolumen folgen genau hinter.

Andere Hersteller, ob AMD, Qualcomm, Apple oder auch andere Neueinsteiger, haben ein konstantes Tempo und gleiche Entwicklungsmöglichkeiten beibehalten. Im Zeitalter der KI-PCs ist es für Intel schwieriger geworden, seine Dominanz im CPU-Bereich zu behaupten.

Im Allgemeinen befindet sich AI PC noch in einem frühen Entwicklungsstadium. Wie man die Marktbildung schneller und effizienter abschließt und gleichzeitig die wahre „Killerfunktion“ von AI PC im Vergleich zu herkömmlichen PCs findet, ist für Terminalhersteller der Chip Hersteller, Ein häufiges Problem, mit dem Softwarehersteller konfrontiert sind.

Langfristig nutzt AI PC die Vorteile der lokalen Rechenleistung, um die Cloud-Computing-Leistung besser zu ergänzen. Ersteres ist dafür verantwortlich, KI-Anwendungen einen starken Datenschutz, eine hohe Recheneffizienz und eine gute Erfahrungskonsistenz zu bieten, während letzteres vielseitiger sein wird . , Skalierbarkeit und Rechenleistungsanforderungen Nur dann kann der KI-PC die „Spielerei“ loswerden und sich wirklich auf die Überholspur der KI begeben.