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AIパソコン

PC（パーソナルコンピュータ）の発明以来、常に「生産性」に強く結びついてきた生産性ツールの特性だからこそ、消費者に受け入れられ、数少ない「生産性向上ツール」ともなりました。厳密に必要な「製品。テクノロジー ハードウェア」

しかし、過去 10 年間の発展の過程で、PC 市場は大きな変動を見せてきました。2008年以降、スマートフォンや経済環境の影響を受け、世界のPC出荷台数は減速し始め、2013年には年間出荷台数がピーク時の3億5,000万台から3億1,000万台にまで減少した。

以来、市場の飽和とモバイル機器の普及により、PC市場は「冷却期」が続いている。しかし、2019年以降、リモートワークやオンライン学習の需要が大幅に増加したことにより、市場は短期的に再びピークに達しました。しかし、短期的な需要ブームが去った後、市場は再び沈黙に陥り、2023年には出荷台数が2億4,700万台に減少し、「史上最低」を記録した。

同時に、PC市場の製品カテゴリーも大きく変化しています。その代表的な例がゲームノートとAI PCです。前者は過去5年間で「新種」から「販売リーダー」への急速な変革を完了しており、AI PCは今後5年間のPC市場を牽引する最大の動力源になると考えられている。 Canalysの予測によると、中国のAI PC市場は2024年に爆発的な成長期に入り、2028年までに3,300万台に達し、PC市場全体の出荷台数の73％を占めると予想されている。

この構想が提案されてからわずか 1 年ですが、AI PC は本当に「崩壊する前に建物を助ける」ことができるのでしょうか。

AI+PCは決して「新種」ではなかった

AI PC開発の出発点について、業界関係者のほとんどは、Intel CEOのパット・ゲルシンガー氏がシリコンバレーで初めて「AI PC」を提案し、同時に発売された2023年9月に遡ると考えている。 Core Ultra シリーズ プロセッサが年末に発表され、その後になって初めて関連製品が誕生しました。

しかし、TMTpost Media APP は、関連テクノロジーに関する詳細な調査を行った結果、タイムラインをさらに遡ると、NVIDIA が 2018 年に RTX テクノロジーと AI 専用に構築された初のコンシューマー グレードの GPU チップ (GeForce) を実際に発売したことを発見しました。 RTX ）。 NVIDIA の技術エンジニアによると、「NVIDIA の定義では、AI PC は専用の AI アクセラレーション ハードウェアを備えたコンピューターであり、RTX GPU では、これらの専用 AI アクセラレーターは Tensor コアと呼ばれます。」

NVIDIA GPU チップでサポートされる AI アプリケーション

より一般的に理解すると、Nvidia によって GPU チップに追加された Tensor コアは、スーパーコンピューティングの「アクセラレーター」のようなもので、特定のタイプの数学的計算、特にディープ ラーニングの計算タスクを処理および加速するために特別に使用されます。

キッチンで料理をしていて、野菜を切るのに普通の包丁を持っていると想像してみてください。しかし、専用の野菜カッターがあれば、野菜を切る速度と効率が大幅に向上します。同様に、通常のプロセッサ (CPU) とグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) はさまざまなコンピューティング タスクを処理できますが、Tensor Core は特定の「野菜」 (つまり、数学的演算) を処理するように設計された特殊な野菜切断機のようなものです。行列の乗算や畳み込みなど)。

これらの操作は、ニューラル ネットワークのトレーニング時に必要となる多数の行列乗算など、深層学習では一般的であり、Tensor コアはこれらのタスクを従来のコンピューティング ユニットよりも高速に完了できます。その結果、Tensor Core を使用すると、AI モデルのトレーニングと推論プロセスが大幅に高速化され、これらの複雑な計算をより短い時間で完了できるようになります。

Tensor Core の登場は、実際には AI のパフォーマンスを加速し、以前はクラウドで実行できた新しい AI 機能を PC ユーザーに導入することを目的としています。開発者またはディープ AI ユーザー向けに、NVIDIA はディープラーニング推論パフォーマンスを高速化する TensorRT 開発者キットも発売しました。

生成AIで完成した「絵が絵になる」アプリ

NVIDIA 技術エンジニアによると、TensorRT は、Stable Diffusion 1.5 や SDXL などの一般的な生成 AI モデルを高速化できるとのことで、新しい UL Procyon AI 画像生成ベンチマークも TensorRT 高速化をサポートしています。したがって、生成 AI アプリケーションが登場したばかりのときは、NVIDIA プロフェッショナル グレードのグラフィックス カードが「入手困難」であることがわかります。GPU チップの供給が不十分な場合、RTX 4090 や RTX 4080 などの多くのコンシューマ グレードのグラフィックス カードが入手困難になります。 AIコンピューティングにも大量に購入され使用されています。

現在では、Wenshengtu、Tushengtu アプリケーション、ローカル モデルの学習と生成に依存する「インテリジェント音声アシスタント」など、NVIDIA RTX GPU を介して完成できる個人ユーザー向けの AI アプリケーションも多数あります。したがって、「AI PC」自体は、アプリケーションレベル、さらにはハードウェア技術レベルから見ても「新種」ではないと言えます。

チップメーカーが「AI PC」の旗を掲げる

Intelが「AI​​ PC」を提唱してからこの概念がPC分野で広く認知されるようになったのは、一方でNVIDIAによる関連AIアプリケーションの多くが、プロフェッショナル向けであるエンタープライズ側に重点を置いていたからである。グラフィックス カード (またはワークステーション グラフィックス カード) は、TensorFlow、PyTorch、Caffe などの深層学習フレームワークや、大規模なデータ セットでのモデル トレーニング用のその他の深層学習フレームワークに適用されます。

別の例として、研究機関や企業は、大規模なニューラル ネットワーク (GPT モデル、BERT モデルなど) のトレーニングにおいて、作業効率を向上させるために、NVIDIA DGX Station A100 などの高性能ワークステーションやクラスターを使用します。

これらの大規模アプリケーションと比較すると、パーソナル コンピューター (PC) を取り巻くエンドサイドの AI 処理要件は、Tensor Core によってもたらされた「副産物」と見ることができます。関連するアプリケーションはゲーム、画像生成、言語処理などにも見られますが、安価で使いやすく敷居が低いクラウドコンピューティングの能力に比べ、AIアプリケーション用にグラフィックカードを別途購入するのは負担が大きすぎます。普通のユーザーが贅沢すぎる。

一方、CPU と比較すると、GPU は「厳密に必要とされる」環境上のニッチにはありません。 Jon Peddie Research が発表したデータによると、2024 年第 1 四半期の時点で、PC 市場における独立型グラフィックス カードの普及率は 20% 未満です。これは、一部の CPU に組み込まれた統合グラフィックスに依存しても依然として多くのオフィスでの使用に対応できるためです。日常のエンターテイメントと基本的な生産性のニーズ。

したがって、NVIDIA はすでに AI アプリケーション関連のレイアウトを早期に開始しており、エコロジー マッチングの点で先行者利益も備えていますが、しかし、「AI PC」の脚光を浴びたのはインテルだった。

インテルが「AI PC」のコンセプトを提案したとき、ターゲットグループとして個人消費者もターゲットとしていたことは注目に値します。 Intel China のテクニカルゼネラルマネージャーである Gao Yu 氏は Titanium Media APP とのやりとりの中で次のように述べています。「AI PC は PC の新時代の幕開けとなるでしょう。AI PC の概念が提案されて以来、Intel は端末メーカーとも協力して普及を推進してきました。」製品の革新と AI エコロジーの創出、AI アプリケーションの実装などにより、AI PC が消費者の心に浸透し続けることができます。」

個人向けAIアプリケーション

説明する必要があるもう 1 つの点は、Intel が AI PC の定義に関して比較的明確なカテゴリ境界を持っていることです。 Gao Yu氏は、「Intelが定義するAI PCとは、具体的にはCPU+GPU+NPUを備えた薄型軽量のノートブック型を指します。そこで強調されるシナリオアプリケーションは、実際にはAIを使用してクラウドを通じてPCと緊密に連携することです。または、コンピューター側で独立して実行される大規模な言語モデルにより、ユーザーは豊富な AI アプリケーション シナリオを実現できます。」

つまり、インテルが提案する「AI PC」には、個人が使用する可能性のある高性能デスクトップコンピューターやワークステーション製品は含まれておらず、これにより、インテルが定義する「AI PC」は、コンピューティングパワーに大きく依存するアプリケーションシナリオと完全に重複します。 、ChatGPTのような大規模なアプリケーションを作成することよりも、AIが個人にサービスを提供し、作業効率を向上させる方法に重点を置いています。

TMTpost Media APPの観点から、Intel、Lenovo、AsusなどのOEMメーカーが共同で推進するUltraシリーズプロセッサを搭載したノートPCも、QualcommやNvidiaのチップを使ったAI演算能力を備えたパーソナルコンピュータも、すべて「AI PC」の範疇に入る。。

「AI PC」の定義は、どのブランドのチップやどのメーカーのソフトウェアが使用されているかではなく、AI PC が提供できるエクスペリエンスによって決まるべきです。

中国ヒューレット・パッカード株式会社の副社長兼中国消費者製品部門のゼネラルマネージャーであるFan Zijun氏は、次のように述べています。「AI PCの定義は、ブランドごと、人ごとに異なる可能性があります。たとえば、AIソフトウェアがコンピューターにインストールされている場合、それはAI PCになりますか? それとも、製品にはAI機能をアクティブにするための独立したボタンが付いていますか?」

AI PC の核心は、実際には AI 機能を使用して効率を向上させ、価値を生み出すことです。これに基づいて、AI PC のもう 1 つの大きな特徴は、ローカルのコンピューティング能力とローカル展開機能の恩恵による効率アップグレードのソースの提供に重点を置いている点です。

AIはPCをどう変えるのか？

AI PC の起源と定義を理解した上で、現在の状況を見た場合、AI の追加は PC 分野にどのような影響を与えるでしょうか。TMTpost Media APP の分析では、市場と競争環境の変化の促進、および製品機能の定義の更新という 2 つの側面に主に焦点を当てることになると考えています。

市場の観点から見ると、「AI PC」は長年停滞していたPC市場に成長の活力を与えたと言えるだろう。 Canalys が発表したデータによると、世界の PC は 2024 年第 2 四半期も成長を続け、デスクトップおよびノー​​トブックの出荷台数は前年比 3.4% 増の 6,280 万台に達しました。

このうち、AI PCの出荷台数は880万台で、今四半期のPC総出荷台数の14％を占めた。ただし、Canalys の統計における AI PC デバイスには、デスクトップとノートブックが含まれることに注意してください。カテゴリを定義する基準は、AI ワークロード専用のチップセットまたはモジュール (NPU など) が搭載されているかどうかです。 PC には、Intel チップを搭載したノートブック製品だけでなく、Nvidia グラフィック カードを使用した PC 製品も含まれます。

業界関係者は以前、「Windows 11への移行とAI PCの採用により、製品アップデートサイクルは今後4四半期で加速するだろう。AI機能の統合はデバイスのパフォーマンスを向上させるだけでなく、新しいアプリケーション シナリオとユーザー エクスペリエンス、特に生産性とエンターテインメント エクスペリエンスの向上により、AI PC が将来の市場成長の重要な推進力となります。」

多くの OEM メーカーの中で、レノボは最初に「AI」に注力しました。インテルが昨年 12 月初旬に Core Ultra シリーズのプロセッサーを発売した後、レノボは 12 月 15 日に ThinkPad X1 Carbon AI と Xiaoxin Pro 16 の AI Core バージョンをリリースしました。 AI Ready AI PC 製品 2 つ。

10月初め、第9回レノボ・イノベーション・アンド・テクノロジー・カンファレンス（2023 Lenovo Tech World）でも、レノボはAI PC製品のデモを率先して行いました。また、レノボはIDCと共同で業界初の「AI PC業界（中国）」も発表しました。ホワイトペーパー」。

単一四半期に 1,370 万台を出荷する PC ブランドとして、HP は AI PC 市場に最初に参入したメーカーの 1 つでもあります。これまでにStar Book Pro 16やStar Book Pro 14などのAI PC端末を発売しただけでなく、AI機能をワンストップで統合したHuixiaowei Intelligent Assistant 4.0もリリースした。

今年 5 月 10 日、レイセオン テクノロジーは、Intel Core Ultra 7 プロセッサを搭載し、CPU+GPU+NPU をサポートして AI ハイブリッド コンピューティング能力を提供する、初の拡張範囲 AI PC Raytheon aibook15 をリリースしました。さらに、MSI、ASUS、Honor などの OEM メーカーも Intel CPU の反復を利用して、同時に「AI PC」への進化を完了しました。

現在の市場における AI PC の成果について、TMTpost Media APP は次のように考えています。これは、AI PC の反復がチップをコアとしたハードウェアの反復に依存しているという事実によるものです。つまり、多くの消費者が製品を購入する際、「AI PC」か「非 AI PC」かの選択を迫られるのではなく、ユーザーが最新のチップを搭載した PC 製品を購入する限り、それは「AI」でなければならないということです。パソコン」。

Intel China の王瑞会長は、今年 6 月の時点で、Intel Core Ultra プロセッサのリリース以来、800 万台のデバイスに Core Ultra プロセッサが搭載されていると述べました。統計的な観点から見ると、これは AI PC 上で AI アプリケーションが実行されているかどうか、または製品にローカル AI コンピューティング能力が備わっていることをユーザーが知っているかどうかに関係なく、これは「AI PC」によって達成された売上です。

AI 機能がどのように PC 製品の売上を促進できるかについて、TMTpost Media APP は、Fan Zijun 氏の見解がより信頼できると考えています。 AI PC について学び、購入すれば、新たな需要が生まれるでしょう。」

結局のところ、AI PC は従来の PC と比べて、外観、デザイン、さらにはシステム UI にさえ違いがないため、ゲームノートやゲーム機のような浅い市場教育を通じてユーザーに製品の革新性を理解させることはできません。現段階では、AI 機能とローカル コンピューティング能力が追加されており、このサークルを突破するための「キラー アプリケーション」が急務となっています。AI によってもたらされる価値を消費者が認識できるようにすることによってのみ、最終的に購入を促進することができます。

AI PC に適したキラー アプリケーションがいつ登場するかは、過去に ChatGPT、Stable Diffusion、Pika などの人気の AI アプリケーションが核となるか、より大きなクラウド コンピューティング能力を活用していることがわかります。をサポートするか、高いコンピューティング能力を備えた独立した GPU の要件を提示します。 TMTpost Media APP によると、現段階での AI PC の主な利点は、高いコンピューティング能力を必要とするこれらのアプリケーションのモバイル展開に反映されるでしょう。

Gao Yu氏はこれについても言及しました：「AI PCでは、クラウドは計算能力の上限を表し、端末側は計算能力の下限を表します。クラウドAIと端末側AIは共同してPCユーザーにAIアプリケーションエクスペリエンスを提示します」 AI PC レベルで、AI アプリケーションの実装を促進したい場合は、強力なハードウェアだけでなく、最適化されたソフトウェアも必要です。」

業界アナリストはTMTpost APPに次のように語った。「現時点では、AI PCの人気は機器の価格とユーザーの教育レベルに大きく影響されており、さらに、製品によってもたらされる経験の違いが十分に明らかではないため、このタイプの機器はそうである。」現在のステージは主にハイエンド市場とプロユーザー向けであり、マス市場での受け入れはまだ改善中です。」

市場への影響という点では、現段階では AI が PC 販売に与える実際の影響は非常に限定的であり、AI ではなく PC のみにお金を払うユーザーが増えています。より多くの AI アプリケーション、特にローカル AI コンピューティング能力に依存できるアプリケーションが出現するにつれて、時間の次元が長くなると、AI によってもたらされる生活や仕事の効率の向上を一部のユーザーが認識し始めると、人々は「AI PC」を理解して購入したくなるでしょう。

将来の AI PC の競争の方向性について、Fan Zijun 氏は、CPU の性能、放熱能力、画面とキーボード、本体のデザインなど、ハードウェア レベルでの競争が引き続き核になると考えています。しかし、AI の追加により、製品の競争力に関する考え方に確かに変化がもたらされました。

「ハードウェアをベースに、AI PC 時代には、セキュリティ、信頼性、使いやすさが製品の新たな検討次元になると思います。セキュリティは主にプライバシーに関するものであり、特にデバイスとクラウドが重要な AI 時代では、セキュリティは主にプライバシーに関するものです」信頼性 セックスは、製品が生産性ツールとして使用でき、さまざまな作業条件下で安定して動作できるという問題を解決することを意味し、使いやすさは、AI の機能を最大限に活用して、次のことを実現する方法を指します。敷居の低さ、実用性、高効率のバランスです」と Fan Zijun 氏は言いました。

AIの追加が状況の変化を引き起こし、「コア戦争」を引き起こす

現段階で AI PC がもたらすイノベーションについて、また AI PC が消費者の製品購入に影響を与える重要な要素になるかどうかについて語るのは時期尚早であるとすれば、「AI PC」の登場により、業界の競争環境にも変化が実際に訪れている。

Computex 2024を例にとると、AIを巡って従来のチップブランドであるIntel、AMD、Nvidiaが競うだけでなく、Qualcommなどの「新興PC勢」もAI搭載PCの導入を競っており、多くの端末メーカーも同時並行で取り組んでいる。 . AI アプリケーション。

実際、クアルコムの PC プラットフォームのレイアウトは、2016 年には既に始まっています。PC 用の Snapdragon 835 の発売から、PC 用の Snapdragon 8cx コンピューティング プラットフォームの発売、そして今日の Snapdragon X コンピューティング プラットフォームと 2 つのプロセッサに至るまで、クアルコムは「PC」の誕生から 8 年が経ち、AI PC の概念の導入により、クアルコムは業界を再編し、この機会を利用してゲームに参入することもできました。

クアルコムとマイクロソフトが AI PC の開発で提携

2024年に入り、PC分野におけるクアルコムの展開も加速している。重要な出来事の1つはマイクロソフトとの協力だ。 5 月 21 日の早朝、Microsoft は新しい Surface Pro と Surface Laptop を発表しました。これらは、AI 時代の Microsoft ハードウェアの始まりと見なされます。同時に、これらの新しいマシンには Qualcomm プロセッサが搭載されています。 IntelやMicrosoftが提唱するAI PC構想と区別するため、新製品には「Copilot+PC」という名称も与えられた。

以前、Titanium Media APP と Qualcomm のテクニカル ディレクターとの間のやり取りの中で、先方は Microsoft Office 365 関連パッケージがネイティブ アプリケーションとして Snapdragon を搭載した Windows PC に移植されていると述べ、そのほかにも Adob​​e Family Bucket Adaptation も行われていると述べました。 、ブラウザは Edge と Chrome もサポートしていますが、現時点ではゲームへの対応は主にカジュアル ゲーム向けです。

クアルコムのアンモン社長兼最高経営責任者（CEO）は「PCは再構築されつつある。Snapdragon X Eliteを搭載したCopilot+ PCのシステム全体がAIを統合し、Snapdragonチップを搭載したWindows Copilot+ PCがパーソナルコンピューティングエクスペリエンスを共同で定義している。アプリケーションの作成」と述べた。次世代の PC 製品に向けて。」

QualcommだけでなくAppleもAI PC時代の「ナマズ」になる、自社開発のアーキテクチャ、最新のプロセス技術、Mac OSに依存して、AppleのMシリーズチップとMacBook製品は短期間で成功を収めました。しかし、多くの人が見落としているのは、Apple がチップに AI アクセラレーション モジュールを導入した最初のメーカーの 1 つでもあるということです。

Apple は初めて、専用の AI アクセラレーション モジュールである Neural Engine を携帯電話チップに追加しました。これは、2017 年にリリースされた A11 Bionic チップにまで遡ることができます。 A11 Bionic チップには Apple 初のニューラル エンジンが搭載されており、顔認識 (Face ID) や拡張現実 (AR) アプリケーションなどの機械学習タスクを処理するように特別に設計されています。

Apple の M シリーズ チップには、画像認識、自然言語処理などの AI および機械学習タスクを処理するために特別に使用される専用のニューラル エンジン (Neural Engine) も統合されています。したがって、Apple では、AI アプリケーションの展開のための一定のハードウェア基盤が築かれています。

TMTpost Media APP は、AI PC への参入により、すべてのチップ メーカーが再び同じスタート ラインに加わったと考えています。現在の競争から判断すると、NVIDIA は独自のアーキテクチャ、比較的完全なエコシステム、エンタープライズ アプリケーションに基づいて AI PC 競争において一定の優位性を持っていますが、一方、Intel は市場認知度や製品開発の優位性を獲得しており、主要な製品量もそれに続いています。後ろに。

AMD、クアルコム、アップル、あるいは他の参入企業であっても、他のメーカーは一貫したペースと平等な開発機会を維持しています。 AI PC の時代において、インテルが CPU 分野で優位性を維持することはますます困難になっています。

一般的に言えば、AI PC はまだ開発の初期段階にあり、市場教育をより迅速かつ効率的に完了すると同時に、従来の PC と比較して AI PC の真の「キラー機能」を見つける方法は、端末メーカーやチップ メーカーにとって重要です。 , ソフトウェアメーカーが直面する一般的な問題。

長期的には、AI PC はローカル コンピューティング能力の利点を利用してクラウド コンピューティング能力をより適切に補完し、前者は AI アプリケーションに強力なプライバシー、高いコンピューティング効率、優れたエクスペリエンスの一貫性を提供する役割を果たしますが、後者はより汎用性が高くなります。 、スケーラビリティ、およびコンピューティング能力の要件を満たして初めて、AI PC は「ギミック」の帽子を取り除き、AI の高速レーンに乗り出すことができます。