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인공지능 PC

PC(개인용 컴퓨터)가 발명된 이래로 소비자가 수용할 수 있는 것은 바로 생산성 도구의 특성 때문이며, 또한 몇 안 되는 "생산성"과 밀접한 관련이 있습니다. 꼭 필요한 "제품. 기술 하드웨어"

그러나 지난 10년간의 발전 과정에서 PC 시장은 큰 변동을 보였습니다.2008년 이후 스마트폰의 영향과 경제 환경의 영향으로 글로벌 PC 출하량이 둔화되기 시작했으며, 2013년에는 연간 출하량이 최고치인 3억 5천만 대에서 3억 1천만 대로 감소했습니다.

이후 시장 포화와 모바일 기기의 대중화로 인해 PC 시장은 계속해서 '냉각기'를 맞이하고 있다. 그러나 2019년 이후 원격근무와 온라인 학습에 대한 수요가 크게 증가하면서 시장은 단기적으로 다시 정점에 도달했습니다. 하지만 단기적인 수요 호황이 지나가자 시장은 다시 침묵에 빠졌고, 2023년에는 출하량이 2억4700만대로 줄어들며 '역사적 최저치'를 기록했다.

동시에,PC 시장의 제품 카테고리 역시 큰 변화를 겪고 있다. 대표적인 사례가 바로 게임 노트북과 AI PC다.전자는 지난 5년간 '신종'에서 '세일즈 리더'로의 급속한 변신을 마쳤고, AI PC는 향후 5년 PC 시장을 견인할 가장 큰 동력원으로 꼽힌다. Canalys의 예측에 따르면 중국의 AI PC 시장은 2024년부터 폭발적인 시기에 돌입하기 시작해 2028년에는 3,300만 대에 도달해 전체 PC 시장 출하량의 73%를 차지할 것으로 예상된다.

개념이 제안된 지 불과 1년 만에 AI PC가 과연 "건물이 무너지기 전에 상황을 바꾸고 도울 수 있을까?"

AI+PC는 결코 “신종”이 아니었습니다.

AI PC 개발의 시작점에 대해 업계 대부분의 사람들은 인텔 CEO 팻 겔싱어(Pat Gelsinger)가 실리콘밸리에서 'AI PC'를 처음 제안하고 출시와 동시에 시작된 2023년 9월로 거슬러 올라갈 수 있다고 믿고 있다. 연말에 Core Ultra 시리즈 프로세서가 출시되고 나서야 관련 제품이 결실을 맺었습니다.

그러나 TMTpost Media APP는 관련 기술에 대한 심층적인 연구를 수행한 결과, 타임라인을 더 거슬러 올라가면 실제로 NVIDIA가 RTX 기술과 AI용으로 특별히 제작된 최초의 소비자급 GPU 칩(GeForce)을 2018년에 출시했다는 사실을 발견했습니다. RTX ). NVIDIA 기술 엔지니어에 따르면 "NVIDIA의 정의에 따르면 AI PC는 전용 AI 가속 하드웨어가 장착된 컴퓨터이며, RTX GPU에서는 이러한 전용 AI 가속기를 Tensor Core라고 합니다."

NVIDIA GPU 칩이 지원하는 AI 애플리케이션

좀 더 일반적으로 이해하자면, Nvidia가 GPU 칩에 추가한 Tensor Core는 특정 유형의 수학적 계산, 특히 딥 러닝의 계산 작업을 처리하고 가속화하는 데 특별히 사용되는 슈퍼컴퓨팅 "가속기"와 같습니다.

부엌에서 요리를 하고 있는데 야채를 자르는 일반 칼이 있다고 상상해 보세요. 하지만 전문적인 야채 절단기가 있다면 야채를 자르는 속도와 효율성이 크게 향상될 것입니다. 마찬가지로 일반 프로세서(CPU)와 그래픽 처리 장치(GPU)는 다양한 컴퓨팅 작업을 처리할 수 있지만 Tensor Core는 특정 "야채"를 처리하도록 설계된 특수 야채 절단 기계와 같습니다.”(즉, 수학 연산) 행렬 곱셈 및 컨볼루션 등)

이러한 작업은 신경망을 훈련할 때 필요한 수많은 행렬 곱셈과 같이 딥 러닝에서 일반적이며 Tensor 코어는 이러한 작업을 기존 컴퓨팅 장치보다 빠르게 완료할 수 있습니다. 결과적으로 Tensor Core를 사용하면 AI 모델의 훈련 및 추론 프로세스가 크게 가속화되어 이러한 복잡한 계산을 더 짧은 시간에 완료할 수 있습니다.

Tensor Core의 등장은 실제로 AI 성능을 가속화하고 이전에는 클라우드에서 실행할 수 있었던 새로운 AI 기능을 PC 사용자에게 도입하기 위한 것입니다. 개발자 또는 딥 AI 사용자를 위해 NVIDIA는 딥 러닝 추론 성능을 가속화하기 위해 TensorRT 개발자 키트도 출시했습니다.

생성 AI를 통해 완성된 '그림이 그림을 만든다' 애플리케이션

NVIDIA 기술 엔지니어에 따르면 TensorRT는 Stable Diffusion 1.5 및 SDXL을 포함한 인기 있는 생성 AI 모델을 가속화할 수 있습니다. 새로운 UL Procyon AI 이미지 생성 벤치마크도 TensorRT 가속을 지원합니다. 따라서 생성적 AI 애플리케이션이 막 등장할 때 NVIDIA 전문가급 그래픽 카드는 "찾기 어렵다"는 것을 알 수 있습니다. GPU 칩 공급이 부족하면 RTX 4090 및 RTX 4080과 같은 많은 소비자급 그래픽 카드가 출시됩니다. AI컴퓨팅에도 대량으로 구매해서 사용하고 있습니다.

요즘에는 Wenshengtu, Tushengtu 애플리케이션, 로컬 모델 학습 및 생성에 의존하는 "지능형 음성 도우미" 등 NVIDIA RTX GPU를 통해 완료할 수 있는 개별 사용자를 위한 AI 애플리케이션도 많이 있습니다.따라서 'AI PC' 자체는 애플리케이션 수준이나 하드웨어 기술 수준에서도 '신종'은 아니라고 할 수 있다.

칩 제조사들 'AI PC' 기치 내세워

인텔이 'AI PC'를 제안한 이후에야 이 개념이 PC 분야에서 널리 인식된 이유는 한편으로는 엔비디아의 관련 AI 애플리케이션 중 상당수가 전문가 중심인 기업 측에 더 집중되었기 때문이다. 그래픽 카드(또는 워크스테이션 그래픽 카드)는 대규모 데이터 세트에 대한 모델 훈련을 위해 TensorFlow, PyTorch, Caffe 및 기타 딥 러닝 프레임워크와 같은 딥 러닝 프레임워크에 적용됩니다.

또 다른 예로, 대규모 신경망(예: GPT 모델, BERT 모델 등) 교육에서 연구 기관 및 기업은 작업 효율성을 높이기 위해 NVIDIA DGX Station A100과 같은 고성능 워크스테이션 또는 클러스터를 사용할 것입니다.

이러한 대규모 애플리케이션과 비교하면 개인용 컴퓨터(PC)를 둘러싼 최종 AI 처리 요구 사항은 Tensor Core가 가져온 "부산물"이라고 볼 수 있습니다.관련 애플리케이션은 게임, 이미지 생성, 언어 처리 및 기타 애플리케이션에서도 볼 수 있지만, 저렴하고 사용하기 쉽고 임계값이 낮은 클라우드 컴퓨팅 성능에 비해 AI 애플리케이션을 위한 별도의 그래픽 카드를 구입하는 것은 너무 과중합니다. 일반 사용자는 너무 사치스럽습니다.

반면, CPU와 비교할 때 GPU는 "절대적으로 필요한" 생태학적 틈새 시장에 있지 않습니다. Jon Peddie Research가 발표한 데이터에 따르면 2024년 1분기 기준으로 PC 시장에서 독립 그래픽 카드의 보급률은 20% 미만입니다. 일부 CPU에 내장된 통합 그래픽에 의존하는 것은 여전히 ​​많은 사무실을 충족할 수 있기 때문입니다. 일상적인 엔터테인먼트 및 기본적인 생산성 요구 사항.

따라서 NVIDIA는 이미 AI 애플리케이션을 중심으로 관련 레이아웃을 일찍 출시했고 생태학적 매칭 측면에서 선점자 이점도 갖고 있음에도 불구하고,하지만 'AI PC'의 각광은 인텔에 잡혔다.

인텔이 'AI PC' 개념을 제안했을 때 개인 소비자도 타깃으로 삼았다는 점은 주목할 만하다. Intel China의 기술 총책임자인 Gao Yu는 Titanium Media APP와의 대화에서 "AI PC가 PC의 새로운 시대를 열 것입니다. AI PC 개념이 제안된 이후 Intel은 단말기 제조업체와 협력하여 제품 혁신과 AI 생태계 조성, AI 애플리케이션 구현 등을 통해 AI PC가 소비자의 마음 속으로 계속 침투할 수 있도록 돕습니다.”

개인을 위한 AI 애플리케이션

설명해야 할 또 다른 점은 인텔이 AI PC 정의에 대해 비교적 명확한 범주 경계를 가지고 있다는 것입니다. Gao Yu는 "인텔이 정의한 AI PC는 구체적으로 CPU+GPU+NPU를 갖춘 얇고 가벼운 노트북 형태를 의미한다. 그가 강조하는 시나리오 애플리케이션은 실제로 AI를 활용해 클라우드를 통해 PC와 긴밀하게 협업하거나, 컴퓨터 측에서 독립적으로 실행되므로 사용자를 위한 풍부한 AI 애플리케이션 시나리오가 가능합니다.”

즉, 인텔이 제안하는 'AI PC'에는 개인이 사용할 수 있는 고성능 데스크톱 컴퓨터와 워크스테이션 제품이 제외되며, 이로 인해 인텔이 정의한 'AI PC'는 컴퓨팅 성능에 크게 의존하는 애플리케이션 시나리오와 완전히 일치하지 않게 됩니다. , ChatGPT와 같은 대규모 애플리케이션을 만드는 것보다 AI가 어떻게 개인에게 서비스를 제공하고 업무 효율성을 향상시킬 수 있는지에 더 중점을 둡니다.

TMTpost Media APP 관점에서 보면,Intel, Lenovo, Asus 및 기타 OEM 제조업체가 공동으로 홍보하는 Ultra 시리즈 프로세서를 탑재한 노트북 제품이든 Qualcomm 및 Nvidia 칩을 사용하는 AI 컴퓨팅 성능을 갖춘 개인용 컴퓨터이든 모두 "AI PC" 범주에 포함됩니다.。

'AI PC'의 정의는 어떤 칩 브랜드나 어떤 제조사의 소프트웨어를 사용하느냐보다는 그것이 제공할 수 있는 경험에서 나와야 한다.

중국 휴렛패커드(Hewlett-Packard Co., Ltd.) 부사장이자 중국 소비재 부문 총괄 책임자인 판즈준(Fan Zijun)은 "AI PC에 대한 정의는 브랜드와 사람마다 다를 수 있다. 예를 들어 AI 소프트웨어가 컴퓨터에 설치하면 AI PC가 되는 건가요? 아니면 제품에 AI 기능을 활성화할 수 있는 버튼이 따로 있는 걸까요?”

AI PC의 핵심은 사실 AI 기능을 활용해 효율성을 높이고 가치를 창출하는 것이다.이를 바탕으로 AI PC의 또 다른 주요 특징은 로컬 컴퓨팅 성능과 로컬 배포 기능의 축복에서 비롯되는 효율성 업그레이드의 원천을 제공하는 데 중점을 둔다는 것입니다.

AI는 PC를 어떻게 변화시킬 것인가?

AI PC의 유래와 정의를 이해한 후, 현재 상황을 살펴보면 AI의 추가가 PC 분야에 어떤 영향을 미칠까요?TMTpost Media APP 분석은 주로 시장 및 경쟁 환경의 변화를 촉진하고 제품 기능 정의를 업데이트하는 두 가지 측면에 중점을 둘 것이라고 믿습니다.

시장 관점에서 볼 때, 'AI PC'는 수년간 침체되어 있던 PC 시장에 성장 활력을 불어넣은 것으로 보인다. Canalys가 발표한 데이터에 따르면, 글로벌 PC는 2024년 2분기에도 계속해서 성장했으며, 데스크톱 및 노트북 출하량은 전년 동기 대비 3.4% 증가한 6,280만 대에 달했습니다.

이 중 AI PC 출하량은 880만대로 이번 분기 전체 PC 출하량의 14%를 차지했다. 그러나 Canalys 통계의 AI PC 장치에는 데스크톱과 노트북이 포함된다는 점에 유의해야 합니다. NPU와 같은 AI 워크로드 전용 칩셋이나 모듈이 장착되어 있는지 여부입니다. PC에는 Intel 칩을 탑재한 노트북 제품 외에도 Nvidia 그래픽 카드를 사용하는 PC 제품도 포함됩니다.

업계 관계자는 앞서 "윈도우 11로의 전환과 AI PC 채택으로 향후 4분기 동안 제품 업데이트 주기가 가속화될 것"이라고 분석했다. AI 기능의 통합은 기기 성능을 향상시킬 뿐만 아니라, 특히 생산성과 엔터테인먼트 경험을 향상시키는 새로운 애플리케이션 시나리오와 사용자 경험은 AI PC를 미래 시장 성장의 중요한 동인으로 만듭니다.”

많은 OEM 제조사 중 가장 먼저 'AI'에 주목한 곳은 레노버가 지난해 12월 초 인텔이 코어 울트라(Core Ultra) 프로세서 시리즈를 출시한 이후 12월 15일 씽크패드 X1 카본 AI(ThinkPad X1 Carbon AI)와 샤오신 프로 16(Xiaoxin Pro 16)을 출시한 것이다. 두 가지 AI Ready AI PC 제품.

레노버는 지난 10월 초 제9회 레노버 혁신 및 기술 컨퍼런스(2023 레노버 테크 월드)에서도 AI PC 제품 시연에 앞장섰다. 또한 레노버는 IDC와 함께 업계 최초 'AI PC 산업(중국)'도 공개했다. 백".

HP는 단일 분기에 1,370만 대의 출하량을 기록한 PC 브랜드로서 AI PC 시장에 최초로 진출한 제조업체 중 하나이기도 하다. 지금까지 스타북 프로 16, 스타북 프로 14 등 AI PC 단말기를 출시했을 뿐만 아니라 원스톱 AI 기능을 통합한 후이샤오웨이 인텔리전트 어시스턴트 4.0도 출시했다.

올해 5월 10일, 레이시온 테크놀로지(Raytheon Technology)는 Intel Core Ultra 7 프로세서를 탑재하고 CPU+GPU+NPU를 지원하여 AI 하이브리드 컴퓨팅 성능을 제공하는 최초의 확장 범위 AI PC Raytheon aibook15를 출시했습니다. 또한 MSI, ASUS, Honor 등 OEM 제조업체도 Intel CPU의 반복을 사용하여 동시에 "AI PC"로의 진화를 완료했습니다.

현재 시장에서 AI PC의 성과와 관련하여 TMTpost Media APP는 다음과 같이 믿습니다.이는 AI PC의 반복이 칩을 핵심으로 하는 하드웨어 반복에 의존한다는 사실에 더욱 기인합니다.즉, 많은 소비자가 제품을 구매할 때 'AI PC'와 '비AI PC' 사이에서 선택의 기로에 놓이는 것이 아니라, 사용자가 최신 칩을 탑재한 PC 제품을 구매한다면 'AI PC'여야 한다는 것이다. PC".

Intel China의 Wang Rui 회장은 올해 6월 현재 Intel Core Ultra 프로세서 출시 이후 800만 대의 장치에 Core Ultra 프로세서가 탑재되었다고 밝혔습니다. 통계적 관점에서 볼 때 이는 AI 애플리케이션이 실행되고 있는지 여부나 사용자가 해당 제품에 로컬 AI 컴퓨팅 성능이 탑재되어 있음을 알고 있는지 여부에 관계없이 "AI PC"가 달성한 판매량입니다.

AI 기능이 어떻게 PC 제품 판매를 촉진할 수 있는지에 대해 TMTpost Media APP는 Fan Zijun의 관점이 더 신뢰할 만하다고 믿습니다. AI PC에 대해 배우고 구매하면 새로운 수요가 나타날 것입니다.”

결국 AI PC는 기존 PC와 비교해 외관이나 디자인, 심지어 시스템 UI까지 별 차이가 없기 때문에 게임 노트북이나 게임 콘솔과 같은 얕은 시장 교육으로는 사용자가 제품의 혁신성을 이해할 수 없다.현 단계에서는 AI 기능과 로컬 컴퓨팅 성능이 추가되면서 순환 고리를 돌파할 '킬러 애플리케이션'이 시급히 필요하다.AI가 제공하는 가치를 소비자가 인식할 수 있어야만 궁극적으로 구매를 촉진할 수 있습니다.

AI PC에 적합한 킬러 애플리케이션이 등장할 때는 과거에는 ChatGPT, Stable Diffusion, Pika 등 인기 있는 AI 애플리케이션을 보거나 더 큰 클라우드 컴퓨팅 성능을 활용했다고 볼 수 있습니다. , 또는 높은 컴퓨팅 성능을 갖춘 독립 GPU에 대한 요구 사항을 제시합니다. TMTpost Media APP에 따르면, 이 단계에서 AI PC의 주요 이점은 컴퓨팅 성능 요구 사항이 높은 이러한 애플리케이션의 모바일 배포에 반영될 것입니다.

Gao Yu는 또한 이렇게 언급했습니다. "AI PC에서 클라우드는 컴퓨팅 성능의 상한을 나타내고, 터미널 측은 컴퓨팅 성능의 하한을 나타냅니다. 클라우드 AI와 터미널 측 AI가 함께 PC 사용자에게 AI 응용 경험을 제시합니다. 두 가지 모두 플랫폼에 있습니다. AI PC 수준에서 AI 애플리케이션 구현을 촉진하려면 강력한 하드웨어뿐만 아니라 최적화된 소프트웨어도 필요합니다.”

업계 분석가들은 TMTpost APP에 다음과 같이 말했습니다. “현재 AI PC의 인기는 장비 가격과 사용자의 교육 수준에 크게 영향을 받습니다. 또한 제품으로 인한 경험 차이가 충분히 명확하지 않기 때문에 이러한 유형의 장비는 그렇습니다. 현재 무대는 주로 고급 시장과 전문 사용자를 대상으로 하며 대중 시장의 수용도는 여전히 개선되고 있습니다."

시장 영향력 측면에서 AI가 PC 판매에 미치는 실제 영향은 현 단계에서는 매우 제한적입니다. 시간 차원이 길어지면 더 많은 AI 애플리케이션, 특히 로컬 AI 컴퓨팅 성능에 의존할 수 있는 애플리케이션이 등장할수록일부 사용자가 AI가 가져온 삶의 향상과 업무 효율성을 인식하기 시작하면 사람들은 "AI PC"를 이해하고 구매하고 싶어할 것입니다.

Fan Zijun은 향후 AI PC의 경쟁 방향에 대해 이야기하면서 CPU 성능, 방열 용량, 화면 및 키보드, 본체 디자인 등 하드웨어 수준에서의 경쟁이 여전히 핵심이 될 것이라고 믿습니다. 그러나 AI의 추가는 실제로 제품에 대한 경쟁적 사고에 몇 가지 변화를 가져왔습니다.

"하드웨어를 기반으로 AI PC 시대에는 보안성, 신뢰성, 사용 편의성이 제품 고려의 새로운 차원이 될 것이라고 생각합니다. 보안은 주로 개인 정보 보호에 관한 것이며, 특히 디바이스와 클라우드가 신뢰성 섹스는 제품이 생산성 도구로 사용될 수 있고 다양한 작업 조건에서 안정적으로 작동할 수 있다는 문제를 해결하는 것에 관한 것이며, 사용 편의성은 AI의 기능을 최대한 활용하여 생산성을 달성할 수 있는 방법을 의미합니다. 낮은 임계값, 실용성 및 높은 효율성 사이의 균형입니다."라고 Fan Zijun은 말했습니다.

지형 변화 유발, AI 추가로 '핵심 전쟁' 촉발

현 단계에서 AI PC가 가져온 혁신과 그것이 소비자의 제품 구매에 영향을 미치는 핵심 요소가 될 것인지를 논하기에는 아직 이르다.'AI PC'의 등장으로 산업 경쟁 구도의 변화가 사실상 도래했다.

Computex 2024를 예로 들면, 전통적인 칩 브랜드인 Intel, AMD, Nvidia가 AI를 두고 경쟁하는 것뿐만 아니라 Qualcomm과 같은 "신 PC 세력"도 AI PC 배포를 위해 경쟁하고 있으며 많은 단말기 제조업체도 동시에 노력하고 있는 것을 볼 수 있습니다. .AI 애플리케이션.

실제로 퀄컴의 PC 플랫폼 레이아웃은 이미 2016년부터 시작됐다. PC용 스냅드래곤 835 출시부터 PC용 스냅드래곤 8cx 컴퓨팅 플랫폼 출시, 오늘날의 스냅드래곤 X 컴퓨팅 플랫폼과 2개의 프로세서까지, 퀄컴은- 'PC' 시대가 8년이 지났고, AI PC 개념 도입으로 퀄컴도 업계를 재편하고 게임에 진출할 수 있는 기회를 잡았다.

퀄컴과 마이크로소프트, AI PC 개발 위해 협력

2024년에 들어서면서 퀄컴의 PC 분야 레이아웃도 가속화되고 있다. 핵심 이벤트 중 하나는 마이크로소프트와의 협력이다. 5월 21일 이른 아침, 마이크로소프트는 새로운 서피스 프로(Surface Pro)와 서피스 랩탑(Surface Laptop)을 출시했다. 이는 마이크로소프트의 AI 시대 하드웨어의 시작이라고 할 수 있다. 동시에 퀄컴 프로세서도 탑재됐다. 인텔, 마이크로소프트가 제안한 AI PC 컨셉과 구별하기 위해 신제품에도 '코파일럿+PC'라는 이름이 붙었다.

앞서 티타늄 미디어 앱과 퀄컴 기술이사 간 통신에서 상대방은 마이크로소프트 오피스 365 관련 패키지가 스냅드래곤이 탑재된 윈도우 PC에 네이티브 애플리케이션으로 포팅됐다고 언급한 바 있다. 기타 어도비 패밀리 버킷 어댑테이션도 진행됐다. , 브라우저는 Edge 및 Chrome에 대한 지원도 제공합니다. 그러나 현재 게임에 대한 지원은 상대적으로 적습니다.

Qualcomm의 사장 겸 CEO인 Anmon은 다음과 같이 말했습니다: "PC는 재편되고 있습니다. Snapdragon X Elite가 탑재된 Copilot+ PC의 전체 시스템은 AI를 통합하고 Snapdragon 칩이 탑재된 Windows Copilot+ PC는 개인 컴퓨팅 경험을 공동으로 정의하고 있습니다. 차세대 PC 제품을 위해.”

퀄컴뿐 아니라 애플도 AI PC시대 '메기' 될 것자체 개발한 아키텍처와 최신 프로세스 기술, Mac OS를 바탕으로 Apple의 M 시리즈 칩과 MacBook 제품이 단기간 내에 성공을 거두었습니다. 그러나 많은 사람들이 간과하는 점은 Apple이 칩에 AI 가속 모듈을 도입한 최초의 제조업체 중 하나라는 점입니다.

Apple은 처음으로 전용 AI 가속 모듈인 Neural Engine을 휴대폰 칩에 추가했는데, 이는 2017년 출시된 A11 Bionic 칩으로 거슬러 올라갑니다. A11 Bionic 칩에는 얼굴 인식(Face ID) 및 증강 현실(AR) 애플리케이션과 같은 기계 학습 작업을 처리하도록 특별히 설계된 Apple 최초의 신경 엔진이 탑재되어 있습니다.

Apple의 M 시리즈 칩에는 이미지 인식, 자연어 처리 등과 같은 AI 및 기계 학습 작업을 처리하는 데 특별히 사용되는 전용 신경 엔진(Neural Engine)도 통합되어 있습니다. 따라서 Apple의 경우 AI 애플리케이션 배포를 위한 특정 하드웨어 기반이 마련되었습니다.

TMTpost Media APP는 AI PC에 진입한 후 모든 칩 제조업체가 다시 한번 동일한 출발선에 합류했다고 믿습니다.현재 경쟁으로 판단하면 NVIDIA는 고유한 아키텍처, 상대적으로 완전한 생태계 및 엔터프라이즈 애플리케이션을 기반으로 AI PC 경쟁에서 확실한 이점을 갖고 있는 반면, Intel은 시장 인지도와 제품 리더십을 장악하고 선도적인 제품 볼륨을 밀접하게 따르고 있습니다. 뒤에.

AMD, Qualcomm, Apple 또는 기타 진입업체 등 다른 제조업체는 일관된 속도와 동등한 개발 기회를 유지해 왔습니다. AI PC 시대를 맞아 인텔이 CPU 분야에서 우위를 유지하기는 더욱 어려워졌다.

일반적으로 AI PC는 아직 개발 초기 단계에 있습니다. 시장 교육을 더 빠르고 효율적으로 완료하는 동시에 기존 PC와 비교하여 AI PC의 진정한 "킬러 기능"을 찾는 방법은 단말기 제조업체, 칩 제조업체를 위한 것입니다. , 소프트웨어 제조업체가 직면하는 일반적인 문제입니다.

장기적으로 AI PC는 클라우드 컴퓨팅 성능을 더 잘 보완하기 위해 로컬 컴퓨팅 성능의 장점에 의존합니다. 전자는 강력한 개인 정보 보호, 높은 컴퓨팅 효율성 및 우수한 경험 일관성을 AI 애플리케이션에 제공하는 역할을 담당하는 반면, 후자는 더욱 다재다능합니다. .