为新款Mac电脑打造的M3芯片,成为苹果分享给果粉们的万圣节糖果。这个3纳米芯片上集成了2500亿个晶体管,性能、速度、功耗等方面比起M2有明显跃升,它号称比遥遥领先更进一步(even better than the best)。
就在上周,高通就“捣蛋”说,自己为Windows电脑开发的CPU,性能碾压友商,包括苹果的M2。高通的这款新CPU,基于ARM架构,开发它的团队,正是三名前苹果芯片工程师。两年前,高通以14亿美元收购了他们创办仅两年的NUVIA芯片设计公司。而高通与微软的合作,早在2016年底即开始,当时的ARM on Windows,被称为Cellular PC革命。
在个人电脑领域,ARM架构的芯片正对英特尔主导的X86架构CPU发起挑战,尤其是在生成式AI正在改变PC行业游戏规则之际。高通称其ARM CPU上能跑130亿参数的模型,而此前英特尔则宣布其第13代酷睿CPU上,能跑160亿参数的大模型。
是的,未来定义个人电脑的最重要指标之一,是能跑动多大的模型。真正的PC革命,以及人工智能真正迎来它的iPhone时刻,需要附体硬件,需要与电脑、手机和更多颠覆性的原生硬件融为一体,才能让人人都用上。
科技巨头们,正在不约而同地盯上个人电脑、手机、平板、各种可穿戴设备,还有酝酿中的AI原生硬件新设备。首先是微软,正在把GPT-4技术与其应用软件全面集成,这些用于提高生产效率的办公软件,主要运行在PC上。而人们用来与ChatGPT对话的主要设备,也是PC。
新冠疫情期间,PC经历了10年间最大的一波出货量增长,从2.6亿台暴增到接近历史高点的3.5亿台左右。之后又深度回调到3亿台以下。预计2023年继续回调到2019年的水平,年底基本开始恢复增长。
这个收入2500亿美元左右的行业,正处于发展的一个关键时期。一般认为,如果不发生工作方式、技术变革这样一些可能带来结构性的改变的事件,PC可能会沿着2011年高点以来的曲线缓慢下滑,在2019年出现了久违的出货反弹,以及经历了疫情带来的爆炸式的增长后,随着后疫情常态恢复,PC的“复兴”迅速深度回调,落到2019年之前的趋势线上——仿佛什么都没有发生过。
但的确有一件大事发生了。这就是生成式人工智能。2022年底,ChatGPT的推出,被认为是人工智能的iPhone时刻。但昂贵、巨大、高能耗、经常出现幻觉的模型,也正在寻找它能真正落地的应用场景,以获得进一步发展的动力。正如计算机从巨无霸、高能耗向小型化、个人化的发展,个人电脑才真正成为一项通用技术,生成式人工智能的大模型,也只有小型化、个人化,才能真正变成“通用人工智能”。
生成式人工智能的小型化与个人化,也并非像搜索那样,全世界只需要几个搜索应用软件,即可以在PC和移动端上满足绝大多数人的用途。计算与智能终将变得无处不在,人们做出决策和进行创作,都需要个人化的计算空间。这个计算空间,就是个人智能设备。它包括了PC和手机,而AI最强大的生产力功能,首先出现在PC上,因为对算力和系统要求较高的个人基础模型,总是最先在PC上部署。
智能的来源是数据。目前人类产生的数据,只有2%被有效使用了,其余的耗费巨资存储起来;而75%的数据都发生在边缘侧和设备端侧,芯片的主要市场也在消费领域。AI发展的未来,不可能局限在少数基础模型、科技巨头和算力巨头那里,它终将走向千行百业,亿万用户。连接智能与用户的,是终端设备,走向“普慧算力”的第一站,是个人电脑,这将可能在PC行业引发一场革命。
革命首先来自计算发展的内在逻辑。从移动计算到AI计算,芯片厂商正在积极向PC布局。苹果刚刚发布的Mac个人电脑,搭载了ARM架构的M3芯片;高通将推出的ARM PC芯片,性能和功耗已经碾压M2;英特尔引领着CPU+GPU+NPU芯片系统架构,把设备可部署的模型推到了160亿参数;英伟达和AMD都准备推出ARM PC处理器,挑战统治PC多年的X86架构处理器;开源指令集RISC-V芯片也在向PC领域进军。
芯片收入的大部分来自终端设备,芯片的发展越来越受到AI计算的主导。未来在设备端的深度学习能力、加速能力、视觉处理能力、多模态能力等,都将牵引芯片技术的朝着更加异构和智能的方向发展;而芯片的计算能力和特点,从最底层定义着PC。
第二个来自PC行业的内在周期。在PC行业走过了2020~2023年暴涨暴跌的周期之后,回到其恢复增长的新常态。PC行业变化的节奏,受到Windows的主导。微软将于2025年不再支持Windows 10。无论是Windows 11上的AI功能,还是人们猜测中的Windows 12,都将增加PC的AI 体验。长期被Wintel联盟主导的PC行业,巨变正在进行中,而智能计算的范式转移,加快了这一变革的步伐。
PC领域除了Windows和iOS两大操作系统之外,还在涌现以安卓为代表的操作系统,华为的鸿蒙系统,以及更多开源的软件系统等等,以适应多设备之间的打通和日益丰富的物联网的生态。
第三个来源,是应用的新物种爆发。最具代表性的,是微软的应用软件全面集成了GPT-4,从浏览器、搜索,到生产力工具Windows 365 Copilot,引领了企业软件的全面AI化。今后,从内容创作、图像处理、影视生成、数据分析、开发编程、科学智能等,与智力劳动、内容生成、数据处理有关的几乎所有应用软件、设计软件、工业软件,都将AI化,主要是通过PC来使用和开发。
第四个是用户需求的改变。AI产品与服务的消费者,在虚拟世界的存在,变得与现实世界的存在一样重要,或者说两者共同构成了一个完整的个人存在。个人空间、个人隐私、个人对数据的主权,个人对内容的所有权,以及这些数据、智能、内容的安全性,归属性,都需要技术基础之上的保障,在个人数据产生的地方使用数据并保护数据。
这样,就需要进行本地部署的AI模型,在机构的层面和在个人的层面,包括在边缘侧和设备端侧的训练和推理服务,并且能智能地管理好用户数据的安全与隐私。
第五个来源是企业与经济的数字化。这种数字化,将深入到千行百业,会放大服务行业,也会稳步与工业结合。科学智能新领域的拓展,也会广泛地赋能企业的研发与创新。所有这些,都会让生成式人工智能进入更多企业的流程中,而这些企业数字化智能化的工作流程、组织协作中,PC不仅是这些工具的开发过程中必不可少的,而且PC也是这些工具运行的最重要载体、人人要用的工具。
AI将会如何改变PC行业?
首先是AI PC的出现。目前来看,芯片厂商似乎认为,只要设计出支持AI功能的芯片,就是AI PC了,如能跑更大的模型、具备较深度神经网络功能、能支持Transformer的算法、支持更多的生成式AI功能等等。操作系统等软件商认为,只要操作系统能适配AI芯片系统,并且产生更多的AI应用装到PC上,不就成了AI PC了吗?
但PC设备厂商和vendor的想法更为复杂。是的,PC一定要本地部署模型,但最大的PC厂商们则认为,AI PC需要的是一个混合的AI 计算架构,即云边端的结合,至于结合的具体方式,则由企业和用户个人决定,通过设备厂商的方案来解决。这样,对于设备厂商来说,除了AI PC的新设备品类之外,还产生了边缘智能计算和服务的新的机会。
ChatGPT推出近一年,生成式AI正在迅速走向小型化和个人化,个人电脑商也敏感地意识到了这一点,它们不仅仅是把AI当成一种像人脸识别或者产品推荐那样一个附加的小应用,而是能产生一种全新的电脑,就像当年的图形界面加鼠标那样,在一种全新的交互和体验方式中,能进一步提升电脑的生产力。
联想CEO杨元庆认为,AI PC应该是承载设备汇集的知识,其上产生的个人基础模型、AI计算、自然的交互。从长期来看,AI PC将是革命性的,短期内目前的笔记本、台式机、工作站的形态不会有很大的改变 ,但从长期来看,会有更多对现有形态的颠覆性产品出现。他认为,未来的个人电脑,将是一个Personal AI Twin(个人智能化身)。
惠普的CEO洛雷斯(Enrique Lores)在GPT-4推出后不久就提出,AI将会改变PC行业的许多基本面,为用户带来差异化的体验,重新定义PC,至少能产生一种新的PC品类。而这样一种PC,只有设备商与软件和硬件供应商一起努力,才能实现。这样的产品,首先一个特点,就是能进一步提升效率,如在PC完成的数据分析等大部分的工作,都会成倍提升效率。
用户想要的AI PC,应该有以下几个基本元素:
1. 可以控制本地产生的数据,能在AI的帮助下决定数据在公有云、机构、个人之间的存储和使用,并且以这些数据为基础训练出专属于自己的模型。
2. 用AI显著提升自己的工作效率,如数据分析、处理文本、生成内容、开会办公、编程设计、协调管理等等。
3. 自然而直观的人机交互体验,如声音、视觉、触觉、手势,等等,也会包括一些电脑本身对于周围环境的感知与配合,但这一点手机更为强大,也很快会产生更具颠覆性的AI原生设备。
4. 亲密与信任,最重要的是数据的隐私与安全,它能持续地跟踪用户在PC上的工作足迹,并且及时总结归纳,形成特定于用户的、排他的任务总代理(agent),进而成为用户的陪伴(companion),伴侣(mate),双胞胎化身(twin)等等。
当AI PC降临时,它将针对少数高端的用户,价格较贵;然后随着新的增长和换机周期,会进入主流PC的用户,它的价格会下降;对于设备厂商来说,随之产生的AI基础设施和服务的机会,也会慢慢展开。
这一切,都将会在2024年开始发生。
本文来自微信公众号:未尽研究 (ID:Weijin_Research),作者:未尽研究
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