AI何时能够属于我们？

不知不觉，ChatGPT发布一周年了，从发布之初的万人惊叹，到引发几乎所有科技公司入局AI，再到内部宫斗全世界吃瓜，没有人能够否认，过去一年，是ChatGPT引发了全世界从产业到普通人的AI热情，同样，也引发了对于AI的担忧，而这种担忧，纷纷指向了AI的安全性。

这种担心归结起来，有两个层次：

其一，今天的公共大模型，依然属于大公司的“豪门游戏”，无论是ChatGPT、Bingchat还是Bard，背后都是大公司用巨额资本填补成本，他们可能会垄断公共大模型，并且在未来绑架所有人花更多的钱来使用公共大模型。同时，ChatGPT的宫斗表明，即使是全世界最负盛名的产品，依然有可能因为大公司内的政治博弈、并购等原因，转瞬即逝。

其二，许多报道指向，ChatGPT宫斗的根本原因在于OpenAI的安全团队和产品团队在ChatGPT的安全性和恶意使用方面存在分歧。安全团队建议产品团队减缓产品更新速度以应对安全隐患和恶意使用，但产品团队没有接受这些建议。而高层内部也基于安全原因，对AGI（通用人工智能）的发展速度及方向分歧极大。对于如何保护AI在安全于伦理上不侵害人类，也贯穿了ChatGPT这款产品的始终。

这远不是AI第一次面临安全应用上的隐忧，早在2016年，谷歌DeepMind与伦敦国王学院医院合作测试其新的肾脏疾病检测应用，160万患者的医疗记录没有被明确告知数据将用于该项目，因此被指控违反了相关数据保护法规。

在AI快速普及的当下，对安全问题的担忧让许多人畏惧目前被公共大模型所定义的AI，将其当成赛博朋克故事中，侵吞个人权利并控制世界的Skynet（《终结者》系列中的AI反派），更多人期待着，个人可以驾驭的大模型出现。

技术发展到了这一步， 产业内一致认为,AGI软件、服务与硬件设备的一体化是落实个人大模型应用的核心。进一步说，如果把信息革命依赖两大最具生产力代表性的工具AI和PC结合起来将产生一个革命性的个人大模型工具:一台属于自己的AI PC。

AI PC解决了什么？

一般来说，要完全享受AI所带来的便捷，不可能不用到个人隐私的内容，关于这一点，虎嗅F&M创新节上，联想集团副总裁阿不力克木·阿不力米提曾经举了一个打工人写周报的例子：

它首先要知道过去这几个月你的周报风格，它要知道哪一个通过了，哪一个让你被老板批了；它还要获取周报所需要的各种团队的数据，大量的都是你个人创作的内容，它还要把它做成你想要的风格和样子；最后它还要埋入你的语言风格，展现出来你的诙谐的那一面，最后你一点它还能够按照你的周报程序般地把它发出去，然后等着大家返回，还得再修改，然后周五终于把它发了，这个过程恐怕就是5-10次的对话。

大家想象一下，要读取多少私密的数据，才能给你做出一个你能认可的周报出来，恐怕这就是在工作当中的助理。

无论是从个人意志，还是公司的相关安全规定而言，我们都不可能将如此多私密数据，贡献给公共大模型。也就是说，我们甚至无法在公共大模型中训练出一个周报助手，更不用说更加私密的生活或财务助手。

这也是为什么，我们如此迫切的需要一台AI PC，并基于此拥有一个个人大模型，它将起到公共大模型不可替代的两个作用：

1.    一个可信的数据交付对象：正如我们将最私密的照片储存在自己的PC/手机里面一样，我们能把将最私密的内容交给AI PC，在本地PC运行的个人大模型中，个人数据不需要传输到远程服务器或云，从而大大降低了因数据传输过程中可能发生的泄露风险，同时我们也可以本地加密各种数据。即使是需要联网的内容，用户也对AI PC有完全的控制权，与跑在公共云上的公共大模型相比，用户可以更直接地管理和审查其数据的使用情况。

2.    完全个性化的AI助手：由于能够读取用户最核心的数据，包括储存的隐私数据，甚至包括面部表情、情绪等生物识别数据，AI PC和私有大模型能够提供高度个性化的服务。它们可以分析个人的历史数据、风格和偏好，从而生成符合个人特点的内容。

由此，我们才能放心的生成一则合意的周报——即使这是在想象中，AI PC能够为我们提供的最简单、基础的服务。

而AI PC，及其整合的个人大模型存在，还有一层潜在的意义：它可能是人类和未来广泛存在的AI服务沟通的“中间人”。

今天当我们要做一张精度较高，且完全符合自己心意的图片，要使用Stable Diffusion、Midjourney或PS AI等专业的工具，然而即使对于受过专业设计训练的人来说，使用这些工具，要写复杂的参数和prompt时，仍然非常头疼。

当拥有一台AI PC的时候，这台“个人大模型”掌握我们日常的喜好以及倾向，能起到将自然语言翻译为专业语言，帮助我们去使用更多AI工具的作用。我们简单的一句话，通过个人大模型对日常我们喜爱观看内容的分析，可以翻译为专业机器能够识别的prompt，输入给专业工具，并且生成出足够合意的图片。

通过个人大模型和公共大模型的配合，一方面我们无需将每天看了什么图片这些私密信息上传公用大模型，另一方面，我们的喜好和需求，又通过AI PC，得以准确的传达。而我们想象中便捷的AI世界，也才因此能够成立。

手机负责消费，AI PC才是创造力

在小型化，可以放在个人书桌上的PC刚刚面市的时代，人们对于PC的预期是极多的。既要成为一台办公设备，帮助人们处理电子表格，同时也是个人创造工具，创作文字、图像或者音乐，还是信息访问和通讯的新事物，能够随时随地通过电子邮件联系，也是娱乐中心，可以玩游戏和看电影……电脑几乎能如同魔法般做一切事情。

但时至今天，PC的地位，是肉眼可见的降低。随着互联网技术的发展，特别是移动互联网和智能手机的普及，人们对科技的接触和使用方式发生了根本变化。互联网时代使得信息的获取和分享变得更加便捷和即时，而智能手机的移动性和便利性，使其成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。相比之下，PC一度显得似乎变得不那么显眼，更多被视为工作和专业任务的工具。

归根结底，是PC并没有达到一开始的期望，在过去十年间，如果是一个专业的程序员，确实可以在PC上实现几乎无穷的可能性，但如果对于普通人来说，信息收发和获取在手机端有更强的移动便利，电影和游戏在电视端也许体验更好。最终，PC必不可少的部分也许只有工作和部分娱乐了。

PC在等待一个时刻，一个魔法般的时刻，能够推动PC在诞生和普及、互联网和移动化之后发生第三次革命，追上曾经被寄予厚望的自己。而终于，AI PC的时代到来了。

这个时候你要问了，手机不能作为AI时代的大模型终端吗？

至少目前看来，不行，核心的问题在于算力。在本地配置和运行个人大模型及相关软件，通常更强大的处理器和更高的计算能力，包括高性能的CPU、GPU和NPU，这意味着可以高效地运行复杂的AI模型和算法，处理多线程的任务，以及涉及到大数据集、复杂算法或深度学习模型时的复杂数据分析能力。除此之外，PC更强的扩展能力，意味着可以连接到各种外部设备和传感器，以及扩展更多的储存空间。而要实现这一切，有且只有AI PC能够做到。

事实上，即使在PC最式微的过去十年之中，电脑依旧是不可或缺：

“最全场景的承载就是电脑，手机在这10年承载的最重要的任务是消费内容能力，但是同时还能创造内容能力，恐怕至今为止大家还是甩不掉电脑，因为它还能生成内容，做复杂的输入和复杂的生成工作，所以既能消费内容又能生成内容的最好的个人终端，目前为止还是电脑。”

同样是在虎嗅F&M创新节上，阿木也指出，即使在公认的移动互联网时代，实际上也只是两种计算设备之间做了一个分工：手机主要负责消费，电脑主要负责创造。

这种分工，在AI时代依旧会延续，只不过，PC将会重回到原本属于自己的位置上——成为我们日常生产生活中，个人大模型的中心。与此同时，手机依然因其移动性拥有价值，可以有这样的场景：

高性能的AI PC端运行用户的AI助手，而在任何地方，用户都可以通过手机给AI助手发出指令，如果需要比较高强度的运算，运算可以转移回用户的AI PC进行，完成后再将结果发回用户的手机之上。

实际上，类似的应用今天已经在串流游戏中实现，游戏可能运行在PC或者PS5这样高性能的本地设备上，以视频流的形式将游戏画面传送到便携设备，比如手机或者掌机上，而用户的输入操作又传送回本地的终端设备。

未来，用户可以向手机端要求，让AI用当下拍摄的视频，和之前就存在AI PC上的视频，混剪出一个vlog，这样的运算在手机端较为困难，但是指令发回到AI PC上，AI将根据过去你的视频观看/剪辑习惯，对视频内容做分析之后，在本地生成视频，并且在剪辑完成之后，将压缩好的视频回传到手机上，实现离线工作。

不仅手机，更多的智能设备，也将加入到这个设备分工之中，家里的智能家居、路由器等，也可以在AI PC的统一调度在，实现不同的功能，联手实现理想中的AI生活。

站在PC产业巨人的肩膀上

作为科技行业中资格最老，守望了整个世界超过50年的科技产业，PC行业有过低谷，但是从未被遗忘。即使辉煌如苹果，在iPhone的辉煌中，Mac产品线依然作为重点产品，并且包括M1芯片等诸多创新，都先付诸于PC产品之上。

而随着AI技术的逐步成熟，PC行业，包括整个产业链，也将逐渐的迎来自台式机转笔记本以来，最好的发展机会。最直接的影响是随着AI PC带来新的PC需求，将缩短用户PC的换机周期。据华泰证券科技研究预测，在AI PC上市以及AI应用的逐步成熟之下，2024作为AI PC的元年，全年PC销量即有望增长6%到2.67亿台。

而这，还只是AI PC概念带来的短期市场效应，真正的改变，在产业链整体跟上AI PC的脚步之后。

联想集团董事长兼CEO杨元庆在《财经》年会2024上发表的主题演讲中，详细阐述了未来AI PC（人工智能电脑）的五大核心特质，其中包括：

– 运行个性化的大模型：AI PC能够运行经过压缩和性能优化的个人大模型，这意味着它能够处理和理解大量个性化的数据，从而提供更为定制化的服务和体验。

– 强大的算力支持：AI PC将具备包括CPU、GPU、NPU在内的强大算力和异构计算能力，使其能够高效处理复杂的人工智能任务和应用。

– 大容量存储：这种电脑将具备更大的存储空间，能够容纳更多个人全生命周期的数据，并形成个人知识库。这为个人大模型的学习、训练、推理、优化提供了必要的数据基础。

– 顺畅的自然语言交互：AI PC将支持更加顺畅和高效的自然语言交互，包括语音和手势控制，从而提高用户交互的便利性和自然性。

– 可靠的安全和隐私保护：AI PC将提供更加可靠的安全和隐私保护措施，确保用户的个人数据和信息得到妥善保护，同时保持用户对数据的完全控制权。

这其中，也蕴含了整个产业未来发展的可能性。以最核心的芯片为例，由于ARM架构相比于X86架构拥有更高的能效，以及灵活的扩展性，能够更好的保证个性化的大模型配置和执行，因此将PC市场将占据更加重要的份额。

而为了实现更强大的算力支持，外置的AI加速器如GPU（图形处理单元）、FPGA（现场可编程门阵列）或ASIC（特定应用集成电路），将会广泛使用。另外为了带来更好的自然语言交互，拥有生物识别能力的麦克风、摄像头等，可能迎来一波更新。

软件层面更是将迎来百花齐放，为了足够的智能化和个性化交互，AI PC将从系统层面支持AI应用，如Windows中集成了智能个人助理Cortana，利用DirectML加速AI模型的推理过程，并且内置了Windows ML，允许开发者在Windows设备上本地运行训练好的机器学习模型，利用设备自身的处理能力，无需依赖云端计算。

这一切，也将更进一步，催生无数新的AI应用产生，而PC，也回应着70多年前，图灵的期待。

早在1950年，在计算机发明仅有四年，“人工智能”这个概念尚未出现的时候，艾伦·图灵就在《心智》杂志上发表了他的著名论文《计算机器与智能》(Computing Machinery and Intelligence)，并提出了至今都大名鼎鼎的“图灵测试”。

是的，AI PC并非今日的概念，而是在计算发展之初，就被定义和期待。计算机和人工智能，从科技脉络的起初，就一体双生，经过了数十年，每一代科技人的积累，在数据爆炸、算力水平跃迁的今天，终于看到了曙光。

这是时代带来的科技普慧，而我们有幸，将见证这一切发生。

文章来自于 虎嗅“格林糖”