盧偉冰長文解析K60至尊版 對Redmi有著里程碑式的意義
在今天的Redmi后性能時代戰(zhàn)略發(fā)布會結束之后，Redmi總經理盧偉冰又帶來了一篇長文，詳解了為什么 Redmi 要開啟后性能時代？為什么選擇和 MediaTek、Pixelworks 深度合作？以及后性
隨著普羅大眾更廣泛的認知到AIGC，各行各業(yè)都掀起了“AI革命”，仿佛一夜之間AI就成為了大家一直追求的主要發(fā)展方向。
尤其對于PC而言，如果不算十幾年前那個鬼畜的“AI PC”電視廣告，那么AI PC這一概念自去年下半年開始被廣泛提出。
短短幾個月的時間已有大批量搭載了酷睿Ultra處理器、AMD 8000系銳龍?zhí)幚砥鞯?ldquo;AI PC”上市，但“名頭”響亮的AI PC，所面臨的問題也著實不少。
一、硬件先行，但無“殺手”應用
AIGC的爆火讓上游硬件廠商也措手不及，誰都想趕在這波浪潮的初期迅速攻占市場，占據市場的話語權，遂在去年的下半年開始，英特爾與AMD紛紛公布了全新一代的移動端處理器。
并且無論是英特爾、AMD還是終端產品廠商，都表示搭載了這些處理器的“AI PC”是又一次的電腦革命，新品也如雨后春筍般冒出，仿佛個人電子設備迎來了一個前所未有的創(chuàng)新。
但至少到現(xiàn)在，AI PC這座外表已經包裝到奢華的禮堂，其內部的裝修雖不能說沒有，可相比于那華麗的外表，依然非常簡陋。
這其中大的原因就是，目前的AI PC沒有“殺手級”應用。
就像4G之于短視頻與手游，通過4G更快的網絡速度與更低的延遲，我們可以接收到比之前更多量級、更感興趣的信息流，也可以玩到更有樂趣的手機游戲，加上越來越便宜的資費，4G得以快速普及。
而當下的AI PC恰恰就缺少著這類能夠普惠給大眾的應用，用戶對于AI PC的感知大多是宣傳的雷聲大，實際體驗卻沒有多少感知。
AMD董事會主席及首席執(zhí)行官蘇姿豐也表示：“我們都在尋找能推動PC更新?lián)Q代、進入新周期的‘殺手級應用’，相信AI將成為引發(fā)PC市場增長的能力。”
硬件的支持是非常重要的一個方面，現(xiàn)在框架已經搭建好了，需要內容的填充，要想讓用戶主動擁抱“AI PC”，上游的芯片廠商以及終端產品廠商需要加速尋找到那個殺手級的AI本地應用，讓內部的裝潢匹配上外部的奢華，由內而外促進用戶的換機與選購。
二、要先讓“NPU”派上用場
對于AI PC來講，與之前的筆記本電腦，處理器上面大區(qū)別在于加入了“NPU”單元，不同于傳統(tǒng)計算核心CPU與顯示核心iGPU，NPU是專門用來進行AI計算的單元。那么，顯然，要運行AI相關的功能與應用時，至少要讓NPU介入工作把。
想要讓NPU介入工作，并不是NPU“存在”即可，還需要系統(tǒng)與軟件層面的調用與優(yōu)化，可遺憾的是，目前為數不多的AI相關應用中，并不是所有應用都能夠調用NPU，如果NPU并不能被調用來提高性能或能效比，那么對于消費者來講，對于AI PC的換機欲望肯定不高了。
在AMD前不久召開的AI PC峰會上，AMD現(xiàn)場演示了四個AIGC方面DEMO，包括文生文、文生圖、繪畫生圖、代碼生成，只在代碼生成時表示該應用運行在了NPU之上，官方展示時我們還注意到，甚至Windows系統(tǒng)中的任務管理器內都看不到NPU的工作狀態(tài)。
硬件方面，先讓NPU能夠充分介入到AI應用中，也是接下來各硬件廠商協(xié)同軟件廠商的頭等大事。
三、能效比可能比“算力”更重要
英特爾在去年發(fā)布旗下首個配備了NPU的酷睿Ultra處理器時就表示過，NPU的用途并不僅僅是提高AI算力，還有提高AI計算時能效比的作用，例如在視頻會議時，背景模糊、背景調換、人眼矯正等AI功能如果利用NPU進行運算，在效果不打折扣的前提下減少CPU封裝功耗，以起到增強續(xù)航的效果。
視頻會議及直播增強軟件XSplit VCam就可以調用酷睿Ultra處理器中的NPU進行背景模糊與調換等功能，根據實際測試，相比于將負載放到GPU上，使用NPU時CPU封裝功耗下降了2.5~3W左右。
而將負載放到NPU上時，可以看到NPU開始工作，此時電池的放電功耗為21.5W~22.5W左右。
對于AI應用來講，我們可能并不能指望其擁有多高的算力，消費級的CPU性能不可能比得上服務器芯片，在用戶端。
如果能夠將一些常用且瑣碎的AI功能負載到能效比更高的NPU之上，提升續(xù)航表現(xiàn)、降低機身發(fā)熱和風扇噪音，也將是AI PC未來的發(fā)展方向。
四、“云端”不可或缺，AI PC對移動網絡的支持刻不容緩
上一部分已經提到過了，以目前的科技水平來看，消費級的CPU在算力上是不可能與服務器芯片比擬的，文生文、文生圖等應用中，本地AI具備更好的隱私防護。
但其參數數量會遠不及云端，在結果生成的功能與質量上也比不上云端，所以本地與云端對于AI應用來講都是不可或缺的存在。
在本地，主要處理一些對算力要求不高或對質量要求不高的應用，例如在多張照片中檢索含有關鍵詞的照片、提取文檔的主要內容、圖片的摳像等等。
而在需求高算力、高質量的文生圖、圖生圖、視頻生成等應用時，可借助模型運營商的云端運行，如果是對于隱私要求較高、企業(yè)內擁有專用大語言模型的企業(yè)用戶，則可借助企業(yè)自身的云服務器進行運算與結果生成。
對于需要大模型又對隱私要求較高的自由職業(yè)者，在家中組建一個個人的服務器部署大模型，就像NAS一樣，隨時隨地都可調用，并且無需擔心隱私泄露。
所以在接下來，AI PC所需要的不僅僅是搭載算力更高的處理器和更大的內存，配備上穩(wěn)定、速度更快的移動網絡模塊也是未來PC跨入AI的一個關鍵門檻，移動網絡模塊在主流筆記本中應該逐漸普及。
五、英特爾與AMD或將加速“統(tǒng)一內存”的開發(fā)
本地的大模型對于GPU的顯存有著超乎尋常的需求，目前搭載了英特爾酷睿處理器和AMD銳龍?zhí)幚砥鞯臒o獨顯輕薄本在可運行的大模型參數量上遠低于蘋果的MacBook。
其中一個主要的原因在于蘋果M系芯片具備“統(tǒng)一內存”技術，說簡單點就是蘋果M系芯片中的GPU可以根據需要直接調取內存來充當顯存。
同時蘋果又通過加高帶寬、加大容量的方式，讓內存的帶寬達到了一個主流高端顯卡的顯存帶寬的地步，從而讓M系芯片可以運行參數更高的大模型。
M3 Max高支持128GB的統(tǒng)一內存，而上一代的M2 Max為96GB
肯定也會有朋友說，搞的這么復雜，直接弄個獨顯不就好了嗎？
獨立顯卡本身功耗較高，GDDR內存雖然速度快，但是對比DDR與LPDDR內存發(fā)熱量也更高，筆記本內部承載不了大量的GDDR內存，對于需求便攜能力與續(xù)航能力筆記本來講，至少在AI方面，相比于“統(tǒng)一內存”的方案，獨立顯卡并不是一個優(yōu)秀的“提升顯存容量”的解決方案。
目前，英特爾酷睿Ultra處理器、AMD銳龍?zhí)幚砥骱孙@規(guī)模與性能日益提升，在未來，隨著更多次的迭代，如果能夠加入“統(tǒng)一內存”技術，那么能夠運行大模型的參數量上限便可大大提高。
個人預計，如果英特爾與AMD向市場投放帶有統(tǒng)一內存技術的處理器產品，將會與常規(guī)型號區(qū)分開來，為一支獨立產品線。
六、寫在后
AI的爆火，上游廠商的押注，下游廠商的積極跟進，尚屬嬰兒期的AIPC未來的路還很長，科技的發(fā)展也更是日新月異，AI PC能夠衍生出何種的形態(tài)，AI PC的前景路線是怎樣的，我們拭目以待。
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