什么是“AI PC”？AI PC能改变Intel的尴尬处境吗？
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- Опубликовано: 26 июн 2024
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视频简介：AI PC(人工智能个人电脑)是近期出现的新概念，它指能够提供智能化服务的个人电脑终端。在近期英特尔发布会上，AI PC作为重要主题引起广泛关注。这期视频，我们从端侧生态，谈谈对AI PC如何普及的一些思考。
Chapters章节 :
00:00 云端大模型的弊端与争论
03:24 什么是AI PC？
05:30 AI PC会以什么方式打开？
09:06 AI PC发展的三个重点
12:28 关于鸿蒙PC
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主要视频素材来源/B-roll Video Source：
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#白呀白 #白呀白Talk 
Наука
老白精彩的前沿探索视频分享🎉🎉🎉
Good info and input👍
端侧和云端的区别本质上是中心化和去中心化的差别，虽然未来两种模型并不是完全竞争的关系，但个人认为，端侧的发展空间会相对较大，而云端的ai目前的模型太巨大了，分散型专业型，区域性小型云端引擎是云端的发展方向，就是说云端也需要去中心
嗯，会是两条腿走路，目前端侧这条腿还没想好怎么穿鞋
小白这期见解不错
這一集有趣❤
感覺不一定是硬件廠商問題,現在感覺是軟件還未跟上,一般用家還未知道實際的需要
赞！👍🏻🎉
好🎉
早~
老白提到的建立cuda以外的ai大模型生态是核心。个人觉得aiPC更多还是营销噱头，只要给我的显卡翻倍的显存，基本可以秒杀未来几年的intel笔记本的ai性能。讽刺的是mac的内存最良心，到了下一代，200+gb的统一内存，加上生态，算是非商业的最好选择。
AI的算法難度比不上半導體牽涉的物理數學，所以根本構不成卡脖子的點，卡脖子的一定是半導體設備，未來百年都是如此
真正的AI PC 必须是对 用户界面 （UI）有极大的改进。比如，AI 必须判断出用户 （User）下一步的操作，以减少用户的一些繁琐的操作 （比如 多个鼠标点击或键盘输入）。至今没有人去发展这样的模型
同意，而且智能PC需要更多的智能硬件
讓AI自己去寫啊。
我認為AI應用的突破口還得是移動裝置，而分級分層的資源分配是落地的關鍵。這就必須仰賴萬物互聯的基礎帶來AI的應用場景，如何在有限的算力下帶給用戶最佳體驗還必須先有良好的配套基建，這考驗的不僅僅是單一公司的創新能力，而是整個系統的配套與投資。
中國大陸在數字孿生城市，萬物互聯，自動駕駛，工業數字化等等方方面面都已開始著手建置，未來數年如何整合是關鍵。
我對於鴻蒙PC的期待是最終成為家庭管家終端，結合未來家庭機器人，讓家成為AI整合的基礎單元。
是的~
设计类软件 - 这个词我也是要依靠字幕才听懂。 管主有口音，这没什么，但是，喜欢用书面表达，而且，发音收尾音很快很轻，这是一个大问题。 希望管主多用口语表达， 在不得不用书面式表达的时候，把语速放慢点，把尾音全部发出来。
低延迟 - 看了字幕才弄懂。 不过，这是发音问题，翻译本身没问题。 这也是要少用压缩式的，书面语言式的表达，多用口语式的解释性的句式的一个原因。
考虑到AI芯片的高功耗，是不是以后每个AI PC用户家里都应该像微软那样装一个小型核反应炉？
哈哈 脑洞可以~
我以为的AI PC是以多模态大语言模型为核心操作系统的终端。这个终端的"CPU"核心完全可以是针对transformer（目前的技术或者其他未来的技术）优化的计算单元，而不是通用的CUDA和nvidia的显卡。这种AI PC应该是未来的AI智能终端的起始形态。
真正的AI離不開大數據，在地再運算的能力根本無需太強，因為不可能把整個數據庫下載到PC再隨時運算用。正因為大數據一定是云端，所以AI PC 的前境將不如 AI 手機，也只有華為6G，才可以一站式把前台後台聯結起來。AI PC 大概又是另一種催谷產品及股價的口號而且，真正的AI 解決方案，我認為是明年華為所講的突破性產品。
预计算模型可以提前处理一些常用任务，存储在本地，实现快速响应。必要时和云端模型进行交互对接，两者协同。包括探索在端侧设备利用预计算表征加速推理，这方面也有潜力。总之，理论上我个人觉得大家都在摸索如何展开，还在起步阶段。
@@aaronwhitetalk 如果 AI PC 只是在預測某一些重複的動作 (例如是預測你會將鍵入甚麼字)，我覺得根本不算是 AI，或者根本不是 AI 真正存在的應有價值。即使是生成一個 PPT，也必須要有實時的資料才有用。
应该有预制的基本模型吧？
@@nbspnbsp5639 那是舊一代的robots
对生产力的提高应该不小。整合到office里，比如我要ppt换一个绿色草地背景上面有个拿着红伞伞，脸是老板的小人跳舞，打几轮prompt就能实现。在伊克塞尔里面要做统计分析也不用自己慢慢手敲公式了，一句话描述一下数据位置和需要的统计类型就搞定，现在的本地化 AI GC 应该都能搞定了。
点赞
之前预测过大厂和AI结合，细节的东西猜不到，只能预测到有这么个项目（从事应用层的工作者）
AIPC是人工创造出的营销词，真要AI很多人会选大显存N卡。
如果说轻量级AI任务，手机以后都可以跑通阉割版LLM，已经够生活使用了
Intel Meteor Lake的NPU運算能力差到只有10來TOPS, 這離微軟定義的AI PC NPU必須要有40~45 TOPS還差一大截, 當然不敢自稱是AI PC. 由於NPU運算能力不足, 只好在提供的AI SDK/Library把CPU/GPU都一起用上, 才勉強能用, 問題是這樣就會非常耗電, 在CPU/GPU和AI同時都需要的情況下效能也會不足。intel真正稱得上AI PC的產品最快也要到Q3才有機會看到, 所以現在有哪家自稱是AI PC的公司, 基本上都是片子。
VIP c这个概念更看好华为，英特尔和苹果。这些公司都是可以硬件结合软件布局的
是的。对软硬结合要求极高，苹果和华为容易跑通；
所謂的AI PC可有可無,未來6G/星閃的年代,真的萬物互聯,強調本地的AI沒什麼意義, 本地AI最多幫你更有效收集環境訊息,但這也不多,因為很多IoT也幫你處理! 我覺得"個人AI雲"才是未來,如每個人都可以租用雲端的AI算子及儲存服務
对生产力的提高应该不小。整合到office里，比如我要ppt换一个绿色草地背景上面有个拿着红伞伞，脸是老板的小人跳舞，打几轮prompt就能实现。在伊克塞尔里面要做统计分析也不用自己慢慢手敲公式了，一句话描述一下数据位置和需要的统计类型就搞定，现在的 AI GC 应该都能搞定了
如果還是雲 , 就沒數據私隱了 ,本地 ai 還是必要的
你的性愛影片也要放雲端嗎
@@benyeh2181你的性愛片面用Ai嗎？😂未來一定會用上量子加密來催化私有雲的應用😮
@@johnwu7192必定會用上量子加密😂
未來系統盤沒有100G就不給裝系統了
量子超算如果能够应用在PC或者个人计算设备上，那么AI才可能被更多人所使用，更多人应用，AI才会更加智能。
不會…因為太大才小用
@@ipdavid1043 核弹微型化😁
量子计算机和 ai 没啥必然联系
量子计算只是适合于进行某一类计算任务的特殊计算范式，和目前的AI计算并没有必然的取代与被取代关系。不要不懂装懂
道理我都懂，可是为什么语言风格听起来像政府的政策文件或者发展规划
要什么云？本地大模型已经可以了啊
瘦客户端的概念。有部分AI功能是主服务器的功能，是其中的一个分支。单是计算能力没有主服务器的计算能力强。
以后对 光纤的要求越来越高了
🎉🎉🎉🎉🎉
看来DS对引入AI种族延续3D matrix寄予厚望啊
😂 ~ ~
我更喜欢本地化的 AI.
什么时候解决了“人在回路(human -in- loop, HITL)”问题，才会是真正的AI
7:10 就是合計, 官方不否認
概念是好概念，但理想很豐滿，現實很骨感，目前小型化的NPU處理器可能只是玩票性質。個人PC算力要足夠玩生成AI可能還太遠，或是家裡要放大型機櫃像是挖礦機一樣，還要散熱、還要很大的電力，應該沒人會在家裡這麼幹的。AI 雲端Nas也許是個方向，個人訊息放自己家，安全感提升不少，但目前一樣有上述問題，可能NAS要加裝20張顯卡😂。也許跟元宇宙一樣，受限目前科技水平，無法滿足那個想像的世界。
目前暂时是这样的，所以算法很重要
llama7b +rag 没有这么夸张的需求
创造了一个新概念，但是绕不开英伟达的cuda。
手机上NPU的应用范围更广，ai pc想要电脑厂商只能集成到CPU上，但集成到CPU上意味着性能弱鸡。
所以我认为所谓的AI PC就相当于现在的集成显卡和独立显卡的区别，有点用但不大。
现在ai还处于起步阶段，到时候应该会有一个统一的软件平台。由于硬件接口的话语权在国外厂商，到时候构建统一软件平台，把国内厂商排除在外，那也挺伤的
請問AI PC 有誰生產，中國或美國？
知道AI PC这个哏的人年纪应该不小了😂，这个厂要是正经有个商标保留到现在说不定还可以卖一笔钱
現在的Intel好像只會畫大餅~ 除了GPU外的AI算力似乎還只能達到AMD這一代的水平（不是明年的）
和PC厂牌们报团取暖
intel 一直玩的是 openvino 异构
@@aaronwhitetalk呵呵…有深度及想像空間的回答，今天的台股呈現您的描述
又來圈錢？那跑了又回鍋的Chat CEO能挽回大局嗎？自以為是喬布斯嗎？
鸿蒙底層是X86 還是ARM?
ARM V9
@@aaronwhitetalk 不是吧，这次的9000S还是用的V8，V9好像没授权。而且ARM的授权实在是太不保险了，也不像V8能永久授权。所以我觉得大概率会用RISCV自己搞。明年所谓的创新技术不一定是什么VR，而是RISCV手机芯片。
作为老观众批评一下封面图片里的“既”“即”不分。已经是知名up主了，希望老白保持严谨认真一丝不苟。
谢谢指正。sorry~
谢谢回复，原来已经修改，赞一个！果断订阅！
現階段根本沒什麼用的東西，對於普通人來說這些所謂的AI功能根本一點都不智慧，不如好好的先弄好桌面端的語音智慧助理才是
为什么不是AI 手机
1. 两句话就可以解释什么是npc。不知道为什么不解释。假定专家才听？ 但是，其它的内容并不是专家呀😢。2. 软件： 这个是一个鸡和蛋的问题。 没有一个共同的硬件支持，哪来的软件。 连这个常识都不懂吗😢。 微软是pc os的king。windows 不加这个，很难。 3. 到底能做啥，这个很关键。 其实，把预先训练好的下载后进行第二步训练，估计可以做很多云端不能做的，比如，无限长的客户session。
很多在美台新等的华人听不懂新翻译的中文词汇。 在大陆的不太懂技术但是想了解的，估计也听不懂。 要知道，英语的技术词汇很容易，顾名思义就行了。但是，中文翻译的有一半很好，也是顾名思义就行了。有一半那就是扯淡。 希望管主对这些词汇要注意注意再注意，可以把英文原意说一说，“解释性翻译”。 于此相关的，不要用一些压缩用语，什么“至强的xxx”，这个“至强”就是一个压缩语，它和那些扯谈的翻译词放在，就更麻烦了。 要了解技术，本来已经挺难了，不要在弄着扯谈的玩意儿了。
Intel在AI领域没有立足之地。
这个嘛, 感觉市场是英伟达的. intel 又要坐嫁衣了 显卡的算力分一点出来就好了
这AI PC就是虾扯蛋。不行明年来看这个视频，会不会还有人提及。LLM是个one trick pony. 我不久前听了nvidia's developer presentation. 想要推广LLM到不同的应用场景其实还不是很容易。风险存在，不是大家想想的有那么大的发展空间。
“诚然，未来端侧的…”： 这个“诚然”，从何谈起？ 估计是受香港台湾广州的影响？ “端侧”就是近来翻译的术语。 我猜是“end-side“， 但是，英文里好像没有“end-side”， 中文这类新词汇让人很头疼，猜不透它们的英文对应词，所以，也吃不透它们的精确含义。 最好少用。多用解释性表达。 对了，这个“端侧”，可能是client-side？ 那就不该翻译为“端侧”吧？ 应该是“客户端”？天知道！ 管主的英文也不至于那么差，从来不用英文？ 或者，可能是受那种莫名其妙的民族主义情绪，说什么中英不能混杂？ 我也不同意日常社交小词汇的混杂。但是，在高科技领域，专业词汇如果不中英混杂，那就是低级透顶。讲到底，zg 高科技的99%还是在“跟”，在这种大势下，在这个领域，不用英语，不关心和英语术语的对应，就是在给大家找麻烦。 查了查，是on-device computing。 与之相似的是 edge computing.
WINDOWS需要40T的算力。现在的所有X86的CPU都达不到~~~~~~~🤣🤣🤣🤣
有錢途的 AV+詐騙, 應該是第一槍
装了显卡的PC？🤣
炒概念沒屁用的AI PC
又是炒概念，割韭菜。
高屋建瓴
废话连篇
intel 酷睿 ultra - 后面两个词又只能用字幕才明白。 听你的东西真吃力呀！ 非要看着屏幕。 难道不能用口语解释一下 酷睿是什么鬼名堂吗？ 比如，“很酷的酷，酷似的酷，睿智的睿，又酷又有智慧的意思”。 干嘛要假定听众会知道这样的怪名字呢？ 那个“ultra” 容易一点，但是，中英混杂，一下子不容易反应过来，所以，也应该用口语解释一下，如，“ultra，英文，就是超的意思”。 不要干巴巴的念。要口语化。