AIPC：重塑PC的未來

邱元陽

5月20日，微軟發布了全新PC產品——Windows 11 AIPC，將旗下AI助手Copilot全面引入了Windows系統，并將內置OpenAI的GPT-4o模型。AIPC是指硬件上集成了混合AI算力單元，能夠本地運行“個人大模型”，創建個性化的本地知識庫，實現多模態人機交互的PC終端。AIPC的推出，標志著個人計算設備進入了一個新的時代，也標志著AI技術的進一步集成，預示著PC終端有了全新的發展方向。

目前，AI大模型井噴式發展，已經具備強大的多模態創作能力，文生文、文生圖、文生視頻遍地開花。而大模型的自然語言交互能力，讓用戶使用起來更加簡單方便。但要想讓AI大模型技術更加普及，實現人人可用的AI，就需要有滿足模型運行要求的硬件和設備載體。而PC就是很好的實現載體，它很自然地在大模型技術浪潮下脫穎而出，在AI的關鍵技術驅動下，AIPC的時代即將到來。

一般認為，AIPC有五大核心特性：個性化體驗、自然語言交互、智能混合算力、開放生態和數據隱私與安全。這些特性共同構成了AIPC的基礎，讓AI觸手可及，為用戶帶來了前所未有的體驗，并能夠根據用戶的行為和偏好進行自我學習和優化。

自然語言交互能夠以更自然、更人性化的方式與用戶進行交流，極大地簡化了人機交互的復雜性。而AIPC內置的強大AI算力，為運行復雜的AI應用和模型提供了支持，異構混合算力保證了AIPC本地推理的可行性。

從應用的角度來說，AIPC構建了一個開放的生態系統，允許開發和集成新的應用和服務，進一步豐富了PC的功能和用途，并確保用戶數據的安全和隱私。

AIPC對PC發展的影響毋庸置疑，它不僅會提升生產效率，促進創新，還會改變用戶的使用習慣，促使用戶習慣并依賴于AI交互。未來的AIPC，也必然是異構計算與人工智能相融合。

結合了CPU、GPU和NPU的異構計算方案，使AIPC不僅提升了計算效率，還為AI應用的本地化和個性化提供了強大支持。

AIPC與傳統PC的主要區別正是在于其“CPU+GPU+NPU”的異構計算方案。CPU負責通用計算任務，GPU處理圖形和并行計算密集型任務，而NPU則提供AI算力支持，專門用于AI和機器學習任務。這種架構使得AIPC在處理復雜任務時更加高效。

在應用架構上，有ARM和X86的架構選擇，兩種架構在生態上也完全不同。ARM在功耗、續航等方面有著顯著的優勢，X86能保證AIPC對算力的要求，并且其PCIe外部擴展能力很強。AIPC的發展需要在二者之間找到平衡點。以微軟AIPC的“Copilot+PC”方案為例，得益于獨立NPU，Copilot可以在低功耗下利用敏捷的本地小模型對用戶請求做出智能響應，當請求超出了本地模型能力邊界后，Copilot會尋求遠端服務器的算力支持，利用已經學習到的用戶信息進行大型AI運算，滿足高強度的AIGC應用。這種設計不僅解決了ARM平臺算力上限的問題，還為用戶提供了無縫的AI體驗。

AIPC還將繼續優化其異構計算架構，提高各模塊之間的協同效率，實現更高效的資源管理和任務調度，并在ARM和X86生態之間更好地兼容，使用戶能夠在不同平臺上無縫遷移和運行應用。

AIPC的出現，是PC終端的一次變革，它不僅重塑用戶的計算體驗，也將重塑PC的未來，引領我們進入一個更加智能化和個性化的計算新時代。