AI大模型蜂擁而至，PC準(zhǔn)備好了嗎？

　　在這個(gè)大模型風(fēng)起云涌的年代，各行各業(yè)都在積極擁抱這波風(fēng)口，試圖讓這個(gè)世界充滿AI。根據(jù)最新公開(kāi)的數(shù)據(jù)，截至2024年3月，中國(guó)共有117個(gè)大模型成功完成備案。這些大模型涵蓋了各個(gè)領(lǐng)域，如雨后春筍般生長(zhǎng)在千行百業(yè)。

　　但是對(duì)于普通消費(fèi)者而言，AI以及大模型還飄在空中，人們多是問(wèn)問(wèn)他問(wèn)題、查查資料，距離真正用起來(lái)還有點(diǎn)遙遠(yuǎn)。都說(shuō)AI是第四次工業(yè)革命，那么AI到底怎么改變工作，怎么改變生活呢?

　　是時(shí)候給打工人的生產(chǎn)工具PC插上AI的翅膀了，工作效率可以直接起飛。于是有越來(lái)越多的PC開(kāi)始擁抱AI。據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Counterpoint Research的數(shù)據(jù)顯示，全球PC市場(chǎng)在2024年第一季度相比去年同期增長(zhǎng)了約3%，這一增長(zhǎng)主要由于AI PC的強(qiáng)勁動(dòng)能等推動(dòng)。預(yù)計(jì)全年新出貨的筆記本電腦中將有45%具備AI能力。

　　面對(duì)市面上眼花繚亂的AI產(chǎn)品，相信很多用戶和我一樣陷入了沉思。那么AI PC到底是真應(yīng)用還是偽需求呢?

　　AI PC從云端走向身邊

　　其實(shí)AI在PC端的應(yīng)用并不是一個(gè)新話題了。據(jù)了解，PC端是AI智能化的早期嘗試載體。微軟于2015年就在Windows中植入AI語(yǔ)音助手Cortana。2021年英特爾11代酷睿處理器的發(fā)布使AI技術(shù)開(kāi)始出現(xiàn)在PC的日常使用場(chǎng)景中，實(shí)現(xiàn)了PC端的AI降噪、AI背景虛化和AI收音功能，顯著優(yōu)化了遠(yuǎn)程辦公的使用體驗(yàn)。2022年ChatGPT開(kāi)啟了AI大模型浪潮，AI應(yīng)用場(chǎng)景也日漸豐富。

　　個(gè)人電腦的AI智能化由硬件和軟件協(xié)同驅(qū)動(dòng)。一方面，AI應(yīng)用的穩(wěn)定運(yùn)行需要硬件提供充足地算力支持。另一方面，軟件層可以提升AI應(yīng)用的使用體驗(yàn)。經(jīng)過(guò)近幾年的不斷發(fā)展，目前硬件端和軟件端共同趨于成熟，預(yù)計(jì)PC端AI智能化進(jìn)程將進(jìn)入快車道

　　那么AI PC進(jìn)化成了一個(gè)新物種，又是具有哪些與眾不同的特性呢?

　　AI PC是將AI模型與PC結(jié)合，帶來(lái)架構(gòu)設(shè)計(jì)、交互方式、內(nèi)容、應(yīng)用生態(tài)等創(chuàng)新，試圖深入變革PC產(chǎn)業(yè)。

　　要知道，AI PC的本質(zhì)是云端與本地端協(xié)作，利用云端的大數(shù)據(jù)處理能力豐富本地端的PC使用場(chǎng)景，依托云端算力來(lái)提升本地性能平衡。具體到本地，AI PC能夠創(chuàng)建本地知識(shí)庫(kù)，運(yùn)行個(gè)人大模型，支持人工智能計(jì)算，自然交互能力更強(qiáng)大、更具備創(chuàng)造能力。其最重要特點(diǎn)是使用本地知識(shí)庫(kù)，保護(hù)用戶隱私的同時(shí)滿足用戶個(gè)性化需求。

　　所以行業(yè)普遍認(rèn)為，端側(cè)AI會(huì)是AI發(fā)展的下一階段。PC端相比手機(jī)端算力更強(qiáng)，能夠同時(shí)也與更多大模型需求場(chǎng)景契合，成為最先搭載端側(cè)大模型的智能設(shè)備。

　　對(duì)此，分析機(jī)構(gòu)也給出了積極的預(yù)期。根據(jù)Canalys預(yù)測(cè)，兼容AI的個(gè)人電腦有望從2025年開(kāi)始快速普及，滲透率約為37%，并預(yù)計(jì)2027年兼容AI個(gè)人電腦約占所有個(gè)人電腦出貨量的60%，AI PC將成為主流。

　　混合AI模型才是端側(cè)的正確打開(kāi)方式

　　要回答人工智能如何觸達(dá)并賦能更多的行業(yè)?那么混合式人工智能是必然路徑。

　　究其原因，公共大模型是AI普及的催化劑和加速器，但在網(wǎng)絡(luò)速度、云端效率、成本考量、數(shù)據(jù)隱私等方面存在局限性。

　　“不是每一條信息都一定要存在于公有云，一個(gè)‘混合式人工智能’的環(huán)境是十分必要的。最私密的數(shù)據(jù)應(yīng)該得到最高的安全保障，因而不宜存在于公有云上。”英特爾CEO帕特·基辛格認(rèn)為。

　　而在混合式人工智能框架中，個(gè)人大模型和企業(yè)大模型，以及在其基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出的個(gè)人智能體和企業(yè)智能體，能夠提供更加個(gè)性化的服務(wù)并滿足隱私保護(hù)需求，實(shí)現(xiàn)與公有大模型共存互補(bǔ)。

　　個(gè)人智能體，是通過(guò)大模型壓縮技術(shù)，在個(gè)人智能終端或邊緣設(shè)備上運(yùn)行，以自然交互的方式接收指令，通過(guò)個(gè)人的旅行紀(jì)錄、購(gòu)物偏好這些存儲(chǔ)于設(shè)備上的信息，更好地進(jìn)行推理，做出行動(dòng)，它甚至可以根據(jù)你的思維模式和行為頻率去預(yù)測(cè)下一個(gè)任務(wù)，并主動(dòng)提出建議，自主尋找解決方案。

　　與此同時(shí)，企業(yè)也將受益于企業(yè)智能體。它分散在企業(yè)的多個(gè)終端設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施中，將能夠?qū)Υ罅康谋酒髽I(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)推理，在保障信息安全的同時(shí)，支持企業(yè)運(yùn)營(yíng)決策，提升管理效率，提高生產(chǎn)力。

　　高通公司總裁兼CEO安蒙也曾指出，混合AI可在終端側(cè)和云端同時(shí)利用AI，當(dāng)云端和終端使用相同的生成式AI模型時(shí)，終端可以為云端帶來(lái)先發(fā)優(yōu)勢(shì)。終端側(cè)數(shù)據(jù)還能提升AI應(yīng)用的精準(zhǔn)度，因?yàn)槠洮F(xiàn)在掌握了用戶的情境信息。

　　因此，聯(lián)想集團(tuán)董事長(zhǎng)兼CEO楊元慶認(rèn)為，未來(lái)，個(gè)人大模型和企業(yè)大模型將分別通過(guò)內(nèi)置個(gè)人智能體和企業(yè)智能體的形式，與公共大模型共存互補(bǔ)，從而構(gòu)成混合式人工智能，這就是AI能夠普及、應(yīng)用的方向。

　　從“口袋到云端”的全景式人工智能該如何布局?楊元慶近日便在Techworld大會(huì)上公布了聯(lián)想AI PC是如何實(shí)現(xiàn)混合人工智能的。

　　第一，基于大模型和小模型混合的“意圖理解”技術(shù)。聯(lián)想使用交叉熵 cross entropy 損失最小化原則，將意圖理解任務(wù)最優(yōu)地分配給大模型和小模型，從而兼顧精準(zhǔn)度和復(fù)雜性。

　　第二，基于CPU、GPU、NPU混合調(diào)度的“異構(gòu)計(jì)算”技術(shù)。在大模型的訓(xùn)練和推理過(guò)程中，瓶頸往往不在于芯片算力，而在于數(shù)據(jù)傳輸。同時(shí)優(yōu)化計(jì)算負(fù)載和數(shù)據(jù)傳輸，使總體執(zhí)行時(shí)間最短。

　　第三，基于模型微調(diào)(SFT)與檢索增強(qiáng)(RAG)混合的“智能問(wèn)答”技術(shù)。

　　第四，基于硬件加密與全�？尚偶軜�(gòu)的混合“隱私安全”技術(shù)。

　　這4種混合式技術(shù)對(duì)企業(yè)也提出了較大挑戰(zhàn)，因?yàn)檫@需要端邊云的協(xié)同，需要軟件硬件的協(xié)同，需要傳輸與計(jì)算的協(xié)同。為此，聯(lián)想的新IT架構(gòu)“端邊云網(wǎng)智”為混合式技術(shù)的實(shí)現(xiàn)提供了支持。

　　混合式人工智能將是未來(lái)的趨勢(shì)。“個(gè)人人工智能雙胞胎”和“企業(yè)級(jí)人工智能雙胞胎”，將會(huì)與公共人工智能模型共存并且互補(bǔ)，讓混合式AI真正落地、普及。

　　AI PC可以帶來(lái)這些改變

　　那么這種混合了大模型與智能體的AI PC能為人們的生活帶來(lái)什么改變呢?

　　中國(guó)工程院院士張亞勤認(rèn)為：“智能體的思維方式與行為方式更接近于人類，對(duì)于個(gè)人應(yīng)用來(lái)說(shuō)就是真正的智能助理。對(duì)于企業(yè)應(yīng)用，智能體技術(shù)可以發(fā)揮巨大潛力，把這些復(fù)雜的系統(tǒng)最大效率地調(diào)動(dòng)起來(lái)，極大地提升運(yùn)營(yíng)效率和生產(chǎn)力水平。”

　　從這個(gè)角度出發(fā)，AI PC將帶來(lái)生產(chǎn)力的變革。作為設(shè)備、邊緣計(jì)算和云技術(shù)的混合體，AI PC將不僅具有強(qiáng)大的計(jì)算能力和先進(jìn)的AI技術(shù)，還帶來(lái)了創(chuàng)新的交互方式和視覺(jué)體驗(yàn)，滿足新的生成式AI工作負(fù)載需求，同時(shí)還可為用戶提供量身定制的體驗(yàn)

　　AI能夠讓人類的想象力更容易轉(zhuǎn)變成現(xiàn)實(shí)。AI可以幫助萬(wàn)千有電影夢(mèng)的年輕人，跨越資金的門檻，直接呈現(xiàn)頭腦中那部偉大的電影。著名導(dǎo)演陸川在表示，AI輔助的電影制作最直接的效果是可以極大提升創(chuàng)意的視覺(jué)化速度。以自己的新片為例，用傳統(tǒng)方式，從寫腳本到制作完成，得兩個(gè)月，但是現(xiàn)在只用了2天。它極大的節(jié)省了時(shí)間和人力成本。

　　對(duì)制造企業(yè)而言，自然災(zāi)害對(duì)企業(yè)的供應(yīng)鏈管理影響是巨大的。如果有臺(tái)風(fēng)來(lái)了，企業(yè)可以先通過(guò)公共大模型得到臺(tái)風(fēng)的準(zhǔn)確位置、風(fēng)力預(yù)測(cè)，但涉及到具體哪些客戶的訂單交付可能受到影響，就是企業(yè)智能體大顯身手的時(shí)候了。

　　智能體能夠告訴我們，哪些訂單尚未生產(chǎn)，可能受到工廠暫時(shí)關(guān)閉的影響;哪些訂單尚未運(yùn)輸，可能受到陸運(yùn)中斷的影響;哪些訂單尚未排產(chǎn)，可能受到物料延誤的影響，還能進(jìn)一步給出優(yōu)化運(yùn)輸方式、調(diào)整訂單排序等建議，保障按優(yōu)先級(jí)出貨、交付。這就在保障客戶信息安全的前提下，大大提高了企業(yè)應(yīng)對(duì)危機(jī)的決策速度。

　　“人工智能的下半場(chǎng)，一定是從技術(shù)突破進(jìn)入到落地應(yīng)用的階段，需要我們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中積累用戶反饋，不斷完善，繼續(xù)創(chuàng)新。”聯(lián)想集團(tuán)董事長(zhǎng)兼CEO楊元慶表示，落地的途徑，就是涵蓋智能設(shè)備、智能基礎(chǔ)設(shè)施、智能解決方案和服務(wù)的三大支柱。

　　對(duì)于個(gè)人用戶而言，要獲得個(gè)人智能體的體驗(yàn)，最便捷的路徑，就是自己擁有的電腦、手機(jī)等個(gè)人計(jì)算設(shè)備中內(nèi)置了個(gè)人智能體。

　　對(duì)于企業(yè)客戶來(lái)說(shuō)，人工智能的落地必須依賴于智能基礎(chǔ)設(shè)施。企業(yè)需要服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)設(shè)備，讓海量數(shù)據(jù)各就其位，物盡其用，再通過(guò)人工智能模型和算法來(lái)實(shí)現(xiàn)企業(yè)的數(shù)據(jù)智能。

　　而混合型智能基礎(chǔ)設(shè)施的設(shè)計(jì)、部署、管理和維護(hù)較之以往的基礎(chǔ)設(shè)施更加復(fù)雜，所以也就需要更加全面系統(tǒng)的服務(wù)能力。針對(duì)不同行業(yè)、不同類型企業(yè)紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)，如何通過(guò)清洗、整理，再運(yùn)用合適的算法模型，對(duì)其加以學(xué)習(xí)、推理，從而在企業(yè)運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生智能，這樣的智能化解決方案將成為各行各業(yè)炙手可熱的新IT應(yīng)用。

　　如果要實(shí)現(xiàn)這樣的三大支柱，全行業(yè)還有很長(zhǎng)的路去走，但是AI PC能讓消費(fèi)者直觀地感受到大模型，也能用其發(fā)揮自己想象力，創(chuàng)造出不一樣的想象空間，大家用著用著就知道怎么用更好了。

　　相信在全行業(yè)的不斷迭代下，這些混合大模型會(huì)從“能用”走向“好用”，從而真正的實(shí)現(xiàn)讓世界充滿AI。