這類芯片，終於爆火

以生成式模型爲代表的人工智能對於整個芯片半導體行業正在造成巨大的影響。我們看到了雲端人工智能讓Nvidia的GPU變成了最搶手的芯片，同時在手機端，人工智能也在成爲各大新手機發布會的亮點。人工智能已經在雲和移動端落地，那么在PC端，人工智能的普及也是水到渠成。

在近日舉辦的CES 2024上，Intel在其關於客戶端計算的开放主題演講（"Intel Client Open House Keynote"）中，其主題就是AI PC將會是PC計算領域的下一個引爆點，而Dell, HP, 聯想和Microsoft等PC行業的重要企業的高管也紛紛到Intel的主題演講中助陣，強調了AI PC的革命性並且順便宣傳了自家PC產品中的AI功能。在第二場Intel CEO Pat Gelsinger的公开專訪中，Gelsinger也特別強調了AI PC對於Intel的重要性；他認爲，AI PC對於Intel來說，重要性和革命性不亞於當年的WiFi和迅馳技術（一個實現了無线網絡，另一個則大大加速了筆記本電腦的普及）；硬件在AI方面的升級並不僅僅會帶來性能數字上面的改變，更會帶來用戶體驗的革新；雖然Intel在AI領域有很多競爭，但是Intel在AI PC領域將利用其技術上的領先，出貨量上的領先以及和客戶的協作來取得有利位置。一言以蔽之，Gelsinger認爲“今天是PC的一個決定性時刻”。

在歷經多年以後，AI PC芯片終於爆火。

AI PC的用戶體驗以及對於芯片的需求

PC在今天主要的定位有兩種，分別是用於遊戲的娛樂型PC和用於工作的專業型PC。對於前者來說，PC主要需要強大的圖形渲染來運行最新的遊戲；而後者的主要訴求是提升用戶的生產力。從目前AI PC的定位來看，更有可能是在專業型PC的基礎上引入更多的AI特性，從而進一步滿足用戶對於生產力的需求。例如，在CES 2024的Intel主題演講上，Intel和Microsoft的Copilot人工智能助手就是一個演講中的亮點，用來強調目前業界對於AI PC的使用，而同時Microsoft也在演講中提到了其Copilot將會在未來Windows系統中扮演極其重要的地位，未來可望會成爲Windows操作系統中人工智能體驗的起點和終點（即所有人工智能相關的需求都通過Copilot來實現）。

總結起來，AI PC中的人工智能主要可望會帶來如下的新用戶體驗：

智能助手：例如，用戶可以讓智能助手幫忙在未來幾天內尋找一個最合適的時間去安排一場和同事的會議，或者去幫忙撰寫email；這需要人工智能助手（大語言模型）能運行在本地，理解用戶本地的信息（例如日程安排，email內容等），並且根據用戶的需求來實現智能化的協助。

生產力工具支持：隨着人工智能越來越多地應用在各大生產力工具中，例如圖像和視頻編輯、代碼編寫、工業設計等等，AI PC需要對於這些工具的人工智能特性提供算力支持，從而讓AI PC能很好地支持這些生產力工具中的人工智能特性。

從用戶體驗來看，智能助手更加與手機移動端的人工智能一脈相承，而生產力工具支持則與高性能計算的方向關系更大。

AI PC對於芯片的需求，則體現在如下幾個方面：

首先，AI PC對於AI的倚重需要芯片能提供非常強大的人工智能支持，包括足夠的算力，足夠的內存容量和內存帶寬等等。同時，因爲AI PC對於功耗也有限制，因此對於人工智能算力的支持最大可能是使用專用的人工智能加速器（NPU）而不是GPU來實現。

其次，AI PC仍然是PC，因此CPU和GPU的性能和能效比需求並不會因爲是AI PC就有所降低。

AI PC芯片的路线之爭

如上所述，AI PC實際上有兩個切入點，即從高性能計算出發，把高性能計算的芯片做小到PC／筆記本裏；另外一個切入點則是從移動端的芯片出發，把性能進一步做高並且去掉無關的部分（例如基帶），在功耗上升的情況下也滿足PC的性能需求。

Intel的路线就是代表了第一種高性能計算的路线。Intel在CES 2024上提到，其AI PC芯片在2024年將首先出貨Arrow Lake CPU，它將是Intel第一個集成了AI加速模塊的桌面級處理器芯片。2024年晚些時候將發布使用下一代架構的Lunar Lake產品，將擁有更強的CPU、GPU和AI加速器性能（可達第一代產品的三倍）。在Intel的路线圖上，AI PC的芯片的定位就是一塊高性能處理器芯片，因此AI PC芯片的路线圖其實就是Intel處理器芯片的路线圖。而Intel處理器路线圖就是激進地使用Foveros爲代表的高級封裝技術，來大大提升芯片的性能和能效比。

根據Intel目前公布的資料，我們認爲Lunar Lake將會使用Intel路线圖上2024年的Foveros技術來實現其CPU、GPU和NPU的集成，CPU、GPU和NPU可以靈活地位於不同的tile中，從而方便地實現設計時候的可配置性－ 例如可以根據市場的需求去推出擁有不同NPU／CPU／GPU的版本，另外根據市場反饋在設計下一代芯片路线圖的時候，可以更容易地去調整不同tile上面的配置，從而滿足需求。從性能方面來看，我們認爲Intel的AI PC芯片路线圖將會逐漸把一些首先使用在服務器高端處理器的技術慢慢應用到AI PC芯片端，例如3D堆疊Cache，從而爲AI PC芯片提供有力的性能支持。這樣來看，Intel的AI PC芯片路线圖就是定位在中高端路线，做迷你版的服務器處理器。這樣的定位，實際上也很適合爲AI PC上的生產力工具的AI特性提供算力支持。

另一個路线就是從移動端芯片出發，做一個加強版的芯片以滿足AI PC的性能需求。高通的Snapdragon X Elite就是這樣的路线圖上的芯片。根據高通公布的資料，Snapdragon X Elite SoC集成了12個Oryon CPU核，爲了PC專門設計的Adreno SD X Elite GPU，以及擁有45 TOPS算力的Hexagon AI加速器。高通在發布會上強調了Snapdragon X Elite在PC上可以以非常低的延遲去運行生成式模型，這同時也顯示了高通把Snapdragon X Elite定位在AI PC的決心。從芯片設計角度來看，如果把Snapdragon X Elite和高通用於移動端的芯片，可以發現整體的架構設計都是一塊SoC，區別主要是使用了不同版本的CPU、GPU和AI加速器。從這個技術路线圖來看，可以最大化地利用高通移動端芯片架構領域的積累，其主要的額外設計在於如何去定制CPU、GPU和AI加速器IP。目前高通似乎並不打算在未來幾年內像Intel一樣激進地使用高級封裝技術／芯片粒技術來打破集成度的瓶頸，我們預計高通將會在AI PC領域繼續使用傳統的集成技術並且使用其多年的設計積累來繼續推動芯片性能提升。如果我們把高通的技術路线和Intel的技術路线相比的話，我們認爲如果未來幾年主流AI PC對於人工智能算力需求有較快提升的話，那么Intel的高性能計算路线有機會能佔得先機；反之，如果未來AI PC還是一個用戶對於價格很敏感，AI很大程度上主要是智能助手入口功能的話，那么高通的方案有機會能以更低的成本佔領市場。

最後，AI PC芯片領域另一個不應遺漏的公司是蘋果。蘋果用於筆記本電腦的M系列芯片早已集成了NPU，可以支持生產力工具中對於人工智能算法的需求；只是蘋果在集成人工智能到操作系統中的態度不如Microsoft集成Copilot到Windows中那么激進，但是未來幾年我們預計也會看到蘋果的M芯片加持下的MacBook上人工智能會成爲重要的特性。從路线圖角度來看，蘋果和Intel以及高通都有所不同—蘋果的用於筆記本的M系列芯片路线圖和用於手機的A系列芯片路线圖並不完全重合，在M系列芯片中有着許多自己完全獨特的設計。而最關鍵的是，蘋果擁有其MacOS操作系統和軟件生態（包括運行在上面的人工智能）的控制權（而不像Intel和高通都要支持Microsoft這個第三方的人工智能），因此蘋果在這方面最大的優勢就是能夠做軟硬件協同設計，從而能精確地從用戶體驗出發，一路定制軟件，芯片乃至生態。

未來AI PC芯片的路线動態，讓我們拭目以待。

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