本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）综合

随着AI PC的软硬件升级，CPU、DRAM等半导体行业受到明显利好。

个人电脑（PC）行业正逐渐升温，迎来了一个崭新的高峰——即融合了人工智能（AI）技术的个人电脑。在这场技术革新中，英特尔和微软这两大个人电脑革命的先驱者，分别积极推广配备人工智能CPU和智能软件助手的个人电脑，成功将人工智能的应用从云端延伸至个人电脑领域。

换句话说，嵌入专用芯片的AI PC可以在本地运行AI模型，而不依赖于云端。英特尔首席执行官帕特·基辛格 (Pat Gelsinger) 表示，与使用基于云的数据中心的服务相比，这将使人工智能服务更便宜、更快、更私密。他在拉斯维加斯举行的 CES 2024 上表示：“未来，你将为每个人、每个用例、每个地点释放这种力量。”

因为AI的发展，传统的CPU已经不能满足用户的需求，而单独配置GPU，对于普通用户来说成本又是一大挑战。目前英特尔、AMD以及高通都在积极布局AI PC芯片这块市场，构造全新的AI处理器。

那么，AI PC需要什么样的CPU呢？

AI PC对CPU的要求较高，因为它需要处理大量的数据和复杂的计算任务。因此，AI PC的CPU需要具备高性能，以快速处理AI算法和大数据集。AI计算通常需要并行处理多个任务，因此CPU需要支持多核心和多线程技术。这样可以同时处理多个计算任务，提高整体计算能力。在保持高性能的同时，AI PC的CPU还需要具备低功耗特性，以延长电池续航时间并保持系统的稳定性。

此外，一些现代的CPU已经集成了AI加速单元，如英特尔的 Meteor Lake 笔记本电脑 CPU 就集成了 NPU，以支持第三方 AI 软件功能。这些加速单元能够专门处理AI相关的计算任务，提升AI推理和训练的速度。当下押注AI PC的厂商多采用CPU+GPU+NPU架构方式，这一选择并非偶然，而是基于对当前技术发展、市场需求和应用特点的深思熟虑。

这种架构方式充分融合了各种处理器的优势。CPU擅长顺序控制和低延时任务，能够处理较小的传统模型；GPU则更擅长处理高精度格式的并行任务，如画质要求极高的视频和游戏；而NPU则专门优化了神经网络计算，能够高效执行神经网络的推理和训练任务。通过将这三种处理器结合，AI PC能够同时满足多种复杂计算需求，提升整体性能。

CPU+GPU+NPU架构方式还有助于应对终端侧生成式AI应用的挑战。这些应用不断演进和多样化，对计算需求提出更高的要求。单一硬件部署往往难以满足这些严苛且多样化的计算需求。因此，采用异构计算成为硬件厂商应对这些挑战的关键。CPU、GPU和NPU的协同工作能够充分发挥各自的优势，提供更强大的计算能力和更高效的能源利用。

随着AI技术的快速发展和普及，市场对具备AI功能的计算设备的需求也在不断增长。采用CPU+GPU+NPU架构的AI PC能够满足这种需求，提供更高性能和更丰富的应用场景。这也为厂商带来了更多的市场机会和竞争优势。

英特尔称，从 MeteorLake 开始，英特尔会将 Al 广泛引入 PC，带领数亿台 PC 进入 Al 时代，而庞大的 x86 生态系统将提供广泛的软件模型和工具。

AMD作为英特尔在PC处理器领域的竞争对手，也在推出支持AI的处理器。英伟达在最近的虚拟活动中展示了适用于人工智能笔记本电脑的新型GPU，显示AI PC的兴起已经引起了整个PC硬件行业的关注。

除了处理器，存储芯片制造商如美光、三星和SK海力士也在积极投入AI PC的发展。他们的目标是使AI加速器能够在个人电脑上运行更强大的助手。当前，新款笔记本电脑已配备高达8MB的RAM，而在基于Windows的AI PC中，这一内存可能会翻倍。随着更强大的人工智能加速器和处理器的问世，AI PC的内存需求有望进一步增加。以Meta创建的Llama 2系列AI模型为例，其普通版本需要近30GB的RAM，AI PC的硬件要求可能会逐渐超越目前标准的内存容量。

Windows将再次在推动PC中可接受的最低内存容量方面起到关键作用，这对内存制造商应该是个好消息，这会对内存形成新的大量需求。

另外，期望一台PC能流畅运行Microsoft Copilot AI助手也依赖于足够的本地加速，微软认为需要至少40 TOPS的计算能力，这可以通过独立的GPU提供，现在几乎所谓的AI PC处理器都内置高效的神经处理单元，能够满足这一计算性能目标。

英特尔强调AI PC将成为PC产业回春的转折点，并在2024年的产业亮点中发挥关键角色。

目前，消费者对于人工智能个人电脑的热情尚处于起步阶段，尚需一段时间来等待更多原生应用程序的涌现。不过，随着时间的推移，人工智能PC的硬件与软件都将迎来更为强大的升级，这无疑为CPU、GPU及DRAM等半导体设备带来了振奋人心的利好消息。

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