衆所周知，對于如今的PC行業來說，“AI PC”毫無疑問是一個熱門話題。提到AI PC，許多朋友首先就會想到那些天馬行空的語音助手，以及那些內建了NPU硬體的最新款處理器。
以至于對許多不太了解相關技術的消費者而言，Ta們往往都會普遍形成一種固有印象，那就是“AI PC是一種全新的産品類型，想要體驗它，首先就要換電腦、要用最新的平台。”
然而，AI PC真的是“新東西”嗎，它需要消費者去更換新的硬體才能有新的體驗嗎？有沒有一種可能，是我們之中的絕大多數人其實早已用上了AI PC，隻是自己并不知道呢。
這場峰會，道出了顯示卡在AI PC中的特殊地位
2024年4月24日我們三易生活來到了古城西安，參與了一場主題為“春遇長安，AI未來”的AIGC峰會，并與各個不同領域的AI從業者、專家進行了交流。
在這場活動中，我們看到了基于AIGC相關技術制作視訊的“大神”，與借助AI技術來實作沉浸式VR文娛體驗的企業進行了交流，還見到了使用AI進行數字人創作的藝術家，專門基于AIGC進行設計創作的平台，甚至是借助AI進行課題研究的材料學、實體學家......
不過，以上這些AI創作者、從業者，基本都有一個許多消費者可能不會想到的“共性”，那就是Ta們并不依賴于目前市面上所謂的“AI PC”。事實上，其中不少人至今使用的、可能都還是相當老的PC平台。
這并不奇怪，因為對于絕大多數真正用AI來“幹活”、去産生内容的使用者來說，Ta們的生産力裝置普遍都并非大家所熟知的“NPU”。相反，那些我們早已司空見慣的顯示卡，可能才是真正驅動AI生态的關鍵。
高算力、起步早，是顯示卡AI生态的最大優勢
為什麼顯示卡才是驅動AI的關鍵？其實理由非常充分、且好懂。
用一位業内人士的話來說，那就是顯示卡有着巨大、而且難以比拟的AI性能優勢。Ta舉了兩個例子，一是目前流行的某款智能汽車，它采用了兩顆智駕晶片，平台的總算力高達508TOPS。但這個算力放到如今的消費級顯示卡裡大家就會發現，其實也就不過相當于一款普通高端顯示卡的水準，甚至還到不了旗艦級别。
而另一個例子，則是直指那些最新的“AI PC”處理器。這些最新的AI處理器普遍配備了獨立的AI單元（也就是NPU），它們的算力水準大緻在10到16TOPS不等，然後相關已經開始大肆宣傳自己能夠實作各種各樣的AI功能了。
可大家要知道，早在2017年消費者都能夠買到的遊戲顯示卡，就已經具備了接近120TOPS的專用AI單元算力。至于最新款的遊戲顯示卡，它的内置專用AI算力水準更是已經達到了1000TOPS以上，早已領先了這些“NPU”們不知多少個身位。
其次，也正是因為顯示卡作為AI計算中樞實際上起步更早，是以也給它帶來了實際上要完善得多的軟體生态。
就拿大家耳熟能詳的NVIDIA GeForce遊戲顯示卡來說，它如今普遍能夠提供的DLSS、DLAA深度學習畫面優化技術，就是一種将雲端AI大模型與本地GPU AI算力結合的生動例子。這項技術能夠讓遊戲幀率“憑空”暴漲數倍，讓玩家節約大量的硬體成本就能運作本來可能“帶不動”的遊戲。而且DLSS目前已經得到了數百款遊戲的相容，在某種程度上實際也成為了群衆基礎最為廣泛的PC AI生态之一。
除此之外，在最新款的NVIDIA顯示卡驅動裡，還能看到基于本地AI算力實作的視訊色彩增強、視訊超分、遊戲HDR等功能。這些AI功能可以很簡單地被啟用，即便是完全不了解相關技術細節的使用者，也隻需要更新一下軟體、或者是最多再打開一個開關，然後就會發現日常玩的遊戲、看的視訊，畫面會“自動地”變好很多。
如果大家有關注目前的很多AI裝置就會發現，它們之中的大多數都存在着由于本地算力不夠，是以實際使用中高度依賴于雲端伺服器算力的問題，而這，就不可避免地會帶來隐私洩露的隐患。但基于GPU的AI計算裝置則不然，因為它們“天生”就有着足夠強的算力，再加上目前的絕大多數雲端AI計算裝置在架構上本就是基于GPU來實作的，是以這也就使得許多雲端算法可以被“移植”到端側，進而直接在本地不聯網運作，而這自然也是其他那些CPU、NPU方案望塵莫及的事情。
最後，因為顯示卡上的AI算力起步早，而且如今水準已經極高，是以這還意味着無論是才換電腦的消費者，還是已經數年沒有更新配置的“老燒”，在他們的電腦中，實際上大機率都已經有成熟可用的GPU AI算力。是以消費者并不一定非得購買最新的裝置（AI CPU），因為他們早已擁有實際性能更高的“AI PC”了。
營銷和宣傳的偏差，造成了消費者的誤解
說了這麼多，可能有些朋友會感到有些疑惑，因為大家日常看到的AI PC、端側AI的宣傳，會更強調NPU的重要性。
不得不說，這其實也是一個很微妙的話題。一方面，站在相關終端廠商的角度來說，他們總得要“促銷”、要營造一個新的概念，是以宣傳NPU對于AI PC的重要性，自然也是很正常的商業行為。
另一方面，從實打實的使用者體驗來說，目前NPU驅動的AI功能主要展現在各種語音助手，再加上有雲端輔助的文本生成、圖像編輯等功能。這些功能盡管并不先進、也不安全，但它們在客觀上确實更容易讓大多數消費者印象深刻。
相比之下，顯示卡AI所能提供的視訊超分、遊戲插幀、本地圖像生成，視訊AI渲染等功能，要麼是因為存在的時間太長，反而被忽略了其AI的“本質”，要麼就是使用門檻還是太高，是以雖然生産力強大、但确實不夠那麼親民。
而且正如我們三易生活在此次峰會上所講到的那樣，作為消費者與廠商之間的重要橋梁，目前部分同行在解釋相關技術時不夠詳細，以及盲目跟風的現象，其實客觀上是普遍存在的。而這實際上也就“助長”了性能孱弱的NPU廣為人知，可真正能扛起各種專業AI應用的GPU，卻反而不被普通消費者視為AI PC核心元件的現狀。