在經歷了一年多的銷售低潮之後，PC市場雖然有止跌回升的跡象，但仍稍顯溫吞，且ARM架構PC不斷攻城掠地，英特爾、AMD等既有PC處理器霸主的市場地位遭受威脅，因此也開始尋找在現有PC上增加更多應用價值的附加功能。

隨著AIGC（人工智慧生成）成為主流應用之一，如何加速這些功能在本地端的實現，就成為軟體與半導體產業很大的挑戰，英特爾搶先推出AI PC概念方案，正式把AI掛在PC上，AMD似乎晚了一步。但不論如何，以現有AI生態的競賽來看，ARM架構恐怕已經領先X86不只一個車頭了。

在這個AI電腦時代的濫觴中，專家們預測，AI將成為PC市場的重要驅動力。英特爾最新基於Meteor Lake架構的Core Ultra晶片，作為該公司的首款內建神經處理器的消費端PC處理器，預示著這一時代不只到來，更將迅速滲透市場，改變使用者習慣。

根據英特爾的說法，具備AI功能的新晶片的特點在於能夠在筆記型電腦上運行像ChatGPT這樣的技術，而不需要依賴雲數據中心提供計算能力。這意味著即使在沒有網際網路連接的情況下，AI電腦也能夠執行高級的語言模型和對話式AI。這種自主運算能力的提升，為AI電腦在個人使用和專業領域的應用帶來了巨大的潛力。

以過去的英特爾產品作為比較基準的話，目前的英特爾在AI應用性能方面的確有相當大的進展，然而回過頭去看這幾年的整體處理器技術發展，英特爾到2023年底才推出具備AI功能的處理器，反而是動作比較慢的了。許多其他科技公司也在積極開發AI專用硬體和軟體，這將進一步推動整個行業的發展，比如說蘋果，他們透過新的硬體以及軟體框架，使他們的PC產品在AIGC應用執行效率可以和高階獨立顯示卡同等的水準，且甚至可以執行更大的本地模型。

而隨著更多的AI專用硬體和軟體解決方案的問世，我們將看到AI電腦在更廣泛的領域中被應用，從而帶來更多的創新和變革。

晚到好過不到，X86的AI路

近日，英特爾在新一代的處理器平台上揭示了未來AI PC的樣貌，不論在應用方面，甚至在晶片製造端也展示了英特爾前所未有的創新。隨著新一代Core Ultra處理器的引入，英特爾寄厚望於該平台上，不論是AI應用，或者是未來在晶片製造能力的改善，都代表著該公司40年來最大的客戶端架構轉變，Core Ultra也是首次應用基於Foveros封裝技術的客戶端瓦片式設計。這種新的晶片設計利用了3D高性能混合架構，並且是首款在新的Intel 4製程節點上製造的客戶端處理器。

圖片來源：英特爾

代號Meteor Lake 的Core Ultra處理器，藉由採用英特爾的3D性能混合架構和英特爾4製程製程，提供了性能和功率效率之間的平衡，並強化AI應用執行的能力。英特爾在新聞發表會上亦強調，新一代的H系列和U系列處理器將改變人們使用個人電腦的方式，特別是在AI加速方面。​

英特爾Core Ultra特別強調了其內置的神經處理單元（NPU），這種架構過去常見於手機晶片上，這也是X86架構首次引進該技術，透過內建的NPU，這使得處理器在AI加速方面的能效比上一代提高了2.5倍。英特爾Core Ultra還支持OpenVINO™工具包，這些工具包通過最小的代碼更改和自動設備檢測增強了AI性能，將工作負載路由到正確的計算引擎，並通過ONNX和ONNX Runtime實現更快的推理，從而簡化了工作流程。

不過相較起性能，英特爾的新處理器更重視的是能效表現以及應用的相容性，從實際測試結果來看，英特爾的AI執行速度可能還不如新一代的ARM架構處理器，但相較起性能，英特爾似乎更重視應用相容性。而這也是為什麼英特爾執行長基辛格近日不斷攻擊NVIDIA的原因，基辛格認為，英特爾推動的應用生態相容計畫將有機會推翻以往由NVIDIA的CUDA獨霸的AI運算生態。

如果單看X86市場，英特爾已經在AI議題上搶了一波鋒頭，畢竟AIGC到AI PC，如果能擺脫雲端的限制，達到隨處可用的境地，不僅效率更快，許多資安要求高的工作應用也就不用因為害怕資訊洩漏而故意忽視AIGC功能的存在，從而幫助工作效率的提升。因此，PC業者見到英特爾的新架構，無不蜂擁支持，畢竟不論是消費端或者是企業端，PC市場已經冷太久了，需要更多題材來炒熱。也因此，我們認為英特爾目前的重點還是瞄準商用市場生態經營，消費端AI可能暫時還無法期待有太大的性能革新。

那麼英特爾的最大對手AMD呢？根據業界訊息，他們也會如同英特爾般加入NPU功能，強化其AI應用執行能力，然而不可忽視的是，AMD在GPU的技術方面僅次於NVIDIA，且推動了使用者基礎僅次於CUDA的AI開放社群標準，英特爾目前在AI PC上暫時領先了AMD，但後續的生態經營才是真正的挑戰。

先走一步的ARM架構

X86這頭AI PC概念炒的火熱，但實際上AI功能在ARM架構已經是司空見慣，幾乎每一顆ARM處理器都有NPU技術的存在，雖然AIGC概念在2023年才開始興起，但作為先行者的ARM架構，似乎也有不錯的潛力。

兩大手機處理器公司，聯發科和高通都先後推出可以進行AIGC的手機處理器，可以在手機上執行超過百億參數規模的AI模型，這個參數大小的模型即便是放在PC上也是相當龐大，需要具備大容量的GPU才能有比較好的執行效率。

圖片來源：聯發科

聯發科的方案是天璣架構，其最新的天璣9300手機晶片，使用了「全大核」設計策略，以達到更高的遊戲、視訊捕捉和設備上的生成AI處理性能。該晶片采用台積電的4奈米製程技術，包含四個Cortex-X4核心和四個Cortex-A720核心。特別值得注意的是，Dimensity 天璣9300包含了一個AI處理器核心——APU790，這個核心能夠提高生成式AI的性能和能效，並支持大型語言模型，具有可擴展性高達330億參數。此外，天璣9300還具有改進的CPU核心和提高的效率表現。

雖然聯發科在Windows on Arm的腳步並不明確，未來可能會透過與NVIDIA合作前進AI PC，而不是自己玩，但我們認為在手機市場已經逐漸走向飽和，且聯發科的客戶主要還是集中在中國企業上，不論就地緣政治風險，或者是市場潛力而言，都已經可以看到極限，往AI PC前進不僅可以增加新市場空間，也能分散風險。

高通除了在手機晶片上有和聯發科類似的發展脈絡，其整合NPU、GPU與DSP的AI運算能力，也幫助手機應用很早就走入AI時代。但與聯發科不同的是，高通已經打造出一顆真正的PC處理器，並將以之挑戰主流PC處理器。

圖片來源：高通

高通推出了面向微軟Windows筆記型電腦的新晶片，這一晶片被命名為Snapdragon Elite X。這款晶片專為處理人工智慧（AI）任務而優化，包括電子郵件摘要、文本生成和圖像創建等任務。Snapdragon Elite X晶片被設計為集成到高通的智能手機晶片中，Google和Meta計劃利用這些功能。此外，據稱Snapdragon Elite X在特定任務上的性能超過了蘋果的M3與M2 Max晶片，同時在能源效率方面也優於蘋果和英特爾的PC晶片。這款晶片的最大特點是其能夠處理具有130億參數的人工智慧模型，這在生成文本或圖像等AIGC任務中尤為重要。

但嚴格來說，聯發科和高通都還沒有針對主流PC的AI晶片產品，因此，我們把眼光看往另一個，也是目前市面上最強大的AI PC架構，也就是蘋果的M3系列晶片。

蘋果在其M系列處理器中引入了多項AI處理功能，這些功能主要集中在提高AI計算速度、增強神經網路引擎的能力，以及優化圖形處理等方面。

M3系列處理器采用了3奈米製程技術，這不僅增加了性能和效率，還使這些處理器能夠更有效地運行AI和機器學習模型。M3系列的神經網路引擎比M1系列快60%，這使得AI和機器學習工作流程得到了更快的處理速度​。另外在GPU方面，M3系列具有最新一代的GPU架構，這不僅提高了整體的圖形性能，還引入了如動態緩存、硬體加速光線追蹤和網格陰影等創新功能。這些新特性增強了著色能力，使得圖形更加細緻和逼真。M3系列的GPU渲染速度比M1系列快達2.5倍​。不僅在遊戲或者是專業繪圖性能方面更出色，也能有效幫助AI應用的執行加速。

但除了硬體以外，蘋果最重要的一項工作是推出了名為MLX的新開源AI框架，這代表蘋果在AI領域的一大進步。MLX專為在蘋果的M系列處理器上高效運行而設計，並提供了統一的記憶體模型，使得操作可以在任何支持的設備類型上進行，而無需進行數據複製。這個框架基於ArrayFire、Jax和PyTorch，可以高效率訓練AI工作，或者是執行AI推理工作。

MLX框架在AI研究和開發方面代表了重大進展，尤其是在影像生成速度上，與PyTorch相比有顯著優勢。此外，MLX框架還支援像是Stable Diffusion和OpenAI的Whisper這樣的工具，這些都顯示了蘋果在AI研究和開發領域的進步。例如，蘋果報告稱，使用MLX生成16張圖片大約需要90秒，而PyTorch則需要約120秒​。

​而根據第三方的測試，在蘋果M系列處理器上執行Whisper這個AI語音轉錄應用時，蘋果處理器能表現出比NVIDIA的RTX4090顯示卡更強大的性能表現，值得注意的是，用來測試的蘋果筆記型電腦的價格跟RTX4090顯示卡差不多。

值得注意的是，雖然在這個測試中的RTX4090顯示卡使用的是未最佳化的模型，所以性能表現較弱，但以同樣的測試基準來看，蘋果系統的總功耗僅約50W，4090單單是顯示卡就消耗超過300W，就純粹的能效比來看，蘋果仍然領先。

圖：蘋果M3的AI性能實測超越NVIDIA的RTX4090高階顯卡。​​
​資料來源：AppleInsider。

這些進步意味著，蘋果在PC產業中引入AI功能方面處於領先地位。MLX的推出不僅讓蘋果的硬體更具吸引力，也為AI研究者和開發者提供了更好的相容性以及開發體驗。這個框架的目標是使蘋果的平台對AI研究者和開發者更具吸引力。隨著蘋果進一步開發其AI技術，未來可能會在MacBook上創建類似ChatGPT的生成AI應用程式。

結論

不論從略微姍姍來遲的X86架構，或者是早在AI經營已久的ARM產品，AIGC進入人們的日常生活已經是不可改變的趨勢，AI PC的到來也宣示著AIGC要擺脫娛樂用途，轉而邁向生產力應用。當然，談到生產力，英特爾看起來很重視使用者或是開發者應用生態的經營，但蘋果似乎略勝一籌，而AMD、高通和聯發科及NVIDIA也都在磨刀霍霍。但無論如何，消費者也能選擇配備使用NVIDIA或AMD的GPU產品的PC產品，CPU不需換代也能具備AI功能。

但我們同意，AI PC的興起不僅代表了一次技術上的革命，更是一次運算方式和用戶體驗的全面變革。隨著AI技術的不斷成熟，我們可以預期，在不久的將來，AI PC將成為個人和專業領域的標準配置，從而為我們的生活和工作帶來深遠的影響。並帶領產業進入一個更加智慧、高效和創新的時代。

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