ChatGPT引發了一場大模型淘金熱。
一開始大家扎堆訓練大模型。發現入局沒有那么簡單，發展到第二階段，就開始出現了寄生于ChatGPT的眾多APP和應用。無論是發力于向量數據庫緩存，還是支持模型微調以后，套殼包裝搖身一變成為新的APP的眾多創業公司，都是這個思路。只不過這些公司有的是真正找準了切入點的神級企業，有的是在壓路機前撿硬幣的投機商。
但不管終局如何，AI的熱度仍將持續發酵，目前正逐步從訓練階段進入部署階段，模型如何被使用成為了重中之重。也就是說大模型的丹煉好之后，這顆丹能否進入藥房以及千家萬戶成為可以產生實際效應的藥丸，這其中有著較大距離，也蘊藏著無限商機。
2023年11月6日，中國珠海，英特爾客戶端解決方案論壇的展臺上，無論是英特爾商用解決方案、工作站解決方案、教育解決方案等等，我們都可以看到大模型應用的身影，AI沒有單獨的展區，但AI卻無處不在。
至于英特爾在這場大模型淘金熱中所身處的位置也十分明顯：
英特爾不是做大模型的，而是準備在大模型從誕生到部署的路上設置好每一個關卡，大模型之丹煉的過程中，可以用到英特爾的算力，煉好之后，拋向空中的那一刻，英特爾從軟件層到應用層再到整個生態都已準備好了接丹。
大模型煉好的「丹」丟入AI PC場
「Personal Computer需要演變成Personal Computing，才能適應新時代的發展」英特爾如是說。
自誕生之初，PC一詞就意味著一個時代的崛起。長久以來，PC的升級主要依賴于CPU和操作系統的升級，Wintel聯盟以來盤踞的霸主地位也難以撼動。老牌廠商Intel在這個過程中，幾乎一直都在定義PC一詞。
而當時間來到2023年，大模型掀起新一波浪潮，11月6日是英特爾客戶端解決方案論壇，晚上OpenAI進行了開發者大會。AI以一種生產力的身影出現在大眾面前，無論哪行哪業都開始對其行之注目禮。
作為軟硬件實力都在這個星球上屬于頂級行列的英特爾，自然也是最有資格談論AI的巨頭之一。
AI PC是英特爾給出的答案。
英特爾此前確認其 Intel4 工藝已準備好生產，近期英特爾也宣布了12月15日會正式發布代號為Meteor Lake的移動端處理器酷睿Ultra。
Intel 4是英特爾首個采用EUV技術生產的制程節點，在性能、能效和晶體管密度等方面“均實現顯著提升”，EUV技術將驅動如AI、先進移動網絡、自動駕駛及新型數據中心和云應用等算力需求最高的應用。
而在AI方面，酷睿Ultra最牛之處莫過于創新的低功耗島設計，集成了神經網絡處理單元(NPU)，為 PC 帶來了高能效的 AI 功能表現，并兼容 OpenVINO 等標準化程序接口，便于 AI 的開發及應用普及。
低功耗島(Low Power Island)顧名思義，就是為低功耗，高能效而生。低功耗島位于新一代處理器的 SoC 模塊(SoC Tile)中，內置兩個新的低功耗能效核，進一步優化節能與性能間的平衡。
可以淺顯的理解為，當我們在筆記本上執行一個指令時，是需要多個模塊來相互協作運行的，為了讓電腦的功耗變低，英特爾在架構上就造了這個島，將一些小任務都放到這里處理，不耗費其他模塊的精力。
拿用戶最常用的看視頻功能為例，傳統的CPU架構需要連通CPU核心、GPU核心再連接到內存控制器，也就是說整個CPU幾乎都需要通電才能完成這個任務。但是有了低功耗島，媒體引擎和顯示引擎被單獨拿出來放到了SoC Tile中，SoC Tile可以直接消化完畢視頻任務，不需要動用CPU和GPU。
而NPU設置在了低功耗島之上，也就意味著常見的AI應用、大模型庫例如Stable Diffusion等都可以在滿足低能耗的同時保證運行效果。
簡而言之，這樣的一套架構，能讓輕薄本也能跑生成式AI。
除了酷睿Ultra的應用外，現場也有非常多在端側運行的方案。
搭載了英特爾雷電外置AI加速器方案，可以在不聯網的情況下，兩秒運行Stable Diffusion，根據文字輸出圖片。據英特爾內部測試數據顯示，通過高速雷電接口充分釋放外置顯卡AI算力，相比內置相同獨立顯卡，算力效率高達98%以上。
這個方案其實主要是針對需要用到筆記本進行大模型訓練的開發者，單買一個雷電加速器3000元，也無需更換筆記本電腦，而重新配置一臺可以運行大模型的臺式機需要性能非常優秀的顯卡，動輒上萬。
算力的門檻一旦被打下來，Personal Computing的未來藍圖已逐漸顯現。
「未來，每一個人都可以擁有算力。」
這也讓一直處于疲軟狀態的PC市場(根據市場調查機構 IDC 公布的最新統計數據，2023 年第 3 季度全球個人電腦(PC)出貨量繼續下滑，為6820萬臺，同比下降了7.6%)再次迎來了新的曙光。
而回到人工智能普及門檻，OpenVINO?工具包也是英特爾面向AIPC時代的一技重拳出擊也是英特爾面向AIPC時代的一技重拳出擊。OpenVINO名稱代表“開放式視覺推理和神經網絡優化”，專注于通過面向英特爾硬件平臺的一次寫入、隨處部署的方法優化神經網絡推理。
在現場我們也看到了基于OpenVINO的入門級開發板——英特爾開發套件 AIxBoard(愛克斯板)，是一款由藍蛙智能推出的人工智能嵌入式開發板。
藍蛙的工作人員向AI科技評論介紹道，英特爾開發套件 AIxBoard是入門級千元開發板，可以用在各種平臺上，既可以裝在車用的平臺，也可以搭載英特爾的一些深度學習算法在 Windows 平臺運行。
也就是說，英特爾開發套件 AIxBoard最大的特色是可以跨兩個平臺系統，市面上絕大多數開發板(包括英偉達)，只能裝入Lunix DEBUG ，不能裝 Windows 系統，而且價格只要千元左右，比起其他動輒幾萬的開發者套件，為開發者提供了一個非常好的選擇，這個開發板也是英特爾多次中英創客大賽中的常客。
贏得開發者，便是贏得未來生態。無論是近期一直以遙遙領先自居的鴻蒙，還是不到一年就達到了200萬開發者體量的OpenAI，大伙英雄所見略同。
AIGC與單身小明的壁壘怎么破？
前一陣，筆者在一位AIGC行業產品經理的朋友圈看到了這樣一段感慨：
能出現在公共場合討論大模型方向科技與創業的人，與半夜躲在被窩里對著網絡對面賽博戀人小心表達愛意的用戶，是處在完全不同的兩個世界的，很難互相理解和共情。
這也折射出如今大模型落地的一個巨大鴻溝，無論需求是情感陪伴還是辦公效率提升， 很多大模型都無法做到切中用戶痛點，找到空白，所以也就遲遲無法落地。
在英特爾客戶端解決方案論壇現場，AI部分主講人以單身小明的一天進行了開場，單身小明渴望陪伴，數字人為他提供了更加真實、個性化的虛擬體驗。
小明也想有寵物，但是最近的惡犬咬人事件的持續發酵，讓他實在不敢靠近真實世界的寵物，機器狗是一個很好的選擇。在現場展示的宇樹B1機器狗卻并不僅僅只能起到陪伴作用。據介紹， 宇樹機器人B1 可以承載超大負載，最大行走負重 80kg，極限負重 100kg，持續作業負重 30kg 以上，滿足特殊、復雜作業時的多種需求。
在現場，為了演示B1的平衡能力，宇樹的工作人員不停地“揍”了這只機器人，狗不但沒脾氣，還能一如既往地保持平衡能力。
這背后其實離不開基于英特爾架構的移動機器人控制器解決方案的助力 。
熟悉機器人領域的朋友都知道，對于四足機器人而言，地形適應性和成本其實是擺在面前的首要難題。如果不能解決足式機器人上下樓臺階走復雜梯形的問題，那么機器人的應用根本就無法進行。而機器人遲遲沒有進入千行百業，最大的原因就是成本。B1的裸機現在是40萬，已經是最優的解決方案。
英特爾移動機器人控制器解決方案采用針對機器人應用場景推出的專用控制器，將原本單獨配置的上位機、網絡交換機、底盤控制器等各種 MCU 合并到一個 x86 控制器上。
一個x86控制器Carry全場與各種MCU分散處理相比，自然能夠降低機器人內部架構的復雜度，無需那么多通訊器材，散熱效果也更好了，性價比得到了顯著提升。
除了方案極具優勢之外，四足機器人的運動控制是對各條腿電機進行聯合控制。要想在保證成本可控的情況下做到同時兼顧性能，對硬件的要求極高。
據了解，B1背后加載的是第 12 代英特爾酷睿、奔騰、賽揚處理器等關鍵組件。
奔騰、賽揚是曾經英特爾的處理器傳說中不可或缺的部分。起源于1992年的奔騰處理器，曾經代表了個人電腦處理器的一個時代;而起源于1998年的賽揚處理器，雖然只是英特爾用來應對AMD低價策略而推出的入門產品，但卻以其低價格和出色的超頻能力，曾給處理器領域帶來了巨大震撼。
至于第 12 代英特爾酷睿處理器早在推出之際便在10nm的技術層面上達到了別家廠商7nm制程工藝所達到的水平——甚至在同一平面下晶體管密度更高。同時英特爾為第12代酷睿處理器設計的混合架構大幅度加強了處理器在處理多線程工作時的性能表現，同時顯著降低了處理器在高負載狀態下的發熱情況。
也就是說這樣一套組合，能保證B1開機速度快，反應速度快，方便B1運控控制算法以及Slam導航算法的部署。同時其高主頻且多核的特性也能夠有效使B1克服溫濕度變動、震動、電磁輻射等因素的影響，幫助用戶提升機器人在各種復雜環境下的可用性。
除了宇樹B1之外，還有非常多英特爾賦能的AI解決方案正在快速的走進千家萬戶。單身小明的生活似乎也正在因AI的介入變得更有選擇空間。
而回過頭來看，在這樣一場聲勢浩大的大模型落地之戰中，我們清晰的看到，大模型應用帶來的價值，主要在降本增效，并從而可能引發的商業模式重構。
在具體落地這塊，大模型并不會真正意義上創造一個新的場景，因為場景的創造主要還是靠創業公司對用戶需求和痛點的準確判斷。這也就回到了那段AIGC產品經理的感慨，不同世界的兩批人的鏈接，需要不停地思考細化真正的商業落地模式。
英特爾是半導體大廠，但對于AI這件事，僅僅依賴半導體技術根本無法完成布局，所以英特爾必須加快腳步，多條腿走路。英特爾移動機器人控制器解決方案、雷電外置AI加速器、OpenVINO等皆是答案。
而看向大模型，我們會發現大模型作為軟件的一種，本身也運行在操作系統之上，未來AI將是操作系統的基礎能力之一，通用大模型將會通過操作系統探索更多應用場景。
只不過在這番探索過程中，各大廠商不僅需要知道技術的邊界，也需要商業落地的具體執行難度，更需要對全局有所把控。
在這一點上，英特爾并沒有盲目追隨，也沒有選擇單打獨斗，而是持續深耕生態，將后背交給了其眾多合作伙伴。
“生態”不是目標，而是一種思維方式，英特爾在布局AI之初在意的并不是短期一城一池的得失，而是宛如無形之手，利他之水，在背后從端邊云的算力推動惠及到人類的人工智能應用。
正如英特爾深耕CPU這么多年，但是我們從來沒有看到過英特爾品牌的PC，看到的可能是聯想、戴爾、HP、同方的PC。
在AI亦是如此，在未來，我們或許也看不到所謂純冠名為英特爾的AI，但如果AI戰場之上缺少英特爾，那么整個PC或許將無以為活。(來源：雷峰網&AI科技評論 作者：郭思 編輯：陳彩嫻)
