2024，AI PC元年。

隨著生成式AI的熱潮席卷全球，生成式AI和大語言模型的飛躍式發展正在深刻改變個人生活與工作模式，加速各行各業智能化轉型。

同時，生成式AI的快速發展和廣泛應用正在推動人工智能技術向多模態轉變，這意味著未來的AI模型將能夠更好地理解和處理多種類型的數據，從而在移動PC等設備上提供更加豐富和個性化的用戶體驗——這也是移動PC新的發展機遇。

從目前的趨勢來看，AI的進化與普及離不開軟硬件的共同驅動，而以智能手機、PC為代表的終端設備作為用戶接入AI的最直接載體已經成為AI升級落地的重要突破口。

在智能手機廠商紛紛響應的同時，PC行業與其深度融合只是時間問題。

根據數據分析公司Gartner的定義，AI PC是指配備了專用的AI加速器或核心、神經處理單元(NPUs)等其他單元的計算機，旨在優化和加速設備上的AI任務。

這樣可以提供更好的性能和效率，處理AI和生成式AI工作負載時無需依賴外部服務器或云服務。市面上已經出現了第一批搭載具備NPU的AI PC，相較于2023年，2024年的AI PC陣容已經初見規模。

Gartner公司的最新預測顯示，到2024年底，人工智能(AI)個人電腦(PC)和生成式人工智能(生成式AI)智能手機的全球出貨量預計將從2023年的2900萬臺增長至2.95億臺。

而在今年年中，我們將看到搭載驍龍X Elite和驍龍 X Plus的AI PC上市。

NPU和異構計算的重要意義

生成式AI變革已經到來。隨著生成式AI用例需求在有著多樣化要求和計算需求的垂直領域不斷增加，我們顯然需要專為AI定制設計的全新計算架構。

這首先需要一個面向生成式AI全新設計的神經網絡處理器(NPU)，同時要利用異構處理器組合，比如中央處理器(CPU)和圖形處理器(GPU)。

通過結合NPU使用合適的處理器，異構計算能夠實現最佳應用性能、能效和電池續航，賦能全新增強的生成式AI體驗。

生成式AI多樣化的計算需求需要不同的處理器來滿足。在AI PC運行時，CPU主要應對順序控制和即時性運算，適用于需要低時延的應用場景。

GPU擅長面向高精度格式的并行數據流處理，比如對畫質要求非常高的圖像以及視頻處理。而NPU則更擅長與AI運算直接關聯的標量、向量和張量數學運算，可用于核心AI工作負載。

不同的AI運算運行在適合的芯片上時才能夠最大化效率，優秀的NPU設計能夠為處理這些AI工作負載做出正確的設計選擇。

當下，要滿足生成式AI的多樣化要求和計算需求，整合不同的處理器的算力是必然。高通的NPU并非獨立存在的，而是與CPU、GPU共同構成了異構計算體系。

高通AI引擎包括高通Hexagon NPU，它是高通AI引擎中的關鍵處理器，通過定制設計NPU以及控制指令集架構(ISA)，高通能夠快速進行設計演進和擴展，解決瓶頸問題并優化性能。

此外，高通AI引擎還包括高通Adreno GPU、高通Oryon CPU、高通傳感器中樞和內存子系統。

這些處理器為實現協同工作而設計，能夠在終端側快速且高效地運行AI應用。在四大核心模塊的通力協作下，高通異構計算能夠實現最佳應用性能、能效和電池續航，實現生成式AI終端性能的最大化。

而這一切都會在驍龍X系列PC平臺上展現出強大的競爭力。

混合AI需要解決性能和功耗的問題

一如高通在去年發布的《混合AI是AI的未來》白皮書，高通公司總裁兼CEO安蒙在4月舉行的聯想創新科技大會上再次強調了“混合AI是AI的未來”這一論斷。

高通認為，混合AI可以在終端側和云端同時利用AI，通過高性能連接來分配和協調工作負載，從而帶來更加智能的個性化用戶體驗。因此，連接和高性能低功耗計算的優先級被大大提高。

基于這樣的出發點，高通以驍龍X Elite和X Plus為AI PC領域交上答卷。

對于性能和功耗的調教，驍龍在手機領域成功了非常豐富的經驗——無論是第一代驍龍8+、第二代驍龍8還是第三代驍龍8，多年來驍龍對性能功耗最佳平衡的追求策略已經延伸到PC領域。

我們甚至可以先不討論旗艦級的驍龍X Elite，讓我們再回頭看看剛剛發布不久的驍龍X Plus展現出的驚人的性能表現和極為出色的能效比。

驍龍X Plus采用驍龍X Elite同樣的4納米制程工藝，其Oryon CPU有10個定制的高性能核心，最高主頻達3.4GHz，總緩存42MB。

CPU性能方面，對比同樣基于ARM架構的蘋果M3芯片，驍龍X Plus具備明顯優勢。在GeekBench 6測試中，驍龍X Plus的多線程CPU性能可以領先M3芯片近10%。而驍龍X Elite的領先幅度則可以達到28%。

同樣是在Geekbench多線程測試中，驍龍X Plus表現也要優于英特爾酷睿Ultra 7 155H，在達到相同峰值性能時，驍龍X Plus的功耗比酷睿Ultra 7 155H低54%。

而在Cinebench 2024多線程測試中，驍龍X Plus在相同功耗下的CPU性能領先后者達28%。

而限定同樣的相同峰值性能時，驍龍X Plus的功耗比后者低39%，這將在用戶使用設備時轉化成感知明顯的續航優勢。

GPU方面，Adreno GPU速度高達3.8TFLOPS。在WildLife Extreme測試中，驍龍X Plus僅用不足20W的功耗就實現了競品近40W功耗才實現的性能釋放。而加持了驍龍X Elite同樣的Hexagon NPU的驍龍X Plus也能夠實現高達45TOPS的強大算力。

這一NPU是面向PC的全球最快的NPU，相較于PC、筆記本電腦競品，AI性能提高100倍，可以賦予輕薄筆記本設備用遠低于競品的功耗實現數倍于競品的AI計算速度。

驍龍生態正在構建

除了提供領先的硬件平臺設計，高通也推出了一個跨平臺、跨終端、跨操作系統的統一軟件棧——高通AI軟件棧(Qualcomm AI Stack)。

據高通公司AI產品技術中國區負責人萬衛星介紹，高通AI軟件棧支持所有目前主流的訓練框架和執行環境，為開發者提供不同級別、不同層次的優化接口以及完整的編譯工具鏈，讓開發者可以在驍龍平臺上更加高效地完成模型的開發、優化和部署。

值得一提的是，高通AI軟件棧是一個跨平臺、跨終端的統一解決方案，所以開發者只要在高通和驍龍的一個平臺上完成模型的優化部署工作，便可以將這部分工作遷移到高通和驍龍的其他所有產品上。

這將極大提升開發者的開發效率，同樣也有助于將產品快速鋪開，對開發者來說尤其利好。

此外，在今年的MWC2024期間，高通還發布了高通AI Hub。

該模型庫為開發者提供了超過75個主流的AI和生成式AI模型，比如Whisper、ControlNet、Stable Diffusion和Baichuan-7B，可在不同執行環境(runtime)中打包，在不同形態終端中實現出色的終端側AI性能、降低內存占用并提升能效。

高通針對所有模型進行了優化，使它們可以充分利用高通AI引擎內所有核心(NPU、CPU和GPU)的硬件加速能力，大幅提升推理速度。

開發者可將這些模型無縫集成進應用程序，縮短產品上市時間，發揮終端側AI部署的即時性、可靠性、隱私、個性化和成本優勢。

目前，高通AI Hub已經支持超過100個模型，包括語言、文本和圖像在內的生成式AI模型以及例如圖像識別、圖像分割，自然語言理解、自然語言處理這樣的傳統AI模型。

而在應用前端，高通為消費者們帶來了Snapdragon Seamless。通過Snapdragon Seamless，不同系統的多個終端可以協同運作，用戶可以使用鼠標在手機、PC和平板上無縫拖動。文件和窗口可跨終端放置。

耳機可根據播放的優先級進行智能切換等等。這將是一個串聯終端的全面生態，除了已有的PC、手機、平板、TWS耳機等，其覆蓋設備將擴展至XR、汽車和物聯網平臺，實現與用戶生活相關聯的全部終端的連接。

寫在最后

高通很清楚，AI生態的構建并非朝夕所能成。而高通也正在構建從底層到生態的計算體系，為廠商、消費者帶來了Hexagon NPU、第三代驍龍8、驍龍X Elite等頂尖算力支持。

高通也并不被所謂的等級劃分所框住，高通希望通過快速豐富產品矩陣為廣大用戶帶來更加豐富的選擇。

正如驍龍X Plus的定位，在回答媒體采訪時，高通技術公司產品管理副總裁Nitin Kumar表示，驍龍X Plus能夠將驍龍的產品領導力擴展至更多終端，惠及更多用戶。無論是驍龍X Elite還是X Plus都能在其所在的產品層級提供頂級體驗。

包括合作伙伴與眾多開發者，高通也為他們設計了包括高通AI軟件棧(Qualcomm AI Stack)和AI Hub在內的眾多開發套件和工具庫，助力開發者的同時也是在加速生態完善，最終使最廣大消費者獲益，讓驍龍生態圈更加完備。

搭載驍龍X Elite和驍龍X Plus的新品都將在今年年中正式上市，今年的COMPUTEX一定熱鬧非凡。既然混合AI是AI的未來，高通已經在通過前面數十年的厚積薄發告訴我們，AI PC的未來同樣有著高通的話語權。