作者：王兆洋

來源：硅星人

圖片來源：由無界 AI生成

也許我們都把AIPC想錯了,。

AIPC,，AI, PC,，這個名字看起來就是AI與PC的一個粗暴組合,。最常見的理解是,，它是大模型塞進電腦的產(chǎn)物,。模型為此需要縮小規(guī)模，而隱私則因此受到保護,。

它由聯(lián)想等頭部玩家在2023年提出,，并且在2024年的CES上已經(jīng)有相應的即將量產(chǎn)發(fā)售的新品展示給人們。這速度反映出當今PC產(chǎn)業(yè)鏈可怕的超高效率,，但同時也多少透露著這個行業(yè)整個鏈條里各環(huán)節(jié)的焦慮——PC出貨量的下降,，大模型規(guī)模越大能力越強的共識，此輪AI熱潮里模型與云端互相成就的關系,，以及人們對AI新硬件的熱切期待,，都在加深這個印象。

但這一切其實都建立在這樣一個今天似乎已經(jīng)成型的“共識”之上：我們已經(jīng)進入一個由大模型支配和決定一切的時代,，模型將決定所有軟件與交互的未來,。模型在吞噬世界，一切不以模型為出發(fā)點的人工智能都只是應激反應,。

但是，這樣的共識真的就是未來的方向么,？

一些在努力把模型能力發(fā)揮出來的一線項目正在呈現(xiàn)另一個圖景,。比如最早一批做Agent嘗試的AutoAgent等，早期聚焦于圍繞模型開發(fā)一切功能,，但問題卻越來越多,，之后它開始增加使用工具等能力，才真正開始體現(xiàn)出智能體的樣子,。比如蘋果等硬件公司的研究重點,，開始放到硬件和計算機架構層面，去讓模型融入硬件,，存儲,，操作系統(tǒng)等已有的特性中去。比如人們又重新開始關注RNN對模型復雜度的幫助,，RAG這樣類似利用“過時了”的搜索技術的“外掛”設計思路開始走紅……它們本質都是對“上一代”技術的利用,，對模型的“共識”也開始松動。

這些都指向另一種路線：模型不是一切,，模型是“組成”智能的一個重要部分,，但它非常需要其他技術，而不是要替代一切技術,。模型不等于智能,，Agent不是模型的一個分支應用，而是包含了模型的新的智能系統(tǒng),。

這是兩種對于AI未來的判斷?，F(xiàn)在都還沒有達到這兩種理想狀態(tài)的產(chǎn)品出現(xiàn)，但今天如何思考這個問題,，依然會決定一家公司和它的產(chǎn)品面向未來改造自己的路徑,。

我認為對AIPC的理解更應該從第二種路線出發(fā),，它潛力巨大。在CES上我?guī)е@個思考有機會跟聯(lián)想的高層作了交流,。這個PC出貨量第一的公司也在嘗試定義著下個時代的AIPC究竟是什么,。

“我們不是短期追逐AI，這早已是我們的長期戰(zhàn)略,?！甭?lián)想集團董事長兼CEO楊元慶在2024年的CES期間對我們說。做為AIPC概念最早的提出者,，聯(lián)想在這次的大會上發(fā)布了10余款AIPC雛形產(chǎn)品,，包括提供AI創(chuàng)作工具Yoga Creator Zone的Yoga Pro 9i，無縫切換筆記本電腦和平板電腦模式的ThinkBook Plus Gen 5 Hybrid,、商務AI PC ThinkPad X1 Carbon AI,、新一代超小型ThinkCentre neo Ultra等。另外聯(lián)想還計劃之后在中國的一些產(chǎn)品里推出AI now的大模型助理軟件,。

聯(lián)想稱這些產(chǎn)品目前是“AI ready”階段,。從這些發(fā)布中可以看出，這個階段聯(lián)想其實做了幾件事：基于對硬件的理解來系統(tǒng)優(yōu)化模型,，設計出AI與軟件以及用戶交互的雛形,，以及布置有更多可能性的接口。

“現(xiàn)在這個產(chǎn)品只能叫AI-ready的產(chǎn)品,，主要是利用顯卡,，不管是集成顯卡還是獨立顯卡來加強它的計算能力。現(xiàn)在看到的 PC大概只能做到10個Tops的算力,，我們覺得理想的情況是要到40個Tops,，才可以算是AIPC第一代，它要到今年下半年這個才能夠正式推出,?！睏钤獞c說,。

楊元慶把AIPC理想中的樣子用五個特點總結：首先它要有大模型,，是一個大模型驅動的AI，第二它是有一個很強大高效的異構算力軟硬件平臺支撐,。第三它有自我更新和與時俱進的能力,，可能會通過強大的存儲來實現(xiàn)；第四是有一個更像人與人交互方式的自然交互能力,；第五是有很強隱私保護能力,。

“今天我們要走向智能體，有三個能力要進步,，一是有與外界交互和感知的能力,，二要慢慢具備去理解和調用工具的能力,，第三要有長期、短期記憶去做規(guī)劃,?！甭?lián)想集團高級副總裁、首席技術官芮勇博士說,。

這是很有意思的判斷,。因為當你去對應著計算機架構去思考這三個因素，會發(fā)現(xiàn)一個有意思的事情：PC具備所有“基礎”——作為一個完善的硬件,，它的攝像頭傳感器等以及可以繼續(xù)拓展的插件,，可以更好感知物理世界；與其他智能體相比,，它的環(huán)境天然存在各種工具——那些豐富的應用,，尤其是生產(chǎn)力工具應用就是一個Agent的現(xiàn)成的工具箱；而計算機體系架構里的存儲器已經(jīng)在頻繁稱為大模型長短記憶設計的參照,。

所以,，現(xiàn)在再來理解AIPC是什么？

AIPC是一個更強大的AI Agent,，而這個Agent也不是此前在OpenAI引導下很多人所理解的“模型的應用形態(tài)”,，而是一個超越模型之上的下一個AI形態(tài)，一個更接近AGI的形態(tài),。

“我理解世界模型所說的五層,，第四層是單Agent，第五層可能就是多Agent,，人類就是多Agent,，而到時候可能就實現(xiàn)AGI了?！碑斘野堰@個觀點講給芮勇,，他對我說。

實現(xiàn)這個超級Agent的過程中,，各個參與者現(xiàn)在在做的也不再是削足適履,，而是發(fā)揮它們最懂的系統(tǒng)和軟硬件優(yōu)化技術，利用一切已經(jīng)存在的技術方案和架構,，以及未來還會出現(xiàn)的新技術,，來為這個Agent的發(fā)展補上剩下的幾環(huán)。

據(jù)芮勇透露,，聯(lián)想在KV Cache上做了很多優(yōu)化,，借此去通過硬件和系統(tǒng)層面的優(yōu)化來增強端側模型的上下文記憶能力，從而避免用算法的方法增加上下文長度時會出現(xiàn)的空間占用過多的問題。此外,，作為一個需要在離線時使用的模型,，它也必須是個多模態(tài)能力的模型。

“能做成這件事,，第一要對計算機體系架構非常了解,，他要了解有的時候瓶頸不在于計算，是在于內存帶寬等,，第二,，他要對GPT 這個模式的算法非常了解，比如它其實是一個個token往外吐,，吐出來的再加到輸入,，所以輸入越來越長，但它在算的時候絕大多數(shù)是乘法和加法,，所以足夠聰明的人就能意識到其中很多是前者已經(jīng)算過的,，進而找辦法判斷算過的值哪些大概率會繼續(xù)復用，哪些不太會,?！?/p>

而PC廠商的研究人員過去在做的事情就是對軟硬件、對算法做優(yōu)化,，并形成產(chǎn)品方案,，在這次發(fā)布的產(chǎn)品背后聯(lián)想自己的LA系列AI芯片也在模型訓練和推理中應用到了CPU資源、存儲資源和效果的優(yōu)化中,。

“這些方面都是要下很大的功夫,，少了任何一點都不行?！睏钤獞c說,。

一個體系完善的AIPC比單槍匹馬的大模型更接近智能體形態(tài)，而PC廠商們離AIPC更近,，屬于他們的大機會來了,。