过去一年，层出不穷的大模型行业繁花似锦，大家对 AIGC 也有了基本的概念，除了玩玩人机对话之外，文生图甚至文生视频大家也不陌生。
很多 AI 同行们在惊叹生成式 AI 能力的同时，也渐渐产生了一些审美疲劳，或者说是“疑惑”—— AIGC 的确很厉害，可是我的工作量好像并没有减少？我更希望 AI 是我的工作助理，而不仅仅是一个新颖的玩具。
我的疑惑同样是这个行业的疑惑，如何才能让 AI 在行业领域大展身手，英特尔率先给了一个答案。
全栈 AI 平台：英特尔迄今最大的 CPU 架构技术变革
AI 作为理想的全能型杀手应用，自诞生以来就对算力提出了前所未有的需求。
不仅要求更强大的 CPU 和 GPU，还要求重构整个计算机架构，引入高性能且低功耗的 AI 推理引擎。
在 AI 这种「既要、又要、还要」的需求下，一方面我们通过集群的方式来获得更大的算力，另一方面则是在终端上进行提升，以满足企业用户对于数据安全的需求。
全新的酷睿™ Ultra 处理器采用了 3D 高性能混合架构和 3D Foveros 封装技术。在这个架构之上，配套 Intel 4 制程工艺的计算模块，一块芯片上塞进了多达 6 个性能核、8 个能效核以及 2 个低功耗能效核。
更优异的性能核和能效核带来更高的数据吞吐量和更亮眼的性能提升，同时保持着极低的功耗。毫不夸张地说，酷睿™ Ultra 处理器拥有第一梯队的高效能管理。
第二，众所周知，显卡在 AI 算力上扮演着至关重要的角色。英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器首次集成独立显卡架构，性能提升 2 倍；同时配备了神经元处理器，也就是 NPU，加上 CPU 在内的三大 U 能合理分配 AI 任务。让 AI 体验更流畅也更省电。
第三，从数据安全的角度来看，企业更倾向于本地部署和运行 AI 应用。英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器支持运行高达 200 亿参数的大语言模型，即使在离线的情况下依然能在本地正常运行，确保信息安全。目前市面上主流的 LLM，包括 BERT、LLaMA2、GLM 2、GLM 3，都可以很好地在英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器上跑。
英特尔把企业所需的业务需求，如算力、大语言模型都搬到了终端上，而不是云端。断网或者不断网，都没有影响。
三大 AI 引擎 + 三大法则，成就 AI PC
解决算力底座的问题只是普及 AI 行业应用的第一步，接下来是如何走 —— 三大法则为 AI PC 指明了方向。
英特尔 CEO 帕特·基辛格在 CES 2024 大会上，总结了关于 AI PC 的经济、物理和数据保密这三大法则。
首先是经济法则。未来的 AI 数据应在本地进行处理，以避免 AI 的云服务费用，从而降低 AI 的服务成本。这样能够让更多的用户享受到 AI 带来的便利。
其次是物理法则。在云端和本地之间传输 AI 数据时，不可避免地会产生时延。因此，需要提升物理层数据传输效率，以确保 AI 服务的及时性和准确性。
最后，数据保密法则也是至关重要的一环。尤其是行业数据，尤其需要进行严格的监管，以确保数据的安全性和隐私性。这一法则旨在保护企业和用户的数据安全，防止数据泄露和滥用。
完备的 AI PC，才能在行业领域中绽放
对行业用户而言，PC 仍然是这个星球上最强大的生产力工具和协作工具。它的工具属性和生成式 AI 在内容生成、内容提取以及智能涌现的能力几乎就是天生契合的。
我们已经看到了在一些场景中，AI 与 PC 碰撞产生的火花了。
AI Chatbot、AI Office 助手和 AI 多媒体能力我就不多讲了，这几个已经是非常成熟的 AI 应用场景了。
我对另外几个场景的前景非常看好：
- 一个是 AI PC 助理。它将简化我们在计算机的各类操作、管理数据和个人文档，在逐渐老龄化的社会中，产品的适老化改造其实是一个社会公益命题；
- 第二是 AI 本地知识库。它可以把个人文件转换成一个运行在 AI PC 上的一个知识库，从而能让你快速进行文档处理和知识检索；
- 第三是 AI 的 PC 管理。它将帮助我们企业更加智能、更加高效地管理设备资产，并且增强安全。
我在医学领域工作，这个行业是出了名费人费钱。
- 一方面是人均医疗资源紧缺，导致医生的负担特别大；
- 另一方面，大家都知道癌症是一种高发的病症，而特效药研发成本极其高昂。
为了解决大家能看病、看得起病这样朴素的需求，医疗健康行业往往是最乐于拥抱新技术的。
但是！由于关乎生命的行业，因此 AI 要在医疗中应用往往也面临着更大的挑战：
- 大模型本身对新知识的了解是有限的，还会有「大模型幻觉」的问题，也就是一本正经地胡说八道。这在医学里完全是不具备容错余地的。
- 医学上通常需要处理一些比较敏感的患者数据，比如基因组学数据。这就需要有一套能在本地运行可以保护用户隐私的一套方案。
针对医疗健康领域的多种需求，英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器的 AI PC 刚好可以出色地解决一些问题，同时，英特尔携手行业 ISV，将 AI 应用可以流畅的本地化运行，有效推进医疗行业进行技术革新。
今天，通过 AI 加速靶向发现、赋能药物研发早已不再是纸上谈兵，药物研发领域已经有越来越多的科技公司开始应用 AI 来提升药物研发的效能，英矽智能正是这样一家敢于创新的企业。
据了解，英矽智能自主研发的 PandaOmics 是一款商业化人工智能生物学软件。该软件由超过 20 种预测模型和生物学模型组成，集成千万级组学数据样本、百万级分子信息和数十万级分子相互作用机制等数据。它不仅可以支持专业的靶点与适应症的筛选排序和关联分析，还具有针对生命科学信息的自然语言问答系统和将疾病、基因及药物联系起来的知识图谱功能。PandaOmics 与英特尔 AI PC 的结合，使其获得了卓越的本地算力、严密的安全机制、海量的科研数据库、精细的本地大语言模型和成熟的 AI 算法，使其能够有效帮助研究人员以更高效、便捷、低门槛的方式推进早期药物发现。
去年有个新闻我印象深刻，有个人自学 AI 生成数字人来复原亲人，我觉得挺感动的。
本次发布会上，英麒智能展示的「2D 数字人」引人注目。它基于全新英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器的支撑，能够实现与大模型同步、实时运算，让「数字人」形象的逼真度达到 99%，且大模型交互运行稳定、流畅，仿佛未来就在眼前。
将「数字人」应用于患者咨询和健康管理，能够帮助患者了解自身病情和治疗方案，甚至制定个性化的健康管理计划，提高自我保健能力，进而有效提升患者就医体验；将「数字人」技术应用在手术培训和模拟方面，还能帮助医生提高手术技能和操作经验，降低手术风险。
现在老龄化趋势越来越显著，对于康复养老方面，AI 一样大有可为。
借助 AI 技术能够实时监测老年人生理指标，预警异常情况，进行慢性病管理，提供精准的健康管理。腾宇智远推出的神农万腾系统正是基于英特尔 AI PC 软硬件解决方案，经过对医疗、康复、科研教育等机构充分调研而开发的运动能力评估与康复指导系统。
总结
我们在谈 AI PC 的时候，其实首先谈的是 AIGC。只有当我们打开了想象力，认识到生成式 AI 可能给行业带来新的生产方式的时候，我们才会意识到 AI PC 强悍的实力是如何加速产业的变革。
当然，站在技术变革的浪潮中，其实很容易理解一些焦虑，比如工作会不会被 AI 取代等等。
我的理解是，浪潮滚滚而来，我们无可避免。正如从马车到汽车的时代，我们更应该思考，怎么使用 AI，正如学会开车。怎么教育我们的下一代，他们需要有什么样的知识和认知才能够驾驭 AI，让 AI 服务于人类。