CES 2024：AI PC的定義到底是什麼？Intel 執行長回答這個問題

Intel執行長Pat Gelsinger在CES 2024消費性電子展的CEO演說中，與CNBC記者Kristina Partsinevelos針對AI議題展開精彩訪談，並談到AI PC的定義與邊緣運算的法則。

首先，AI不是電腦內的小精靈

在進入CEO演說的主題之前，筆者想要先簡單澄清AI運算的本質。如果讀者已經知道AI是什麼，很好，那麼你可以直接跳過這個段落。

• 延伸閱讀：NVIDIA CEO黃仁勳訪談，AI是什麼？如何改變我們的生活

如果你不是很清楚AI是什麼的話，首先不要被「人工智慧」這個名詞字面上的意思所迷惑，它並不是指電腦內住著一群會畫圖、會唱歌的小精靈，AI只是諸多電腦演算法中的其中一種。基本上AI在做的事情與「偏微分方程式數值解」、「快速傅利葉轉換」沒什麼兩樣，總之就是一堆複雜的數學運算。

所以簡而言之，對於沒那麼熟悉AI運算機制的讀者而言，最好把它理解為「平行化矩陣運算」，可以應用於一些傳統演算法需要花費更多資源才能處理的複雜問題，並且可以透過GPU（圖型處理器）或NPU（神經運算單元）加速運算效能。

舉例來說，用「利用平行化矩陣運算生成圖像」這樣比較艱澀的學術名詞來描述，會比「AI繪圖」更精準地傳達實際運作情況，比較不會產生誤解，避免被人工智慧這4個字混淆了它的運作原理與功能。

▲ 如果不清楚AI在做什麼，不妨在閱讀文章時用「平行化矩陣運算」取代AI這兩個英文字母，而不要把它想像成有個小精靈在電腦裡面畫圖。（圖片為筆者利用Stable Diffusion生成）

信任、公平、就是要透明

Pat在訪談開始表示自己是個科技的樂觀者，認為科技本身是中性的，它的善或惡取決於使用的方式，端看使用者如何形塑科技，並以自己身處科技產業40年的經驗判斷，我們有能力將AI這股超級力量用於正途。如果因噎廢食而放棄AI的話，就如同不准許財經人士使用試算表，顯然是不合理的要求。

而Pat也提到他常常想到科技跑得比產品快、產品跑得比商業快、商業比法規快，因此法規永遠是在後面追趕日新月異的科技進展，該如何讓人們相信AI，並且與AI共處時不會覺得不自在，便是重要的課題。

Pat認為科技廠商應該要主動打開黑盒子，讓使用者看看裡面到底裝了什麼，藉由更公開、透明、可存取（Accessible）、可說明（Explainable）的態度讓使用者明瞭AI的運作機制，如此一來才能取得信任，並實現隨處皆AI（AI Everywhere）的願景。

▲ Intel執行長Pat Gelsinger與CNBC記者Kristina Partsinevelos針對AI議題展開精彩訪談。

能夠進行AI訓練或AI推論？

AI PC這個名詞在近期成為被炒作的議題，無論是軟體或是硬體廠商，都往往在產品名稱加上AI或AI PC等「關鍵字」，那到底AI PC是什麼呢？

針對這個問題，Pat表示主要的分類依據為裝置是否能滿足AI運算的需求（Are you able to achieve certain levels of performance on AI-driven workloads?）。如果我們的目標在於訓練模型，那麼可能需要使用搭載大量加速器、GPU的伺服器才能滿足工作需求。但是如果只是部署已經訓練好的AI模型並進行推論運算，那麼整體運算需求就會小很多，可能使用NPU或CPU進行運算就能滿足效能需求。

舉例來說，Cyberlink即將為旗下軟體產品相片大師新增多樣生成式AI功能，其中之一可以讓使用者拍攝產品照片並搭配AI生成的背景，輕鬆合成產品形象照。對於使用者而言，能在個人電腦、筆記型電腦完成這個工作，就代表著這台電腦可以歸類為AI PC。

這種運算需求正好能被搭載NPU的Intel Core Ultra處理器所滿足，因此Intel才會將搭載這系列處理器的產品稱為AI PC。而對於設計目標在於執行更大量體的AI推論，或是用於訓練大型AI模型的AI伺服器而言，當然就是需要搭載運算效能更高且數量更多的加速器或GPU，才能滿足效能需求。

▲ Pat在訪談中說明了Intel對AI PC與AI伺服器的定義。

Centrino時刻的重點在改變使用方式

先前NVIDIA執行長黃仁勳曾以「AI的iPhone時刻」來形容AI的發展，言下之意就是普羅大眾都可以接觸到AI，並且AI也便的更加容易使用且「視覺化」。舉例來說，比起透過AI運算協助進行蛋白質結構分析這種艱深的領域，當我們透過AI進行文字到圖像生成（Text-to-Image）時，產出的結果就相當「視覺化」且容易理解。

而Pat則以「AI的Centrino時刻」來描述AI PC的現況。在Intel推出將Wi-Fi無線網路功能整合至筆記型電腦的Centrino平台之前，Wi-Fi無線網路的技術就已經發展多年，但是使用的人並不多，直到Centrino推出之後，無線網路的普及度才有了爆炸性的成長，在辦公室、咖啡廳、旅館等場所也都有了無線網路。

這項改變不但形成良性循環，讓連網裝置與Wi-Fi熱點相互拉抬彼此的普及率，也讓網路更深入滲透日常生活，改變了人們的用網路的習慣甚至是生活方式。

因此AI的Centrino時刻，代表著具備足夠AI推論運算效能的電腦將越來越多，且獨立軟體開發商（ISV）也將推出更多AI功能，除了讓軟、硬體互相拉抬普及度，也會進而改變人們使用電腦的方式，並催生更多創新的商業發展。

回想當年沒有網路的時候，我們都在用電腦做什麼？在網路普及之後，觀看串流影片、取得程式更新、遠距工作、遠距教學、線上購物都成為我們日常生活的一部分，而AI也可能以相似的步調深入我們的日常，進而改變我們的生活方式。

▲ Intel希望複製Centrino的成功經驗，讓AI PC的軟體、硬體互相拉抬，推動生態系統蓬勃發展。

AI PC的3大優勢

Pat也在訪談中闡述AI邊緣運算（指在資料產生、收集的地點進行AI運算）的3大法則，分別為

1. 經濟法則（Laws of Economic）：當你購買AI PC之後，你就可以在本機進行AI推論運算，而不用再支付雲端運算的費用
2. 物理法則（Laws of Physic）：在本機進行AI推論運算不再需要將資料上傳到雲端（比方需要處理的影片檔案），不但可以節省來回傳輸過程的網路流量，也可以縮短的總處理時間，讓AI程式反應更靈敏。
3. 屬地法則（Laws of Land）：由於資料不需要上傳到雲端，所以可以確保隱私不會外洩，進而提高資訊安全性。

這3個法則說明了AI PC與一般PC搭配雲端AI運算的差異，更能顯示AI PC的優勢。

▲ Pat提到AI邊緣運算與AI PC相較於雲端運算的優勢。

Pat在訪談的最後表示，很高興在CES看到有許多具有商業影響力的AI應用案例，也看到仍有許多有待解決的新問題，其中1個有待改善的要點是我們可以持續修剪、壓縮AI模型的尺度，讓它能更加流暢地執行於AI PC，讓本機也能更加「智慧」，這就是AI的魔力之一，而我們正在起步營造這股魔力（That's part of the magic of AI, we're just getting started.）。