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        Canalys:預計2027年將有60%的個人電腦兼容AI功能

        2023年9月26日 08:30  智通財經APP  

        Canalys發布報告預測,兼容AI個人電腦將呈穩定的上升趨勢。截至2023年第二季度,在蘋果的神經引擎的大力推動下,兼容AI個人電腦市場實現了超過500萬臺的出貨量。隨著x86架構提升它們的AI能力,Canalys預測從2024上半年開始將出現新一輪的AI賦能模型浪潮。到2024年第四季度,出貨量預計上升至約2000萬臺的水平,在全球個人電腦出貨量的占比超過25%。

        鑒于在2024年末推出的最新Windows操作系統將預期發布經AI提升的功能,以及AI工具在商業和生產力軟件的廣泛應用,兼容AI個人電腦市場將在2025年和2026年有望實現爆發式增長。到2027年,出貨量預計超過1.75億臺,在總個人電腦出貨量的占比超逾60%。從現在起到那時,該板塊的復合年均增長率將達94%。

        Canalys指出,生成式AI儼然已成科技行業的一個分水嶺。個人電腦作為企業和消費者現代工作和休閑的核心工具,如今將在軟硬件能力層面上面臨翻天覆地的轉型,從而迎接AI大規模普及的浪潮。Canalys對具備AI兼容能力(簡稱兼容AI)的個人電腦進行初步的定義,并預計兼容AI的個人電腦在未來四年快速滲透整個市場。

        AI專用芯片組將成為支持AI個人電腦的關鍵

        隨著生成式AI的持續普及,企業和消費端正積極融入AI的功能特點,以提升工作效率和休閑體驗。作為現代工作和生活核心的個人電腦為了緊跟這一趨勢,現在正準備在軟件和硬件領域加速發展。

        定義這一新興產品類別的參數是抓住市場機遇的關鍵。許多配備了強大CPU和GPU的個人電腦已經可以結合云端應用來發揮AI的優勢。然而,在個人電腦上真正有意義的AI用例必須優先實現實時響應、低延遲和高安全度。因此,“兼容AI”的個人電腦必須配備可加快AI計算的芯片組或模塊。在當前市場格局下,主要的實例包括高通的Hexagon張量加速器、蘋果的神經引擎、英特爾的Movidius VPU和AMD的APU。

        盡管這類定義提供了切入點,但Canalys認為該定義在未來存在被淘汰的可能。從長遠來看,隨著AI專用芯片組預計在所有主流處理器成為“標配”,這種區分AI個人電腦的單一定義或將失去意義。因此,Canalys預計這種定義將隨著AI應用的多元化而不斷演變,基于個人電腦的每項AI功能和能力逐步過渡至詳盡的分級體系。

        未來幾個季度,廠商將發布更多針對AI優化的處理器

        為了評估AI個人電腦的發展態勢,有必要全面了解處理器制造商的戰略方向和路線計劃。

        蘋果公司已在2020年第四季度推出了融入AI的M1神經引擎。到2023年第三季度,隨著即將發布的M3系列和英特爾退出Mac產品,蘋果將率先成為第一家百分之百投入AI電腦的制造商。與此同時,高通也提升了其ARM架構8cx Gen3芯片組的AI能力,務求憑借Nuvia架構和Windows Copilot的整合在2024年擴闊市場份額。

        在x86領域,AMD在2023年第二季度趕在英特爾的Meteor Lake首發前,推出了其AI方案“Phoenix“ Ryzen 7040系列。這一舉動促使個人電腦廠商紛紛提前采用AMD的技術,充分利用市場的發展勢頭。到2024下半年,AMD預計8050系列將有望進一步提升AI能力。作為后進者的英特爾主打Meteor Lake系列內嵌的Movidius VPU。在英特爾主導市場的加持下,這一策略將促進“AI+個人電腦”組合從2024年開始的加快普及。憑借即將發布的Arrow Lake和Lunar Lake版本,英特爾押注AI芯片組,引領AI賦能個人電腦的變革。

        此外,出貨量龐大的廠商可考慮使用ARM或RISC-V架構自研處理器。盡管自研涉及較高的前期成本,但能優化性能、能耗和加強安全。隨著出貨量的增長,這一策略可促進降低成本,讓廠商在自主技術上能具有更大的彈性和自主權。

        零部件需求也隨AI工具的躍進而走高

        Canalys目前對兼容AI個人電腦的定義是作為一種基本基準。符合最基本規格的個人電腦能夠運行如Cortana和Siri等數字助手、視頻會議工具的實時背景虛化和語音文字等基本功能。

        對于高階的AI軟件和工具,高性能的零部件將成為關鍵。Canalys近期的研究(KJ博客鏈接)概述了AI工具演變的四個級別。這些發展趨勢將擴大內存、存儲和GPU等零部件的需求,從而滿足特定的用例。例如,隨著越來越多的個人電腦預裝大語言模型,大存儲容量和高速接口的組合將至關重要。同樣,運營這些大語言模型將要求更多的內存容量和穩定的GPU。

        編 輯:路金娣
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