美國東部時間5月20日在微軟位于華盛頓的新園區舉行的發布會上，宣布將旗下AI助手Copilot全面融入Windows系統，能夠在不調用云數據中心的情況下處理更多人工智能任務。

“將世界作為一個提示詞就從Windows系統開始”。微軟的新PC將是“Copilot+PC”，是“有史以來速度最快、最適合AI的PC”。

Copilot + PC 十大亮點

一： Copilot+ PC的核心是人工智能

Copilot+ PC圍繞神經處理器構建，支持AI功能，使其成為有史以來最快、最智能的Windows PC。該筆記本電腦能夠每秒執行超過40萬億次操作，旨在輕松處理要求苛刻的AI任務。

二： Recall：記憶

Copilot+ PC的旗艦功能之一是Recall，這是一個由人工智能驅動的功能，可以為您在PC上所做的和看到的所有內容創建一個可搜索的“照片存儲器”。這意味著您將能夠輕松找到和回憶信息，從而更容易保持井然有序和專注。

這個功能還能夠檢索用戶在電腦上做過的任何事情——例如參加過的電話會議，或者某個文件具體某一頁，以及瀏覽過的網頁。

三： Cocreator：人工智能驅動的圖像生成

Cocreator是另一個創新功能，允許您直接在設備上近乎實時地生成和細化AI圖像。這為需要處理圖像和圖形的創意人員和專業人士開辟了新的可能性。

四： 實時字幕：打破語言障礙

實時字幕是一項將40多種語言的音頻翻譯成英語的功能，使跨語言障礙的溝通和協作變得更加容易。這對需要與來自不同語言背景的人聯系的全球企業、教育工作者和個人有重大影響。

五： 更深入的AI系統級融合

Copilot很快將用上OpenAI剛發布的GPT-4o。發布會上，Copilot用語音指導用戶如何在《我的世界》游戲中挖礦。

六：協作和生產力的新時代

Copilot+ PC旨在實現無縫協作和生產力。借助AI的力量，能夠更高效地管理任務、時間表和工作流程,自動執行重復性任務，并專注于推動結果導向的高價值任務。

七：??安全改進：

利用AI增強安全功能，旨在更好地抵御網絡威脅并確保用戶數據隱私。

八：?開發人員工具和API：
為開發人員創建AI驅動的應用程序的新工具和API，使AI功能更易于集成到他們的軟件中。

九：生態合作
宣布與合作伙伴一起進一步開發和采用人工智能技術。下個月第一批Copilot+PC上市的同時，谷歌Chrome、Spotify、Zoom、視頻剪輯軟件DaVinci Resolve，以及多款Adobe軟件都將原生支持為Arm芯片開發的Windows系統。

十：?可用性和定價

第一波Copilot+ PC可供預購，價格從999美元起。但這個價格只能買到LCD屏幕和一顆X Plus處理器。如果想要X Elite芯片和OLED屏幕，最少要花費1500美元。

這些亮點凸顯了微軟在人工智能創新方面的持續努力，并將這些進步整合到他們的生態系統中，以改善用戶體驗和生產力。

系統需要至少16GB的RAM和256GB的存儲空間以適應大型語言模型（LLM；即使是微軟的Phi-3等所謂的“小語言模型”，仍然使用數十億個參數）所需的內存需求和磁盤上存儲要求。所有驍龍X Plus和Elite驅動的PC都將預裝Copilot+功能，并于6月18日開始發貨。

NPU被認為是人工智能加速器，是PC的新組件，專門設計用于執行某類特定任務，比僅在CPU或GPU上運行要快得多，功率更高。

微軟這次推出的Copilot + PC需要每秒40萬億次操作（TOPS）的NPU，目前只有Windows PC生態系統中的單個芯片才能滿足這一要求，該芯片甚至還不完全可用：高通的Snapdragon X Elite和X Plus，在未來幾個月內將在新的Surface和戴爾、聯想、惠普、華碩、宏碁和其他主要PC OEM等一些PC上推出。所有這些芯片都有能夠達到45個TOPS的NPU。

英特爾和AMD的問題在于當前一代的芯片都沒有接近這一要求，即使是那些最初擁有NPU的芯片——英特爾基于Meteor Lake的Core Ultra NPU是10 TOPS，少數AMD Ryzen 7000和Ryzen 8000臺式機和筆記本電腦處理器的NPU在12-16 TOPS之間。這對英特爾來說尤其令人尷尬，幾十年來，英特爾一直是Windows PC的代名詞。

滿足微軟Copilot+ PC要求的NPU將用于為微軟“Recall”的一組功能提供動力，將通過跟蹤PC上所做的一切來提供有用的建議，包括參加會議、打開文件和進行網絡搜索。聽起來像是隱私和安全噩夢，微軟執行副總裁Yusuf Medhi表示，NPU將在本地處理，允許用戶數據“僅在設備上保持私密、本地和安全”。在最低256GB固態硬盤的Copilot+ PC上，Recall將占用約25GB的磁盤空間，并存儲大約三個月時間。

英特爾和AMD的CPU及GPU也可以為任何指定系統可執行的TOPS總數做出貢獻。但NPU是專門的硬件，可更快地運行AI工作負載，且使用更少的電力。當然也可以使用CPU渲染3D游戲或其他工作負載，但通常會將這項工作留給GPU。專用視頻編碼和解碼硬件允許Roku盒子或Fire中緩慢、便宜的ARM處理器播放4K視頻流。NPU在AI工作負載中扮演了類似的角色，然而使用CPU和GPU實現該性能則意味著更多的電力且減少電池壽命。

AI PC前景展望

微軟的這次發布會再一次讓人們將目光聚焦在AI PC。

生成式AI (GenAI) 變革了人們對計算、創作、生產、通信等問題的思考，激勵著全球利用這項技術來創造影響。這種影響也正在從GenAI擴展至許多現有的“傳統”AI應用。從圖像和視頻分析與編輯，到辦公效率、會議記錄和總結、3D建模和紋理渲染、圖像/視頻中的對象擦除等，各種AI應用都開始進入全新時代。除此之外，由于以AI為中心的現有計算資源可以開始被加以利用，人們也開始以新的視角去看待更多“傳統”AI應用，如背景模糊和音頻降噪等。

之前基于AI的計算，人們關注的是在云中運行的應用和服務。但實際上，在PC及其他客戶端設備上直接運行這些應用可帶來許多有趣的新機遇。不僅在快速成為現實，而且在某些情況下，本地運行AI的性能和輸出也會更高。當人們在自己的設備上使用數據，而不是將其發送至公有云環境時，隱私性和安全性相關的優勢也非常顯著。

過去幾個月端側AI和GenAI解決方案取得了巨大的進步，使得一些可能性正在成為現實。由于開源基礎模型的快速發展和縮小，以及模型量化等技術的進步，許多行業觀察者認為未來幾年客戶端設備上都無法實現的技術可能會突然在未來幾個月內成為現實。設備端的創新速度甚至比GenAI的整體進步速度還要快。

由于GenAI工具采用率的飛速增長以及大量新產品的上線，現有公有云數據中心基礎設施根本無法滿足所有的預期需求，基于云的資源在電力方面也頗有顧慮。圍繞成本、安全性和效率的問題都表明在云中運行所有或者大部分AI工作負載并不是長期可持續的選擇。AI應用勢必要保持持續的發展勢頭，端側AI解決方案變得至關重要。更多AI工作負載必須轉移至PC。

2024勢必將成為AI PC元年，多家處理器廠商將陸續發布AI算力更強且整合NPU的新款處理器。同時AI PC正處于產品預備階段，處理器大廠積極與軟件開發商合作，開發豐富的終端應用以打造全新體驗的新形態PC產品。預計2025年PC品牌大廠將推出軟硬件一體化更為完善的AI PC。

AI PC產業生態布局

AI PC?帶來更加混合、協作的時代。處理器廠商加速布局，2024下半年有望推出新品。操作系統廠商預計2024下半年推出新一代系統平臺支持AI PC軟硬一體。AI模型廠商在云和端側雙向發展。兩者在模型訓練和推理有各自優勢，可根據不同情境進行選擇。供應鏈大廠有望釋放開源架構及工具以協助更多軟硬件廠商加入其生態，共同開發創新AI應用。人機互動模式改變，云邊協作能力提升，使用體驗增長，硬件規格將會有所升級，從而帶動供應鏈ASP增長。同時品牌廠商加速AI應用開發，差異化產品將會增值。

AI PC應用場景

目前已經出現了許多利用AI功能的PC應用和系統級功能。微軟的Windows?Studio Effects 已經面向NPU經過專門優化，可在具有NPU的PC上用該組件來運行，在實時消息傳遞功能中實現增強的視頻背景模糊和音頻降噪效果。特別一提的是在PC的CPU或GPU上運行相同功能相比，NPU的效率明顯更高。

新版Adobe Lightroom 和Vegas Magix 納入了GenAI圖像和視頻增強技術，并可使用本地PC NPU 來加速工作。此外，市場上開始推出其他無需基于云連接就能運行的GenAI圖像生成工具。與所有本地運行的應用一樣，這大大提高了使用這些應用時的隱私性和安全性，因為云端再也無法采集到任何信息。 近期 LLM模型規模的減小對提升PC應用通用性的潛在影響也不容小覷。

盡管微軟的新版M365與谷歌的新版Workspace生產力工具套件目前都還在利用云實現大多數GenAI功能，但如果可以通過這些規模更小的LLM直接在PC上執行其中一部分功能， 其發展前景將十分誘人。用戶可以使用自己（或公司內部）的數據對這些LLM進行定制。與所有要在云中訪問的工具相比，這種基于本地存儲或公司內網存儲數據進一步定制的能力能夠打造出更強大、更優化的工具。此外，所有數據存儲在本地設備上可以更快速地執行這些操作，這也體現端側AI應用的價值。

也有許多公司開始探索另一個有趣的方向——混合式AI，即一項工作的某些部分在云中完成，其他部分則在PC上完成。例如圖像編輯程序在PC上創建了一個屏幕友好的低分辨率圖像版本，又通過基于云的模型單獨創建一個更高分辨率的版本。用戶可以在PC上快速編輯低分辨率的版本，但最終保存的是基于云的版本。

在監管嚴格的醫療行業等業務環境中，之前也有一些公司做過類似的事情，比如通過多個模型生成與醫療程序有關的定制化郵件。在這種情況下，個人身份信息等私人信息在PC上的本地模型中處理，而郵件中更通用的格式信件部分則通過基于云的大型LLM生成，最終再把這兩部分元素合并到生成的電子郵件中。以上這些應用場景表明未來生成式AI的運行將更加順暢。PC將在生成式AI領域發揮更重要的作用。

結束語

生成式AI落地于終端裝置，具備充足生產力、任務處理能力與資料儲存能力的AI PC 成為市場關注焦點。AI PC 硬件逐步到位、軟件應用加速跟上，2024成為AI PC 元年。隨著硬件的到位與軟件應用的支持擴充，2027年AI PC 滲透率將有望達近七成。生成式AI應用的多樣性，為AI PC 生態系帶來更加協作與混合的時代。GenAI以及其他廣泛的AI開啟了一個可以通過計算設備實現的全新發展前景。人們很快就會發現端側AI將會是必然，其體驗甚至會優于目前基于云的體驗。PC將在未來發展中發揮極其重要的作用。從芯片架構振奮人心的進步到基于PC的軟件應用和工具方面的重要發展，PC正在以一種全新且讓人倍受鼓舞的方式煥發新生。