四、“云端”不可或缺，AI PC对移动网络的支持刻不容缓
上一部分已经提到过了，以目前的科技水平来看，消费级的CPU在算力上是不可能与服务器芯片比拟的，文生文、文生图等应用中，本地AI具备更好的隐私防护。
但其参数数量会远不及云端，在结果生成的功能与质量上也比不上云端，所以本地与云端对于AI应用来讲都是不可或缺的存在。
在本地，主要处理一些对算力要求不高或对质量要求不高的应用，例如在多张照片中检索含有关键词的照片、提取文档的主要内容、图片的抠像等等。
而在需求高算力、高质量的文生图、图生图、视频生成等应用时，可借助模型运营商的云端运行，如果是对于隐私要求较高、企业内拥有专用大语言模型的企业用户，则可借助企业自身的云服务器进行运算与结果生成。
对于需要大模型又对隐私要求较高的自由职业者，在家中组建一个个人的服务器部署大模型，就像NAS一样，随时随地都可调用，并且无需担心隐私泄露。
所以在接下来，AI PC所需要的不仅仅是搭载算力更高的处理器和更大的内存，配备上稳定、速度更快的移动网络模块也是未来PC跨入AI的一个关键门槛，移动网络模块在主流笔记本中应该逐渐普及。
五、英特尔与AMD或将加速“统一内存”的开发
本地的大模型对于GPU的显存有着超乎寻常的需求，目前搭载了英特尔酷睿处理器和AMD锐龙处理器的无独显轻薄本在可运行的大模型参数量上远低于苹果的MacBook。
其中一个主要的原因在于苹果M系芯片具备“统一内存”技术，说简单点就是苹果M系芯片中的GPU可以根据需要直接调取内存来充当显存。
同时苹果又通过加高带宽、加大容量的方式，让内存的带宽达到了一个主流高端显卡的显存带宽的地步，从而让M系芯片可以运行参数更高的大模型。
M3 Max最高支持128GB的统一内存，而上一代的M2 Max为96GB
肯定也会有朋友说，搞的这么复杂，直接弄个独显不就好了吗？
独立显卡本身功耗较高，GDDR内存虽然速度快，但是对比DDR与LPDDR内存发热量也更高，笔记本内部承载不了大量的GDDR内存，对于需求便携能力与续航能力笔记本来讲，至少在AI方面，相比于“统一内存”的方案，独立显卡并不是一个优秀的“提升显存容量”的解决方案。
目前，英特尔酷睿Ultra处理器、AMD锐龙处理器核显规模与性能日益提升，在未来，随着更多次的迭代，如果能够加入“统一内存”技术，那么能够运行大模型的参数量上限便可大大提高。
个人预计，如果英特尔与AMD向市场投放带有统一内存技术的处理器产品，将会与常规型号区分开来，为一支独立产品线。
六、写在最后
AI的爆火，上游厂商的押注，下游厂商的积极跟进，尚属婴儿期的AIPC未来的路还很长，科技的发展也更是日新月异，AI PC能够衍生出何种的形态，AI PC的前景路线是怎样的，我们拭目以待。
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