今年的CES，要数黄仁勋带来的一系列产品最振奋人心：RTX5000系列，DLSS4，ProjectDigits。噢，还包括他又变得更闪亮的皮衣。
有网友说RTX5000就已经这么亮了，那以后是不是得装LED。
现在，CES落幕已经有一段时日了，再回顾展会上大大小小的产品——以AI为主的先进数码科技——不禁让人陷入沉思。
AI和硬件设备结合，真的有那么快到来吗？
现状：Copilot广发英雄帖
把AI移植到端侧是许多厂商都在发力的方向，最为主动的是微软，为自己旗下的Copilot招徕了许多合作伙伴。
在今年的CES上，宏基推出了AcerAspireSAI一体机，配备了英特尔酷睿Ultra处理器（series2），以及能够完成67TOPS的ArcGraphics芯片。除了支持微软的CopilotPlus外，还配备了“智能空间”，这是一个能自动检测的中台部件，可以为不同的任务提供适当的AI工具来优化性能、生成图像和增强游戏体验。
AcerAspireSAI系列
同样支持CopilotPlus，惠普也计划推出一体机OmniStudioX，搭载英特尔CoreUltra200V系列处理器，另有搭载AMD新款RyzenAIMax芯片的Z2MiniGla。
惠普OmniStudioX
Z2MiniGla
Z2MiniGla体积很小，却足够强大，可以为Windows11中的AI功能，比如编辑和生成图像，提供支持。
类似的产品华硕也在做，在CES之前就官宣了NUC14ProAI，搭载英特尔酷睿Ultra9处理器，是首款配备CopilotPlus的AI迷你电脑，提供五种CPU配置：从配备16GB集成RAM的CoreUltra5226V处理器到配备32GBRAM的CoreUltra9288V处理器。整合了CPU，NPU和GPU，在图形性能、应用兼容性、安全性和AI计算能力上都大有提升。
这些看上去很酷炫的产品，无一例外地，都没有公布具体的上市时间，暂时也没有看到足够多的样机测评和上手体验。
被寄予厚望的AIPC在实际使用中体验如何，仍然是一个需要很长时间才能找到答案的问题。
AI——更确切地说是大语言模型——目前仍然依赖云端部署，把AI移植到本地的难度或许不比实现AGI简单，为了更好地将其用于PC，NPU应运而生。
作为专门针对神经网络等机器学习任务优化的处理单元，NPU能够以更高效的方式执行矩阵和向量运算，适合深度学习推理和训练的需求，尤其是在移动设备和边缘计算中，NPU能大大提高AI处理能力。目前NPU的主要任务是用来降低能耗，能够同时运行更大的模型，这让它被认为是未来个人电脑中最不可或缺的构件。
无论是GPT、Gemini还是Llama，都需要大量的算力和储存空间。这导致在个人电脑本地上运行它们，非常困难。哪怕是一些小的功能——智能修图、生成不同模态的内容，都需要大量的算力。
CopliotPlus的要求是40TOPS，也就是每秒40万亿次操作（TeraOperationsPerSecond）。英伟达一直到RTX2000系列才达到这个要求，AMD直到RX7700XT及以上版本才得以实现。
AMDRX7700XT
所以，现阶段不是随随便便在广告上加上“智能”两个字，就是真的人工智能，碰到硬吹自家产品是“AI赋能”的，不如直接绕道走。
未来：端侧AI功成不必在电脑
不过，这里的问题是：赋能真的有必要吗？
厂商自然会用力点头：有必要，大有必要。连英伟达都在用力开发AIPC。
一打眼看还以为是苹果的StudioDisplay，但这其实是英伟达的ProjectDigits，一台实践“AI超级计算机”理念的个人电脑。
ProjectDigits配备Nvidia的GraceBlackwellGB10超级芯片，旨在运行具有多达2000亿个参数的大型语言模型，拥有1千万亿次浮点运算能力。借助预装的NVIDIAAI软件堆栈和128GB内存，开发人员可以在本地对多达200B个参数的大型AI模型进行原型设计、微调和推理，并无缝部署到数据中心或云端。
同样地，ProjectDigits没有样机实测，计划于今年五月面世，起价3000美元——显然不是一个亲民的价格。
无论如何，英伟达透过ProjectDigits所展现出来的态度是很清晰的：个人电脑“应该”结合系统级AI。Copilot只是目前最显眼的选项，但未来肯定不是唯一选项。
然而，现状是，现在即便是重度AI使用者，用AI厂商们提供的服务就已经够了，至多买几个高级会员。RTX5000系列的确比上一代提升不少，价格也公道，但始终无法和大型服务器集群相提并论。
拿一块芯片和一个服务器群对比，或许有失公允，但它暗含的是一个底层问题：你真的需要一台AIPC吗？
英伟达的ProjectDigits有明确的受众对象，开发者、研究人员、高校学生，在这群人手上ProjectDigits更能施展得开。
但对于大多数普通消费者来说，能丝滑打3A游戏足够了，能把这个任务好好完成，做什么都会成功的。
如果你已经有RTX显卡，那你都不需要一台强调自己配备NPU的AIPC，因为RTX3080的表现也比英特尔的CoreUltra要强得多。但如果答案是否定的，与其把电脑升级到AIPC，还不如开一个GPT高级会员，可能性价比会更高。
更何况，RTX5000一经推出，原本的4000系列突然就不香了。数码硬件就是在面临一个很残酷的竞争节奏：下一代永远比上一代强，还更便宜，上一代的去向就只能是闲鱼。
假设今天我们有一台搭载RTX40系列的消费级PC——别管它什么样子，反正梦里什么都有——RTX5000一出，这台机器原地就要打骨折。那么，可以预见的是，当RTX6000出现的时候，淘汰队列里又会多添一部设备。
这当中因为更新设备而产生的差价，搞不好都够我充10年的GPT会员了。
软件的迭代属于匀速前进，尤其是基于大语言模型的应用产品，即便新推出的功能一般，又或者是提升有限，好歹不会再额外收钱——会员费就包圆了。
当然，前提是AI软件的服务，和系统层AI差不了多远。目前还没有系统层AI出现，还有待CopliotPlus和各个厂商之间的再进一步合作，来试试水温。
眼下，AI能发挥的场景相当有限，甚至可以说，手机系统级的AI或许会更早一步到来：我用手机修图，用手机点外卖，用手机在小红书上跟外国网友唠嗑，而不是电脑。
如果未来的AGI，非要我打开电脑才能帮我处理大小事情的话，要不然，还是我自己用手机修图吧。
