虽然都是AI，但前两年的AI、今年的AI与未来的AI实质并不相同。当深度学习通过战胜人类棋手为人所熟知，当ChatGPT用“学习”到的知识“创造”内容，支撑起AI运算的是海量数据与超高计算能力。而在AI应用的另一端，NPU成为智能手机等终端设备优化照片拍摄的利器。

2024年是属于AI PC的元年，大幕在2023年年底拉开。面对一个新时代的到来，PC乃至更大范围的整个生态链上的企业都活跃起来，无论是努力破局的高通、使用ARM架构站稳脚跟的苹果、坚持APU路线的AMD，还是传统Wintel联盟的双雄，都集中在此刻发布或透露其围绕AI概念的PC平台产品。

作为多媒体电脑之后，PC领域最大的变革，AI PC的影响将会更为深远。它将重整整个PC生态的组织架构，因此也更依赖于自上而下的体系重建、生态构建。

其中，AI应用的大爆发，早已不能用ML/DL/LLM或者AIGC这些相对具象的原生AI应用方向来涵盖，对应的不同AI应用也需要更多更灵活的AI加速硬件。特别是对PC这样一个通用平台，其通用性被放在价值的首位，x86更是以应用软件众多、向前兼容数十年等优势著称。在现有的应用上增加AI特性，如微软的Copilot渗透到从Windows到Office的诸多应用中，AI加速硬件的匹配与优化，将大大提升AI化的应用程序的使用体验。

相比发展迅速、耳熟能详但普通消费者难以触及的AI加速卡，PC上的AI硬件加速器发展得比较保守，其原因主要涉及两个方面：1、考虑到兼容性和重新开发的成本，海量的使用习惯已经固化的应用不会AI化，同时PC是成本高度敏感性的产品，消费者不会为“无用”的功能买单；2、AI加速同时具有普遍性和专有性的特点，探索期与使用期的硬件、性能、成本评价方式截然不同，PC平台需要兼顾高响应速度、高复杂度与低功耗等多重因素，直白地说，就是需要同时装备不同特质的加速器，这回过头来，对平台的成本与硬件集成度又提出了更高的要求。

在过去的几年，英特尔已经陆续在酷睿平台上标配了GNA音频加速器、IPU影像处理单元、支持DL Boost/DP4a的Iris Xe核显等AI硬件加速器，实现了在特定应用场景中的对应AI加速功能。即将正式发布的酷睿Ultra（Meteor Lake）更是英特尔PC平台全面转向AI化的开始，表面上更是增加了NPU这一全新的AI加速器；而微软也好巧不巧地在此时释放出更多有关Windows 12这一AI化的Windows系统的最新消息，将OS层面对AI加速器的支持与优化，扩展到NPU层面，且包括但不限于Windows ML容器等现有Microsoft AI方案。

酷睿Ultra携更多软硬件特性到来，而消费者与开发者并不会因此而受到困扰。英特尔的OneAPI平台早已为这样的拓展做好准备，应用程序的开发者只需要开发一次代码，就可以让代码在跨硬件的异构系统上执行，底层的硬件架构既可以是CPU、GPU、VPU、FPGA，也可以是全新的NPU，甚至是更多的其他针对不同应用的硬件加速器。

OpenVINO则是一套功能强大的深度学习工具包，可面向不同的AI开发工具提供开放统一的全平台AI加速器硬件接w口，加速AI应用普及化，更便于应用程序“选择”更合适的AI加速器。

目前，已经有国内外多家主流软件厂商，计划在第一时间推出或升级支持酷睿Ultra全新AI特性的产品。消费者则可在全新的酷睿Ultra产品上市伊始，就体验到AI带来的变化，无论是文字、脚本、图片、音频、视频等内容生成（AIGC）还是抠图、识别、交互等AI应用触手可及，再无软硬件相互等待之虞，尽享AI PC盛宴。