前言：

去年，英伟达全年都在重点搞高端显卡、AI大模型、超级计算等数据中心业务，让市场都快忘了它在PC市场也是全球垄断的硬件供应商。

数据中心这个市场无论是规模、竞争格局，还是需求、发展趋势，都比个人电脑业务更有搞头，也更挣钱。

作者 | 方文三

图片来源 |  网 络 

英伟达在AI PC领域感受到压力

现如今，英伟达的主要收入依旧来自于个人电脑市场，特别是游戏和专业图形处理领域。

根据英伟达2024财年第三季度的业绩，游戏业务的营收高达285.6亿美元，同比增长超过80%。随着游戏行业不断壮大和虚拟现实技术逐步提升，个人电脑市场的增长空间仍然庞大。

更为关键的是，英伟达拥有丰富的GPU产品线，能在PC市场上长期保持竞争优势。

这些新产品对生成式AI进行了大量优化，为GPU在未来的AIPC领域发力创造了条件。

虽然PC端GPU在AI的帮助下有很大的发展机会，但在AIPC的大趋势中，竞争也比高端GPU更残酷。

自去年底以来，各大市场参与者对端侧AI充满期待，众多市场玩家试图在端侧AI市场占据一席之地。

例如，英特尔在其新一代面向PC的Meteor Lake处理器中纳入了专门的NPU加速单元；

AMD Ryzen处理器设有Ryzen AI品牌以作宣传；

联发科的天玑9300手机芯片内部的AI单元集成了所谓的[生成式AI加速引擎]。

相应地，众多OEM厂商纷纷响应，微软也期望在此领域发挥标准制定者的作用。

现在，英伟达不仅要面对AMD和Intel的竞争，还要应对苹果M系列芯片的挑战。

目前，很多AI大模型开发者开始尝试使用苹果电脑来训练大语言模型。

最新款的Mac Studio顶配版已经可以训练拥有700亿参数的LLaMA2模型。

显然，强调端侧或本地AI推理的原因在于：

一方面，优良技术与热点不应仅由英伟达独占；另一方面，本地AI推理具有云计算无法比拟的优势。

这些优势已广为人知，包括数据安全与隐私、延迟需求以及无法确保实时云连接等。

然而，对于AI而言，诸如ChatGPT、Midjourney等面向大众的云AI相较于本地部署AI模型存在一个巨大劣势，即无法根据个体需求进行定制。

若将视野拓宽至消费市场以外，边缘AI成为必然选择。企业至少需要边缘AI来提升生产力，这也是我们预测今年生成式AI发展模式的方向。

对个人用户而言，无论是开展科学研究还是提高具体生产力，端侧本地AI具有可定制和更灵活的优势。 

例如，使用Stable Diffusion等复合式模型满足个性化需求时，云服务或许会受限。

最新AI PC消费级GPU发布

在2024年CES特别活动中，英伟达正式发布了备受玩家期待的RTX40 Super系列产品。

相较于英特尔和AMD的新一代芯片，RTX40 Super系列将在多个方面实现[数量级]的提升。

①GeForce RTX4080 SUPER：支持4K全景光线追踪游戏，在图形密集度较高的游戏中，性能相较于不支持DLSS帧生成技术的RTX3080 Ti提升了1.4倍。

凭借836 AI TOPS，DLSS帧生成技术为用户带来额外性能提升，使得RTX4080 SUPER的性能达到RTX3080 Ti的两倍。

②GeForce RTX4070 Ti SUPER：拥有更多核心，显存容量扩大至16GB，显存位宽为256 bits。相较于RTX3070 Ti，性能提升1.6倍。

③GeForce RTX4070 SUPER：核心数量比RTX4070增加20%，使得其仅需RTX3090一小部分功耗即可实现超越RTX3090的性能。借助DLSS3的性能优势，领先幅度将进一步扩大至1.5倍。

据悉，包括华硕、MSI、联想、惠普、三星等在内的OEM终端厂商将提供基于RTX4080 SUPER的AI PC设备。

英伟达在端侧已提前着手储备

从Turing架构开始，英伟达在GeForce RTX GPU中加入了Tensor Core，这是专为加速AI运算而设计的硬件单元。

在PC端领域，与数据中心显卡相同，均采用Ampere或Ada Lovelace架构，基于英伟达构建的软件栈。

因此，运用GeForce RTX显卡进行AI推理显得顺理成章。

英伟达在AI PC实现方面具备坚实基础，其生态、软件栈布局以及社区创新玩法相对较早。

相较之下，英特尔在今年初才开始推广AI PC概念，实际上已晚于英伟达。

他们计划在未来几年推出的H200、B100和X100 GPU，以及每年更新AI GPU的策略。

因为竞争对手如谷歌、亚马逊、微软、AMD和英特尔的压力，英伟达加快了B100和X100的研发。

为了加速研发，AMD甚至可能取消了他们的MI350X计划。

英伟达的目标可不只是超越英特尔和AMD这些传统对手，他们还想和谷歌、微软、亚马逊、Meta和苹果这些科技巨头并驾齐驱。

他们充分利用了HGX板或服务器所需的众多下游组件，如定时器、DSP、光学器件等。

对于犹豫是否要供应英伟达的供应商，英伟达会采取又哄又压的策略。

一方面，供应商能从英伟达那接到大单；另一方面，他们也可能面临被英伟达从现有供应链中踢出的风险。

结尾：CUDA生态将在AIPC释放更大能量

如今，全球有超过1亿台搭载英伟达RTX GPU的Windows PC和工作站。

作为AI大模型时代核心玩家，英伟达通过全栈生态赋能，让这些[RTX PC]的AI性能实现翻倍增长。

英伟达创始人黄仁勋认为，通过发明CUDA这种新编程工具和GPU处理器，推动加速计算。

英伟达在技术生态，特别是25年CUDA领域耕耘，为其在AI时代占据核心地位奠定基础，这种生态布局在PC产业中释放的能量日益显现。

今年四季度，英伟达发布TensorRT-LLM引擎优化编译器，旨在提升大语言模型AI推理性能。

据官方数据，TensorRT-LLM助力下，Lambda2大语言模型在H200上的推理能力达到H100的2倍，成本降低，且H200在GPT-3模型上的推理性能比H100提升18倍。

TensorRT-LLM for Windows的推出，使AI大模型在端侧RTX PC中应用更佳，满足用户各类AIGC需求，提升AI PC体验。

部分资料参考：虎嗅APP：《英伟达也在下一盘AIPC的大棋》，电子工程专辑：《明年的PC行业，在AI里厮杀！》，钛媒体：《英伟达发布最强消费级显卡，AI PC性能提升60倍》，雷锋网：《性能是其它AI PC的60倍，英伟达如何变革端侧AI？》

       原文标题 : AI芯天下丨分析丨英伟达加入AI PC主战场，如何变革端侧AI？