當PC邁入AI時代
PC，也稱個人電腦，從上世紀70年代誕生至今，不過短短五十餘年的時間，從一開始富人的玩具，到現在全球年銷售三億臺，PC已經成爲了大家最不可或缺的生產力工具之一。
作爲計算機科學的重要應用之一，人工智能需要強大的算力作爲支撐，在GPU的算力幾何級數增長後，人工智能也迎來了它的爆發點。先是各個行業對圖像和視頻識別方面的廣泛應用引爆了商業用戶市場，現在的ChatGPT和AIGC又引爆了民用市場，各種應用層出不窮。AI連同GPU一起，再次成爲了科技界的風口。
目前的大模型，基本上都是在雲端運行的，用戶只需要通過網頁接入，即可使用模型。這種方式確實非常方便，但其成本卻是運營方不可承受之痛。一個大模型，訓練一次成本在數百萬美金，推理的成本，ChatGPT被公佈出來的單條信息約1.3美分，是傳統搜索引擎的3-4倍。那麼，如果不能看到明顯的收入提升或者成本下降，或者有其他的營收渠道，類GPT大模型就只能是一個實驗性質的產品。AIGC作圖一類的應用成本更高，現在較爲專業的作圖應用或者接口均需要通過收費來補貼其運營。
正因爲如此，大模型的小型化和本地化部署纔會受到額外的重視。相對於純雲端高成本和不能脫機的劣勢，無論是端-雲模型，還是大模型小型化，都可以提供在大多數情況下更加快速和便捷的服務。其實，即便是MicrosoftCo-Pilot這樣的收費服務，也未必需要完全放在雲端進行運算。或許我們可以從雲遊戲的商業化中看出些許端倪，對於面向普通用戶的雲遊戲平臺，如果收費，則用戶數會受到影響，而如果免費，在運營方不賺錢的前提下，規模很難做大。那麼如何降低運營方的成本，同時提升用戶的付費意願和付費比例，大模型的本地化部署+雲端服務提供的組合套餐也許是一個不錯的解決方案。
摩爾定律失效之後，業界對半導體行業未來的發展有三個看法：延續摩爾定律（More Moore）、擴展摩爾定律（More than Moore）以及超越摩爾定律（Beyond Moore）三類，分別對應着不同的發展路徑。而大模型的出現，讓人和PC的交互方式發生了變革，PC也遇到類似的問題：是 MorePC還是MorethanPC。
MorePC，我們可以理解爲在現有PC架構基礎之上，對PC功能的拓展。傳統的馮諾依曼架構的PC我們都非常熟悉，鍵盤鼠標，CPU GPU，內存硬盤，顯示器揚聲器，現在的應用還可以支持語音輸入。大模型時代的到來，使得AI變得更加重要，單機智能對於PC的價值也在提升，MorePC的路徑，對於GPU會有新的用途，除了渲染和顯示，AI也是很重要的一個方向，未來GPU渲染和AI的算力配比可能會發生一定的改變，PC也會更加細分爲AIPC和遊戲/圖形工作PC兩類。
MorethanPC則是另外一條路徑。PC的形態會發生改變，輸入設備可能不再是鍵盤鼠標，變成了語音，手勢和虛擬鍵盤，輸出設備不再是單一的屏幕，變成了XR眼鏡，投影設備，相應的硬件，軟件，操作系統甚至芯片都會發生變化。在這一條產品路線上，任何革命性的變化都有可能到來，就像智能手機開創了ARM+Android的時代一樣，這條產品路線很有可能開創另一個顛覆Wintel聯盟的時代，比如說RISC-V+GPU+空間計算。
但無論是MorePC還是MorethanPC，AI都會成爲PC裡面不可缺少的功能，就像當年圖形界面和3D帶動的顯卡一樣，大膽設想一下，未來的DIY配件中，多出一種叫“智卡”的配件也未嘗不可。
現在的AI應用呈現一個特點，就是雲端多於單機，Linux遠超Windows。軟件廠商和芯片廠商各自爲政，互相根據需求和喜好來進行適配。目前現狀是英偉達的GPU相對好用，CUDA都用得比較熟練，英偉達提供的庫也比較全，所以基本都在用英偉達的GPU，但同時，也有不少應用廠商在尋找新的GPU/NPU，不少新的芯片公司在尋求應用廠商的支持，政治原因和成本原因都有。現在的AI芯片市場就有點像上世紀90年代的顯卡市場，羣雄混戰，但缺乏統一的接口標準。
顯卡的羣雄混戰，終結於DirectX和OpenGL，AI芯片的混戰，也許也會終結於某些通用的接口，其背後的本質，是AI下沉的結果和應用開發公司對於開發成本的考慮。AI的通用化，普適化，是AI能夠從商用轉向民用的關鍵，而通用化，就需要通用的接口作爲支持，比如某個市場主流操作系統所定義的接口，或者類似於Khronos這樣的組織所定義的接口。這個過程一定會很漫長，是一個需要經歷市場選擇和淘汰的過程。所以現在部分GPGPU選擇兼容CUDA並無不妥，但是兼容CUDA只是一箇中間過程，最終還是要歸到某個通用化接口上，就像秦始皇“書同文車同軌”一樣，通用化往往意味着更友好更開闊的下游生態。
PC邁入AI時代，本質上是一場生產力的變革。這場變革目前還處於早期階段，還在發掘技術，建設生態的階段，需要大量的人力，財力和想象力的投入。如果我們希望這場變革發生在中國，就需要芯片公司，硬件公司，應用公司和投資人們共同的努力。礪算科技作爲一家國內GPU企業願意爲這場變革貢獻自己的綿薄之力，也期待着和上下游合作伙伴們一起，做難而正確的事情。