Canalys:英特尔有宏大的AI PC计划 但尚不能明确需求

PChome | 编辑: 刘灿 2024-05-07 18:44:18原创

OEM和芯片巨头都大举押注AI,以激发消费者更新设备的紧迫感。

Canalys今天发布了最新的分析文章,对英特尔未来数年宏大的AI PC普及计划进行了分析。英特尔在最近举办的Intel Vision 2024大会上提出了一项宏大的计划,旨在未来数十年来最大规模换机前,重振个人电脑(PC)市场。英特尔经历了从芯片公司转型成为一站式系统公司的历程,Canalys认为英特尔试图让客户了解,让AI无处不在才能在竞争中立于不败之地。

AI正在为数十年来最大规模的PC更新推波助澜,其驱动力包括:装机量空前庞大、机龄空前之长,Windows 10即将停用导致软件淘汰迫在眉睫,以及跨客户端设备、边缘基础设施和数据中心的快速发展,企业对AI功能日益增长的需求。这些因素将在未来24个月内引发PC更新的浪潮——OEM和芯片巨头都大举押注AI,以激发消费者更新设备的紧迫感。


生态系统拓展和规模化是英特尔最大的优势

为了推动其AI硬件的应用,英特尔启动了AI PC加速计划,旨在吸引数百家独立软件厂商(ISV)、硬件厂商和开发人员的参与。其目标是确保在英特尔处理器上运行的新一代AI应用程序具有强大的软件兼容性和优化的性能。

该计划将在2024年向市场推出300多种以AI为中心的功能, 这些功能主要侧重于协作和设计/创意工具,但也包括一些专业工具,如改善移动设备管理和威胁检测等。英特尔在这方面的关键优势在于规模,目前使用的PC中,八成都有英特尔芯片。作为市场制造者,英特尔在生态系统协作方面处于更有利的地位,因为这些ISV必须优先进行优化的系统时,更倾向于选择持有最大份额的PC装机量以及在业内具有根深蒂固历史的合作伙伴。英特尔计划在两年内实现酷睿Ultra芯片出货量超1亿,并将该计划视为一个关键驱动力。

虽然这会导致在PC本地运行的AI工作负载激增,但也有一些局限性。许多功能都迎合了大众市场的需求,例如AI对协作应用程序带来的益处。不过,最初的采用更多是聚焦在那些关心总体拥有成本、安全性和可管理性的预算持有者感兴趣的小众市场,而不是终端用户。此外,包括微软在内的以生产力为重点的软件提供商仍在开发自己的端侧AI应用。鉴于普通脑力劳动者大部分时间都在使用Office 365应用程序上,一旦微软集成了部分端侧的新功能之后,AI PC的采用率将大大提高。

英特尔的AI PC战略是在关键市场上的市场份额连续数年的市场份额下降之后推出的。自2020年苹果开始从英特尔芯片过渡到自研芯片以来,英特尔在面向企业客户笔记本出货量中失去6%的市场份额。AMD和高通也步步紧逼,在商用PC领域与英特尔展开竞争。尽管竞争激烈,但英特尔仍然拥有强大的影响力,八成的企业笔记本电脑采用英特尔芯片,在其他细分市场中,英特尔的份额一直比较稳定。


一站式服务让AI无处不在

英特尔从纯粹的芯片厂商转变为端到端系统公司,这个转变不仅对PC市场,而且对企业、开发人员和消费者更广泛生态系统都具有重大影响。推动英特尔AI PC战略的信念是:开放的生态系统和“小型”定制语言模型将成为实现变革性AI体验的关键。

除了提供AI PC之外,英特尔还为企业提供边缘计算的本地解决方案,即AI节点和集群,并为数据中心提供“超级集群”。 该产品的核心是英特尔全新Gaudi3 AI加速器,它将成为大规模构建AI的主要产品。

除了为AI的应用打造尖端硬件之外,英特尔还开发了检索增强生成(RAG)功能,让企业能够在自己的数据上应用AI模型。英特尔全新边缘平台与Gaudi3 AI加速器相结合,将为希望在端侧设备或服务器中利用自己的数据与AI模型的企业, 提供坚实的基础。

突出尚未满足和明确的客户需求

毫无疑问,英特尔对于PC未来的愿景是具有野心和前瞻性。通过在其硬件和软件组合中注入AI功能,致力于将PC定位为企业的重要战略资产,帮助企业驾驭不断变化的计算环境。

英特尔战略的核心是一个假设,即每位企业领导者都希望将AI融入到整个组织中。大多数公司,尤其是大型企业,都将AI视为最具变革性的技术之一,因此英特尔的计划相当稳妥。不过,在采用过程中也存在一些阻碍和潜在的售后隐患,必须加以解决。

优秀的产品应该满足客户未满足和未明确的需求。就目前而言,客户和卖家在很大程度上都对AI PC可能创造的价值尚不明朗。客户不知道AI具体能做什么,部署AI能带来哪些能够量化的益处。  到目前为止,整个PC行业还无法充分回答这些问题。

要真正利用好即将到来的PC更新超级周期,厂商及其合作伙伴要做的远不止进一步展示其AI PC的性能和硬件功能。参与者必须能够阐明一个清晰且引人注目的发展方向,与各个行业的企业产生共鸣,应当能够准确地描绘出AI PC如何切实地推动业务成果、简化工作流程并提高生产力和创新效益。与此同时,厂商也需致力于降低AI PC的持有成本、提高安全性并改善可管理性。

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