#AI終端
OpenAI砸65億美元併購蘋果設計教父Jony Ive的公司,AI終端要來了,算力產業顫了!
OpenAI這波,不是造手機,而是造下一代算力入口。🧨OpenAI豪擲65億美元,“拿下”Jony Ive!AI圈、算力圈、硬體圈、設計圈,全都炸了!OpenAI宣佈計畫以高達65億美元估值收購蘋果前設計總監Jony Ive創立的公司io,目標非常明確:要一起打造一款“AI原生硬體”——一個屬於AI時代的超級終端。注意,不是手機,不是耳機,也不是筆記本,而是——一個全新的“人機互動入口”,一個從0到1重新定義算力使用方式的硬體物種。🧠Altman的算盤不是硬體,而是“終端算力場景的重構”從算力視角看,這起併購釋放出三個超級訊號:1. AI終端的落地,將從“中心雲”轉向“邊緣算力+協同AI”ChatGPT之前依賴雲端GPU大模型推理;接下來,Altman要讓AI貼身陪伴,就意味著邊緣側AI推理需求爆發;不僅是設計上的革命,更是算力架構上的再分配。👉 你以為他們聯合一起做產品?其實他們在改寫雲-邊-端的算力路徑。2. 每一個AI終端背後,都是一個“推理小工廠”Ive做的是“外殼”,但OpenAI的關鍵在於——如何把推理部署到裝置上:是用高通晶片跑LLM?還是自研AI專核?模型是壓縮版GPT-4?還是LoRA微調後的小模型?資料傳輸、快取、同步、安全,怎麼處理?這些不是消費電子問題,而是AI算力系統終極難題,涉及:晶片能效比最佳化模型剪枝與蒸餾前端/後端推理分層本地部署與遠端協同的異構計算編排3. 一旦AI終端爆發,最先爆的是邊緣算力產業鏈別再盯著GPU資料中心了,AI終端的興起可能帶動:ARM架構晶片、AI SoC需求激增;模型部署平台如ONNX Runtime、TensorRT加速器重回聚光燈;整套邊緣AI推理工具鏈(編譯器、量化器、最佳化器)迎來黃金周期;LLM壓縮訓練平台(如vLLM、MLC.ai)走向台前;……這會是另一個兆級的算力細分風口,誰先入場誰就可能先吃肉。🎯OpenAI為何現在出手硬體?兩個字:控制!ChatGPT已然是超級應用,但Altman知道,如果控制不了硬體入口、晶片生態和推理場景,他終將淪為:給別人打工的AI作業系統。就像當年的Android輸給iOS,就是因為沒能把軟硬一體做穿。這次找Jony Ive,是為了補上OpenAI最短的短板:“AI需要一張臉”。但這張臉的背後,是:端側AI算力的新平台;微模型部署的新場景;私域推理的新入口;控制AI使用方式的第一步。說白了——AI終端是OpenAI對抗蘋果、微軟、Google的“地面戰”。📊對AI算力行業的六大影響(建議收藏)🔍這是AI算力從“工業設施”走向“消費場景”的分水嶺OpenAI×Jony Ive,不僅是科技圈的跨界聯名,更是AI算力商業化路徑的加速器。從今天起,“算力 = 模型訓練”的時代正在終結,取而代之的是:“算力 = 模型部署 × 使用者場景 × 即時推理”的新範式。這不僅是趨勢,而是下一場產業鏈洗牌的訊號! (AI算力那些事兒)
AI PC能否迎來“iPhone”時刻
從IT巨頭的動作看,AI PC正迎來“iPhone”時刻。不過,業內人士也表示,AI PC主要挑戰在於記憶體、晶片等供應鏈。在成本控制和規模化方面仍需要最佳化,產業鏈需要2-3年時間來逐步成熟。近日,聯想、華為相繼發佈AI終端新品,將智能體與PC進一步融合。其中,聯想發佈了天禧個人超級智能體,以及搭載天禧個人超級智能體的AI PC、AI手機和AI平板等。華為首款鴻蒙電腦,也接入了小藝智能體,這是華為AI助手小藝智能體首次登陸電腦端。自2023年起,從晶片廠商到終端品牌均積極佈局AI PC賽道。產業端動作頻頻,AI PC 正迎來“iPhone”時刻。不過,消費者對現有產品的接受度仍顯平淡。多名業內人士對《科創板日報》表示, AI PC主要挑戰在於記憶體、晶片等上游供應鏈,在成本控制和規模化方面仍需要最佳化,產業鏈估計需要2-3年時間來逐步成熟。▌供應鏈存在現實挑戰聯想中國消費PC及平板事業部總經理李偉昌在接受《科創板日報》記者採訪時表示,與微軟主導的海外標準化路徑不同,國內AI PC生態呈現碎片化特徵,導致了AI PC的概念較為淡化。李偉昌認為,市場存在明顯的概念混淆問題。“部分廠商以搭載NPU晶片為賣點,但很多消費者買了所謂的AI PC後,卻發現沒有什麼AI的功能,沒有得到效率的提升。”產業鏈也存在不少現實瓶頸,導致AI PC沒有真正達到“水到渠成”的階段。“比如,上游供應鏈在成本控制和規模化最佳化方面還沒有到位,無法實現用更小的記憶體來保障良好的使用體驗。此外,當前所有廠商改採用的晶片,基本都是高端晶片,價格較高,且具備AI加速能力的NPU模組。”李偉昌談到。李偉昌以記憶體為例,“7B這樣的大模型佔用較高的記憶體,而現在主流採用的是16GB記憶體機器。一般使用者的需求主要是簡單的AI問答功能,如果在裝置端安裝7B模型,可能會影響裝置的速度。”不過,李偉昌對行業發展持樂觀態度。隨著產業的規模化和技術升級,比如32GB記憶體逐漸成為市場主流時,問題將會得到緩解。與此同時,模型蒸餾技術也在不斷進步,致力於讓模型變得更小、能力更強。▌市場滲透率低但增速較快談及AI PC的現狀,IDC中國分析師許悅認為, AI PC正處於發展初期,市場滲透率較低但增長迅速。許悅表示,早期的AI PC主要是在傳統的CPU和GPU基礎上進行最佳化,以支援一些基本的AI任務。如今,PC供應商已經引入了專門用於AI的神經處理單元(NPU),並且其算力開始迅速向40TOPS以上升級,這些NPU能夠更高效地運行AI任務。而聯想內部的資料顯示,目前高端機型AI功能啟動率為20-30%,部分機型可以超過30%,並且還在上升。這表明中高端使用者接受度正提升。此外,聯想也在面向大學生開展AIGC校園創作大賽等,並提供大學生優惠政策,鼓勵更多年輕人擁抱AI時代。李偉昌向《科創板日報》記者透露,聯想集團董事長兼CEO楊元慶高度重視AI業務。“他每周都會親自查看中國區AI PC的整體活躍情況,監測周活躍率的變化趨勢。一旦發現活躍度出現下滑,比如沒有增長反而下降了,就會要求我們去分析具體原因。”▌原生智能體裝置何時誕生?智能體與PC的融合正成為科技廠商重點探索的方向。近日,聯想發佈天禧超級個人智能體、樂享企業超級智能體等多款超級智能體。IBM也在同日推出了五分鐘內建構AI智能體的工具平台。隨後,華為宣佈小藝智能體首次登錄鴻蒙電腦,並整合盤古大模型與DeepSeek能力。李偉昌判斷,智能體作為人機互動入口的價值正日益凸顯。“未來,可能我們在一台裝置上搭載多個功能各異的智能體,每個智能體負責不同的任務,就像OpenAI鼓勵開發者建構各種‘小機器人’或者‘小智能體’,它們可以在平台上自由組合、協作運行。”這一轉變或將重塑傳統網際網路時代的商業模式——從以應用為中心,轉向以智能體為中心。李偉昌表示,使用者可能不再需要下載大量APP,而是通過呼叫不同的功能智能體來完成任務。而硬體廠商將不再是單純的裝置提供者,而是成為這些智能體運行的最佳載體。眼下,AI落地的探索已從PC、手機延伸至智能手錶、眼鏡等輕型裝置。但李偉昌坦言:"這些裝置尚存先天的侷限,如通訊距離、算力瓶頸、重量體積等問題。因此,真正意義上的'原生智能體裝置'仍處於探索期,尚未形成清晰的產品形態。這更像是一個新物種的進化過程,需要行業共同探索。"▌2-3年內AI PC產業鏈有望成熟Canalys資料顯示,2024年中國大陸AI PC出貨量已達580萬台,佔據整體PC市場15%的份額。Canalys認為,這一趨勢預計將加速,到2025年,預計大中華區PC出貨量中,AI PC將佔34%。"參照以往產品升級周期規律,大概在2-3年內,整個產業鏈將趨於成熟。"他進一步解釋道,"隨著上游成本最佳化,特別是晶片價格的下降,MP等級晶片將展現出更優的性價比,這將為AI PC的全面普及創造有利條件。"許悅也認為,隨著技術的不斷成熟和成本的降低,AI PC的市場滲透率有望持續快速提升。“晶片技術將不斷突破,NPU的性能將不斷提升,隨著40 TOPS以上算力的AI PC越來越多,將進一步滿足本地大模型部署和更複雜AI應用的需求。現階段,AI PC的應用場景主要集中在內容創作、智能辦公等,未來則有望拓展至教育、出行、娛樂、健康等多元化場景。此外,本地化部署是未來方向。“由於雲端AI部署面臨著高營運成本、資料隱私和安全隱患等問題,將人工智慧技術從雲端向本地化PC端部署成為重要趨勢。” (科創板日報)