前言：

　　去年，英偉達全年都在重點搞高端顯卡、AI大模型、超級計算等數據中心業務，讓市場都快忘了它在PC市場也是全球壟斷的硬件供應商。

　　數據中心這個市場無論是規模、競爭格局，還是需求、發展趨勢，都比個人電腦業務更有搞頭，也更掙錢。

　　作者 | 方文三

　　圖片來源 |  網 絡

　　英偉達在AI PC領域感受到壓力

　　現如今，英偉達的主要收入依舊來自于個人電腦市場，特別是游戲和專業圖形處理領域。

　　根據英偉達2024財年第三季度的業績，游戲業務的營收高達285.6億美元，同比增長超過80%。隨著游戲行業不斷壯大和虛擬現實技術逐步提升，個人電腦市場的增長空間仍然龐大。

　　更為關鍵的是，英偉達擁有豐富的GPU產品線，能在PC市場上長期保持競爭優勢。

　　這些新產品對生成式AI進行了大量優化，為GPU在未來的AIPC領域發力創造了條件。

　　雖然PC端GPU在AI的幫助下有很大的發展機會，但在AIPC的大趨勢中，競爭也比高端GPU更殘酷。

　　自去年底以來，各大市場參與者對端側AI充滿期待，眾多市場玩家試圖在端側AI市場占據一席之地。

　　例如，英特爾在其新一代面向PC的Meteor Lake處理器中納入了專門的NPU加速單元;

　　AMD Ryzen處理器設有Ryzen AI品牌以作宣傳;

　　聯發科的天璣9300手機芯片內部的AI單元集成了所謂的[生成式AI加速引擎]。

　　相應地，眾多OEM廠商紛紛響應，微軟也期望在此領域發揮標準制定者的作用。

　　現在，英偉達不僅要面對AMD和Intel的競爭，還要應對蘋果M系列芯片的挑戰。

　　目前，很多AI大模型開發者開始嘗試使用蘋果電腦來訓練大語言模型。

　　最新款的Mac Studio頂配版已經可以訓練擁有700億參數的LLaMA2模型。

　　顯然，強調端側或本地AI推理的原因在于：

　　一方面，優良技術與熱點不應僅由英偉達獨占;另一方面，本地AI推理具有云計算無法比擬的優勢。

　　這些優勢已廣為人知，包括數據安全與隱私、延遲需求以及無法確保實時云連接等。

　　然而，對于AI而言，諸如ChatGPT、Midjourney等面向大眾的云AI相較于本地部署AI模型存在一個巨大劣勢，即無法根據個體需求進行定制。

　　若將視野拓寬至消費市場以外，邊緣AI成為必然選擇。企業至少需要邊緣AI來提升生產力，這也是我們預測今年生成式AI發展模式的方向。

　　對個人用戶而言，無論是開展科學研究還是提高具體生產力，端側本地AI具有可定制和更靈活的優勢。

　　例如，使用Stable Diffusion等復合式模型滿足個性化需求時，云服務或許會受限。

　　最新AI PC消費級GPU發布

　　在2024年CES特別活動中，英偉達正式發布了備受玩家期待的RTX40 Super系列產品。

　　相較于英特爾和AMD的新一代芯片，RTX40 Super系列將在多個方面實現[數量級]的提升。

　�、貵eForce RTX4080 SUPER：支持4K全景光線追蹤游戲，在圖形密集度較高的游戲中，性能相較于不支持DLSS幀生成技術的RTX3080 Ti提升了1.4倍。

　　憑借836 AI TOPS，DLSS幀生成技術為用戶帶來額外性能提升，使得RTX4080 SUPER的性能達到RTX3080 Ti的兩倍。

　　②GeForce RTX4070 Ti SUPER：擁有更多核心，顯存容量擴大至16GB，顯存位寬為256 bits。相較于RTX3070 Ti，性能提升1.6倍。

　�、跥eForce RTX4070 SUPER：核心數量比RTX4070增加20%，使得其僅需RTX3090一小部分功耗即可實現超越RTX3090的性能。借助DLSS3的性能優勢，領先幅度將進一步擴大至1.5倍。

　　據悉，包括華碩、MSI、聯想、惠普、三星等在內的OEM終端廠商將提供基于RTX4080 SUPER的AI PC設備。

　　英偉達在端側已提前著手儲備

　　從Turing架構開始，英偉達在GeForce RTX GPU中加入了Tensor Core，這是專為加速AI運算而設計的硬件單元。

　　在PC端領域，與數據中心顯卡相同，均采用Ampere或Ada Lovelace架構，基于英偉達構建的軟件棧。

　　因此，運用GeForce RTX顯卡進行AI推理顯得順理成章。

　　英偉達在AI PC實現方面具備堅實基礎，其生態、軟件棧布局以及社區創新玩法相對較早。

　　相較之下，英特爾在今年初才開始推廣AI PC概念，實際上已晚于英偉達。

　　他們計劃在未來幾年推出的H200、B100和X100 GPU，以及每年更新AI GPU的策略。

　　因為競爭對手如谷歌、亞馬遜、微軟、AMD和英特爾的壓力，英偉達加快了B100和X100的研發。

　　為了加速研發，AMD甚至可能取消了他們的MI350X計劃。

　　英偉達的目標可不只是超越英特爾和AMD這些傳統對手，他們還想和谷歌、微軟、亞馬遜、Meta和蘋果這些科技巨頭并駕齊驅。

　　他們充分利用了HGX板或服務器所需的眾多下游組件，如定時器、DSP、光學器件等。

　　對于猶豫是否要供應英偉達的供應商，英偉達會采取又哄又壓的策略。

　　一方面，供應商能從英偉達那接到大單;另一方面，他們也可能面臨被英偉達從現有供應鏈中踢出的風險。

　　結尾：CUDA生態將在AIPC釋放更大能量

　　如今，全球有超過1億臺搭載英偉達RTX GPU的Windows PC和工作站。

　　作為AI大模型時代核心玩家，英偉達通過全棧生態賦能，讓這些[RTX PC]的AI性能實現翻倍增長。

　　英偉達創始人黃仁勛認為，通過發明CUDA這種新編程工具和GPU處理器，推動加速計算。

　　英偉達在技術生態，特別是25年CUDA領域耕耘，為其在AI時代占據核心地位奠定基礎，這種生態布局在PC產業中釋放的能量日益顯現。

　　今年四季度，英偉達發布TensorRT-LLM引擎優化編譯器，旨在提升大語言模型AI推理性能。

　　據官方數據，TensorRT-LLM助力下，Lambda2大語言模型在H200上的推理能力達到***的2倍，成本降低，且H200在GPT-3模型上的推理性能比***提升18倍。

　　TensorRT-LLM for Windows的推出，使AI大模型在端側RTX PC中應用更佳，滿足用戶各類AIGC需求，提升AI PC體驗。

　　部分資料參考：虎嗅APP：《英偉達也在下一盤AIPC的大棋》，電子工程專輯：《明年的PC行業，在AI里廝殺!》，鈦媒體：《英偉達發布最強消費級顯卡，AI PC性能提升60倍》，雷鋒網：《性能是其它AI PC的60倍，英偉達如何變革端側AI?》