近年来，关于电脑和手机市场是否正处于衰退的讨论层出不穷。近日，显存芯片制造商美光（Micron）因 AI 电脑和智能手机的销量未达预期，调低了未来几季度的收入预测，这引发了不少人的担忧，认为 “AI 正在消亡”。然而，实际上，AI 并没有衰退的迹象，尤其从 Nvidia 的业绩就可见一斑。
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当前市场上，许多声称具备 AI 功能的笔记本电脑和手机并没有足够的处理能力。即使是性能卓越的游戏 PC，也难以在本地运行如 ChatGPT 这样的复杂 AI 程序，因为这些应用程序需要庞大的数据和计算能力，无法简单地在个人电脑上完成。虽然有一些替代应用可供使用，但它们在性能和反应速度上远不及大多数服务器运作的 AI 程序。
在 AI 的生态系统中，那些表现突出的公司和工具大多已成气候。例如，拥有 Nvidia RTX 显卡的用户通常可以在 AI 性能上超越许多配备了 NPU 的现代 CPU。对比显示，RTX4080与 Intel Core Ultra9185H 搭载的笔记本在 AI 工作负载下的表现差异可达700% 到800%。由此可见，服务器在提供 AI 性能方面的关键作用。
谷歌已经将其 AI 模型 Gemini 扩展到大多数 Android 设备，并计划将其应用到 Nest 音响中。尽管这些设备已经问世四年，但仍展示了 AI 技术的广泛适用性。回顾过去，图形卡的性能曾被认为需要达到百亿次计算（PFLOPs）才能实现真正的虚拟现实体验，而当前的显卡尚未达到这一标准，这也反映了本地 AI 的发展仍然面临挑战。
在 GPU 制造商的发展过程中，AI 编程通常依赖于并行计算，而 GPU 在这方面表现优越。因此，未来的 GPU 设计仍需要时间，可能直到 RTX60系列推出时，才能看到显著的 AI 性能提升。这一代显卡或将使本地大模型（LLMs）的运行成为可能。
划重点:
🌟 AI 技术并没有消亡，市场表现受误解影响。
💻 许多标榜 AI 的设备在性能上依赖服务器，难以在本地实现复杂运算。
🚀 未来 GPU 的技术进步或将推动本地 AI 模型的发展。
