ChatGPT 的火熱出圈，讓 AIGC 成為目前人工智能領域最重要的發展方向，同時也在深刻影響我們使用智能終端的體驗。

比如在智能手機上，AI 技術很早就被應用在影像、語音助手、游戲等方面，而隨著生成式 AI 火熱，手機芯片廠商們也在積極將 AIGC 解決方案嵌入到移動芯片平臺中，并且在手機上玩 AIGC，也正成為很多手機品牌在新產品上主打的賣點。

不過，當我們談到 AIGC 的變革意義，其實主要還是集中在以大模型為核心的“變革內容生產方式”與“變革人機交互方式”兩個方面，一言以蔽之，就是 AIGC 對于我們生產力的解放。

而說到生產力，其實至少現階段，對于大部分用戶來說核心的生產力工具還是 PC，而手機、平板等移動終端的生產力還相當有限。因此，在 PC 上部署 AIGC，其實才是更有優勢、也更有意義的事。

至于 AIGC 在 PC 上的落地和應用，這里就不得不提到一個重要的推動者：英特爾。

早在 2018 年，英特爾就曾判斷 PC 會是未來 AI 的主戰場，并推出了“AI on PC Developer Program”的 AI PC 開發者計劃。在此之后，英特爾持續將 AI 能力融入到旗下酷睿處理器產品中，包括在架構層面提升 AI 的性能，SoC 中內置 Intel GNA 以加速低功耗 AI 在 PC 上的應用等等。

而面向 AIGC 的浪潮，英特爾也在軟硬件層面都做好了準備。硬件層面，以第 12 代、第 13 代英特爾酷睿處理器和英特爾銳炫 A 系列顯卡為代表的英特爾多款客戶端芯片均能提供強勁性能，以滿足生成式 AI 對于高算力的需求。

在軟件層面，英特爾則通過軟件生態的構建和模型優化，進一步推動新興的生成式 AI 場景在個人電腦的落地，廣泛覆蓋輕薄本、全能本、游戲本等。目前，英特爾正與 PC 產業眾多合作伙伴通力合作，致力于讓廣大用戶在日常生活和工作中，通過 AI 的輔助來提高效率，進而帶來給革新性的 PC 體驗。

英特爾通過模型優化，降低了模型對硬件資源的需求，進而提升了模型的推理速度，讓社區開源模型能夠很好地運行在個人電腦上。

以大語言模型為例，英特爾通過第 13 代英特爾酷睿處理器 XPU 的加速、low-bit 量化以及其它軟件層面的優化，讓最高達 160 億參數的大語言模型，通過 BigDL-LLM 框架運行在 16GB 及以上內存容量的個人電腦上。

目前，包括 LLAMA / LLAMA2、ChatGLM / ChatGLM2、MPT、Falcon、MOSS、Baichuan、QWen 等在內的模型都可以運行，同時英特爾還提供了易用的 API 接口（Transformers、LangChain），并支持 Windows、Linux 的操作系統。

說到這，不妨做一下實測。小編選擇了一臺通過英特爾 Evo 平臺認證的輕薄本：華碩破曉 Air，這款輕薄本搭載英特爾 13 代酷睿 i7-1355U 處理器，16GB LPDDR5 內存。

接著，小編在華碩破曉 Air 上裝好英特爾推出的大語言模型 Demo。這個 Demo 集成了三個大語言模型，包括 ChatGLM2、LLaMA2 和 StarCoder。

這三個模型均通過英特爾的語料庫進行了優化，主要的優化方式是對這些大語言模型進行量化操作，以減輕他們對本地硬件資源的需求。

測試時，小編首先在聊天助手功能下問它“朋友向我借了 1000 元，一直沒有歸還，我該如何索要的同時不傷感情？”這款大模型的回答有條有理，列出了四種方法，而且回答這么長的一段話響應速度也很快，first latency 只用了 1208.51ms。

接著小編切換到情感分析功能，讓大模型 Demo 分析一段散文文案所表達的思想感情，在華碩破曉 Air 上離線運行的大模型很快就給出了答案，而且對文案內容的分析還是比較到位的，并沒有停留在文字的表面意思，而是理解到文字背后隱喻的情感。學生朋友們可以用這個能力來輔助語文閱讀理解的學習。

接著小編使用翻譯功能做了測試，英特爾大語言模型的表現同樣能夠讓人滿意，整個語段翻譯得很通順，而且響應速度也很快。大家平時查閱一些外文資料、文獻，就可以直接在電腦上用 AI 大模型進行翻譯，省去了在網上找各種翻譯應用的過程。

接下來再測試一下英特爾大語言模型的文案創作能力。小編切換到“故事創作”功能，但不是讓他創作故事，而是讓它寫一則招聘文案。從結果上看，大模型 Demo 把小編提出的要求都考慮到了，而且文案整體也比較流暢，屬于拿過來稍微改改就能用的水平。這樣，如果你是文案工作者，這個能力相信會對你非常實用，大大加快你的文案創作效率。

在英特爾大語言模型寫文案的時候，小編看了一下華碩破曉 Air 性能資源的調度情況，英特爾 13 代酷睿 i7-1355U 處理器占用率達到了 100%，內存占用達到了 9.0GB（58%），Xe 核顯占用也達到了 33%。看來這個運算過程確實是在本地進行的。在英特爾不斷的優化和 13 代酷睿處理器算力的提升下，確實能夠在輕薄本上實現 AIGC 的落地。

接著再考驗一下它的信息提取能力，小編在復制了一篇新聞，讓它提取其中的核心信息。由于問題信息量比較大，這次英特爾大語言模型 Demo 生成的時間比其他問題稍長了一些，但也可以接受，關鍵是它提煉的摘要確實是符合新聞本來要傳達的信息。

最后，小編在“美食指南”功能里讓大模型 Demo 推薦一下去西安游玩值得嘗試的美食，對于這個問題，大模型 Demo 很迅速地給出了一份攻略，除了中間地“羊肉泡饃”推薦了兩遍，其他的結果都沒什么問題，確實是西安的特色美食。

總體來說，使用華碩破曉 Air 這款英特爾 Evo 輕薄本在本地運行、使用大語言模型 Demo，實際給到的體驗的確讓人驚艷。在此之前，小編確實沒有想到一款輕薄本也能如此流暢、順利地運行有超高算力需求的 AI 大模型，這進一步打開了小編對輕薄本性能以及 AIGC 應用場景的認知。

當 AIGC 能夠在輕薄本這樣的移動計算終端側順利運行，意味著我們就可以擺脫網絡、時間和空間的限制，隨時隨地通過 AIGC 來加速我們的內容創作力和生產力。文字工作者可以用它來輔助編寫文案、文筆潤色，上班族們可以用它輔助解決工作中遇到的實際問題，學生、研究人員可以用它輕松查閱資料、整理信息、翻譯文獻等等，它讓 PC 的生產力屬性得以重新定義，這也是在手機、平板等終端設備上運行 AIGC 所無法獲得的高效體驗。

最后值得一提的是，在英特爾下一代酷睿處理器 Meteor Lake 中，CPU 和 GPU 的性能都會得到大幅度的提升，更關鍵在于英特爾還在 Meteor Lake 中加入了集成式 NPU 單元，實現更高效能的 AI 計算，它包含了 2 個神經計算引擎，能夠更好地支持包括生成式 AI、計算機視覺、圖像增強和協作 AI 方面的內容。而且，Meteor Lake 中的 NPU 不是單一孤島式的架構，除了 NPU，CPU 和 GPU 也都可以進行 AI 運算，不同場景下會用不同的 AI 單元去應對，彼此協調，如此一來，其整體能耗比相比前代最多可以提升 8 倍之多。

總之，未來搭載 Meteor Lake 處理器的輕薄本在本地 AIGC 創作方面的表現會更加令人期待。相信隨著英特爾后續產品的進一步擴展，規模和數量的大幅增長將讓數億人輕松享受 AI 加速體驗，并實現更優的智能協作、更快的處理速度和更強的功能特性，一場前所未有的生產力變革正在加快到來。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的当轻薄本遇上 AIGC，英特尔：是时候展现真正的生产力了的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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