智能手机上已成刚需的AI，怎么就在PC上扑街了

说到AI，当今的消费电子用户们肯定不会感到陌生，且不论几年前那场让众多吃瓜群众认知到AI威能的围棋大战，就光是现在每个人手中拿着的智能手机，就多多少少都会宣称自己有各种各样的AI技术加持。譬如号称能让随便一个小白都变成“拍照大师”的AI摄影，譬如据说能让程序打开更快、手机运行更省电的“AI调度”，又譬如“AI语音”、“AI识屏”、“AI翻译”等等。可以说对于智能手机来说，AI几乎已经成为了市场竞争的刚需，就连如今新登场的智能手机芯片，也普遍会宣称自己有着强大的AI计算能力云云。

很显然，看到AI技术在手机上如此强大而普及，这自然会引发我们的一些好奇甚至是思考。比如明明在性能更低的手机上AI可以大行其道，可为什么在硬件规格更强的PC领域，我们却很少听说有哪个厂商会以AI作为重要卖点呢？难道是个人电脑不承认AI吗？

某种程度上来说，个人电脑还真的不承认AI，或者说AI技术在手机上的种种妙用，对于绝大多数的电脑来说不仅不是刚需，甚至都不构成需求。

                               
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举例而言，AI拍照在手机上之所以大行其道，这其实是因为手机CMOS面积太小，ISP性能太弱，所以要想拍出噪点少、色彩好看、感光足够的画面，不依靠点“后期计算”是基本上不可能的。但是首先谁也不会举着笔记本或者台式机来拍照，其次用PC聊天、直播所使用的摄像头本身，对画质的需求就没有手机拍摄视频那么高，而且靠传统CPU驱动的算法就已经可以有很好的表现，基本就不需要AI来帮忙。

顶级的PC平台既不需要考虑省电，更不可能担心过热降频

如果说AI拍照在手机上的流行，是反映出其本身计算能力的不足，那么所谓的“AI底层调度”其本质上就是一个更大的笑话了。这是因为不管是怎样的智能手机，它们实际上都不可能真正做到CPU、GPU、ISP等所有计算单元长期和满频率的运行。说白了，对于旗舰智能手机来说，规格表上面的性能只是用来好看的，而降频才是日常的真实表现。

因此在这样的前提下，所谓AI调度，无非就是通过预加载、行为猜测等等机制，在用户即将拍照、玩游戏、打开某个常用APP的时候更迅速地提升一下性能，同时控制功耗，带来稍微更长一点的“满血时间”而已。相比之下，只要是一台设计没有问题的PC，基本上都能做到在标称的最高频率下长时间稳定运作，不需要考虑省电，也不会因为散热跟不上而降频，自然无需AI在后台来提供所谓的“调度优化”。

当然，我们并不是说PC上完全没有AI的身影，也不是说AI在PC里就无法发挥作用了。毕竟在PC里实际上也是有一些知名的AI硬件和AI应用的，只不过与手机里CPU、GPU、ISP、DSP、NPU都能参与AI计算，或者就算没有AI硬件一样也能实现轻量化的AI体验不同。PC里的AI功能虽然不很普及，但却往往呈现出专用AI硬件和特定AI功能严格“一对一”的状况。这就意味着，如果你想要在PC上体验AI，就必须要购买特定的硬件。

比如说，游戏玩家们可能都知道NVIDIA的GeForce RTX系列显卡和GTX系列相比多了“光线追踪”的功能。但实际上除了光追之外，RTX系列还比GTX系列多出了专门用于AI计算的几百个Tensor核心，正因为有了它们，RTX系列显卡就独占了包扩AI降噪、AI抗锯齿、AI超分辨率等一系列图形特性，进而可以在支持的游戏中实现基于AI的DLSS功能。简单来说，它可以让原本只支持2K分辨率的中高端显卡畅玩4K大作，而且帧率不降反升，这就是AI在PC上的一个典型用例。但反过来说，如果你没有RTX显卡，没有相应的硬件AI单元，那么是无论如何也不可能通过其他的方式来实现DLSS的。

可用于PC的“视觉计算棒”

又比如说，你是一个视觉计算开发者，想要为智能汽车训练一个自动识别路上行人和车辆的AI模型。这种时候就会发现，普通的“高性能电脑”执行机器学习的效率十分低下，因此要么需要购买昂贵的计算加速卡，要么就得依赖“外挂”的AI视觉处理器。当然，除此之外你可也以选择诸如AWS的云端机器学习服务，但它们实际上也是依赖于专门的AI加速芯片，所以换句话说，普通的家用PC首先从硬件上和计算能力上，就已经决定了与AI无缘。

是的，大家没有看错，尽管当前就算是千元级的手机都基本具备了AI加速计算的能力，但对于PC来说，硬件级的AI运算性能却依然还是局限于极少数的高端型号上。这倒不是说PC的技术发展就一定比手机慢，而是源自两者完全不同的消费习惯所致。试想一下，千元级的入门级手机一年换一台，可能很多人都会觉得自然而然，但不管是多便宜的入门级PC，相信大多数用户可能还是会把它视作一个“大件物品”，不太可能一年一换代。

这意味着什么呢？意味着对于PC上的软硬件设计者来说，哪怕他们懂得AI的“好处”，也必须顾虑到许多老设备对于AI支持的匮乏，不能轻易地把AI应用在PC上推而广之。举个例子来说，三星在今年9月底发布了用于企业级服务器的PM1735 SSD，它除了高达12.8TB的容量以及可怕的寿命之外，最大的一个特性就是加入了用AI算法自动检测闪存单元状态，提高性能的“V-NAND机器学习”功能。

很显然，对于服务器上本身就自带了AI加速指令集的CPU来说，这种来自硬盘的AI需求当然能够轻松Hold住。但如果说把这样的SSD装到普通的、没有AI加速功能的家用电脑里呢？只怕CPU每时每刻都会被AI计算的需求所拖累，可能到头来性能不升反降了吧！

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