ChatGPT、Midjourney、NewBing、Stable Diffusion……無論你是否使用過他們，你一定曾經(jīng)在微博、在朋友圈、在各種媒體平臺上被他們刷過屏，也一定在不經(jīng)意間閱讀過、分享過由這些工具創(chuàng)建的文本、圖像甚至視頻內(nèi)容。開年以來，這些生成式 AI 成了科技界最炙手可熱的話題。

很多人不知道的是，作為 PC 行業(yè)的領(lǐng)導者，英特爾早在 2018 年就提出了要在 PC 中引入 AI 技術(shù)，并且在同年推出了“AI on PC Developer Program” PC 人工智能開發(fā)者計劃。時至今日，大模型和生成式 AI 已經(jīng)基本奠定了 PC 上的 AI 基本形態(tài)，英特爾也沿著這個方向做了許多事情。

8 月 18 日，英特爾在深圳大灣區(qū)向我們展示了其在 AIGC（人工智能生成式計算）領(lǐng)域的最新進展，今天借著這一次活動，我們一起來聊聊 PC 上的 AI。

圖片文字都能在本地生成，AI在PC上的實戰(zhàn)

在正式開始之前，我們先來看看 PC 上的 AI 都能夠做什么事情，以下的實戰(zhàn)演示都是基于英特爾技術(shù)在 PC 上直接運行實現(xiàn)。

我們首先使用英特爾的 AI 應用 Demo “英特爾大語言模型”應用進行多組對話，讓它幫助我們處理一些工作以及生活中的任務。

向“英特爾大語言模型”提問本篇文章的核心問題“AI 在 PC 上有哪些應用”，AI 沒有局限在某一個應用中，而是結(jié)合了不同的需求、不同的應用、不同的服務、不同的工具以及不同的場景給出了這 8 個答案，內(nèi)容的可用性相當高。同時，它的生成速度也很可觀，與普通人的閱讀速度相當，基本上無需等待。

接下來我們使用 AI 繼續(xù)以這個話題為核心生成內(nèi)容大綱，AI 將內(nèi)容拆解成了四個部分，內(nèi)容邏輯由淺到深，涵蓋了應用場景、工具發(fā)展到進一步的應用對比內(nèi)容。雖然這個提綱無法直接使用，但能夠很好地啟發(fā)作者靈感。

英特爾大語言模型翻譯結(jié)果

DeepL 翻譯結(jié)果

將同一段話丟給英特爾大語言模型和使用了 AI 技術(shù)的 DeepL ，從翻譯結(jié)果來看，差距還是很明顯的。不過這種差距主要來自于其應用的大語言模型，如果模型有針對中英互譯進行專門優(yōu)化的部分，本地 AI 也會帶來很好的翻譯結(jié)果。

英特爾大語言模型應用還提供了代碼生成功能，只需要告訴 AI 你想要的功能，AI 就會生成一段代碼來供你復制使用。對于程序員朋友來說，可以把一些基礎(chǔ)的重復功能交給 AI 生成，提升編程效率。

除了文字內(nèi)容生成外，英特爾還能夠支持 Stable Diffusion 的運行，輸入關(guān)鍵詞、點擊生成后，只需要 17 秒，一張通過文字描述生成的圖片就出現(xiàn)了。

可能你會覺得上面的應用并沒有什么與眾不同，但如果我告訴你，這些內(nèi)容無需借助高性能顯卡和網(wǎng)絡環(huán)境，只需要一臺搭載了英特爾處理器的輕薄本就可以實現(xiàn)，你一定會感到驚訝。

大幅降低準入門檻，Intel賦能AIGC

在傳統(tǒng)的認知里，部署 AI 應用往往需要高性能的獨立顯卡甚至是專用的 AI 算力卡，無論是 ChatGPT 這樣的文字對話式應用，還是 Midjourney 這樣的文生圖應用，在過去都需要具備超高并行算力的 GPU 支持才可以實現(xiàn)。

但這種情況今天已經(jīng)被英特爾改變，為了讓英特爾平臺順利運行大語言模型，英特爾構(gòu)建了BigDL-LLM庫，通過 BigDL-LLM庫可以對各種各樣的大語言模型進行優(yōu)化和支持，能夠在一臺搭載 16GB 內(nèi)存的英特爾輕薄本上運行參數(shù)量高達 160 億的大語言模型，支持的模型包括LLaMA/LLaMA2、ChatGLM/ChatGLM2等等，這極大地降低了 AIGC 的使用門檻。

文生圖方面，英特爾在 Stable Diffusion WebUI 上面啟用了 OpenVINO 加速，開發(fā)了一套對開發(fā)者來說友好易用的 AI 框架，通過 Pytorch API 讓社區(qū)開源模型能夠很好地運行在英特爾的客戶端處理器、集成顯卡、獨立顯卡和專用AI引擎上，現(xiàn)在我們已經(jīng)可以在集成顯卡以及英特爾 Arc 獨立顯卡上運行 Stable Diffusion Automatic1111 等社區(qū)開源模型了。

很多人認為輕薄本無法勝任 AI 方面的工作，但在英特爾的努力下，通過模型優(yōu)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，無論是 LLM 大語言模型，還是 Stable Diffusion AI 繪圖，都能夠以比較高的效率運行在普通的筆記本上，本文第一部分的所有應用實例，都是在一臺搭載了 i7-13700H 處理器、32GB 內(nèi)存、Iris Xe 核芯顯卡的輕薄筆記本上完成的。

本地化的 AI 應用在便利性、安全性、隱私性以及應用范圍方面有著無可替代的優(yōu)勢。

本地部署意味著無需聯(lián)網(wǎng)，沒有安全隱患，沒有隱私泄露風險，在不方便使用網(wǎng)絡的場景下，也可以讓 AI 輔助我們的工作和生活，這是現(xiàn)在主流的 AI 們無法企及的。

另外無論是英特爾大語言模型應用還是Stable Diffusion AI 繪圖應用，它們都有著很多未被發(fā)掘的潛力。借助海量的、豐富多樣的大語言模型、繪圖模型以及更細化的 Prompt 指令，我們能夠讓普通的筆記本使用 AI 實現(xiàn)更多的可能。

英特爾通過強大的 CPU 算力以及針對 AI 的軟件優(yōu)化兩個層面，大幅降低了 AI 應用對 PC 硬件的要求，讓更多的普通消費者，通過搭載了英特爾處理器的筆記本體驗到最前沿的 AIGC 技術(shù)。

多角度利用AI能力，英特爾為AIGC帶來更多想象

所謂的 AI 賦能其實并不是單獨某一個方面的應用，想要更好地利用 AI，勢必要深度結(jié)合使用場景，在前臺交互、后臺數(shù)據(jù)、行為預判、思維邏輯等多個層面運用不同的 AI 能力，將多種多樣的 AI 能力有機整合就可以帶來更具實用價值的 AI 應用。

英特爾在大灣區(qū)的技術(shù)分享活動中，還展示了基于 Arc 顯卡 AI 技術(shù)的“人物動作三維數(shù)字重建”應用，英特爾的檢測算法可以實時探測人體的 27 個關(guān)鍵骨骼點信息，并且實時進行 3D 重建，同時生成一個數(shù)字人的形象，在下面的“渲染播放器”里進行動畫渲染。渲染幀率高達 70FPS，畫面非常穩(wěn)定，它還可以隨時改變渲染器的畫風，進而快速打造各種元宇宙應用。

這個技術(shù)基于 Arc 強大算力以及 OpenVINO 框架對包括 CNN 網(wǎng)絡檢測、Transformer、3D 重建、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度網(wǎng)絡等 AI算法的優(yōu)化推理，不需要任何智能穿戴設備，隨便外接一個家用攝像頭，就可以實現(xiàn)任務動作的實時探測以及后期重建、渲染。

這也就意味著任何人都可以在家構(gòu)建出專屬于自己的數(shù)字人形象，創(chuàng)作出個性化的元宇宙世界。

這個技術(shù)也可以與生成式 AI 相輔相成，為用戶構(gòu)建虛擬形象提供文字、圖像以及視頻內(nèi)容提供更充足的物料，在工作、游戲等場景下帶來更生動的內(nèi)容展示。

很顯然，英特爾對 AI 的投入并沒有局限在流行的生成式 AI 中，除了這一次的演示外，英特爾很早以前就在 Evo 筆記本上應用了 AI 降噪、AI 背景虛化、AI 感光矯正等功能，所有的這些都是基于客戶端計算能力帶來的 AI 實際應用。

為了進一步增強 PC 的 AI 能力，英特爾即將發(fā)布代號為 Meteor Lake 的酷睿 Ultra 系列處理器，它通過分離式模塊架構(gòu)，集成名為“VPU”的獨立 AI 加速單元，為 PC 用戶提供 AI 驅(qū)動的新功能、新應用，比如 Adobe Premiere Pro 中的自動重新構(gòu)圖、場景編輯檢測等等，還有更高效的機器學習加速。

這會成為 PC 歷史上的重要里程碑，AI 能力也將會成為新一代 PC 的標配。

英特爾中國區(qū)技術(shù)部總經(jīng)理 高宇

AI 已經(jīng)成為“第四次工業(yè)革命”中不可忽視的中堅力量，英特爾通過硬件、軟件等方面的能力，幫助廣大用戶在端側(cè)實現(xiàn)了曾經(jīng)不敢想象的 AI 能力，為 PC 產(chǎn)品在 AI 時代的發(fā)展構(gòu)建了堅實穩(wěn)定的基石，也為 PC 帶來了更富有生命力的應用場景和使用價值，我們相信 AI 時代的 PC 將會有著更加蓬勃的發(fā)展動力，也期待著英特爾為我們帶來更多基于 AI 的應用解決方案。

審核編輯 黃宇