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隨著科技的飛速發展，人工智能(AI)已經不再是遙不可及的未來科技，而是逐步融入我們生活的各個角落。從智能家居的便捷操控，到線上服務的智能推薦，再到醫療、教育等行業的深度應用，AI正以其獨特的魅力改變著世界。然而，對于許多普通人而言，AI似乎仍然是一個充滿神秘感的高科技領域。那么作為普通人，我們該如何嘗鮮AI技術呢？
以網頁版AI為代表的“云端AI”
當我們提到AI時，相信很多人的腦海中都會浮現出一個名字——ChatGPT。沒錯，就是那個在科技圈掀起軒然大波的聊天機器人。它的發布，仿佛一道璀璨的閃電，照亮了AI領域的夜空，讓我們真切地感受到了人工智能的無限可能。
ChatGPT是一款集成了尖端自然語言處理技術與深度學習能力的聊天機器人，它宛如一位博學多才的全能顧問，無論在哪個領域，都能針對您的問題提供詳盡的解答。對于內容創作者而言，ChatGPT更是一位不可或缺的助手，它能生成高質量的圖片、編寫精準的代碼、構思富有創意的文案、制作專業的PPT，并對文檔進行潤色，使文章內容更加出色。當然這些僅僅是ChatGPT功能的冰山一角，各位可以去親自體驗一番，了解它真正的實力。
從使用角度來說，ChatGPT使用起來非常簡單。我們只需要打開網頁，登錄賬號就可以享受到相關的AI功能。
值得一提的是，在今年4月，OpenAI宣布ChatGPT(3.5版本)免費了。也就是說如果你只是想體驗ChatGPT 3.5版本的話，連賬號也不需要，只要打開ChatGPT的網頁就可以了。
如果你目前無法使用ChatGPT的話，國內也有很多廠商推出了類似ChatGPT的產品，比如百度的文心一言。根據百度官方的介紹，文心大模型4.0綜合能力和GPT-4相比毫不遜色。文心一言的使用方式和ChatGPT類似，也是只需要打開網頁，登錄百度賬號就可以享受到相關的AI功能。目前文心大模型3.5免費開放，文心大模型4.0則需要購買會員才可以使用。國內除了文心一言，還有其他一系列AI應用，如通義千問、豆包、智譜清言、騰訊混元以及訊飛星火等，這些AI應用在使用方法上是大同小異的。
當然以上這些其實都屬于“云端AI”的范疇。“云端AI”簡單來說就是將AI相關的數據處理放在服務器上跑，用戶只需要通過網頁、應用程序輸入指令即可。這種部署模式有三個好處：
1、便宜：目前云端算力成本并不算太高，因此很多“云端AI”是免費開放的，就算是收費的會員，價格也不算太貴。以文心一言會員VIP為例，目前一個月也只要49.9元(連續包月，可隨時取消)。
2、不挑設備：AI既然是放在服務器上跑，那么對于用戶使用的終端基本就沒什么性能要求了。畢竟找個能正常訪問網頁的電腦還是很容易的。
3、易用：由于“云端AI”的部署、維護、升級等工作是由廠商負責，所以對于用戶來說基本是“即開即用”，往往只需要點開個網頁登錄賬號就能直接使用AI功能。
基于現有硬件本地部署AI
雖然“云端AI”有諸多優勢，但還是有一個問題不能忽視，那就是數據私密性。此前三星就被曝出因ChatGPT而泄露芯片機密。當時因為三星員工直接將企業機密信息以提問的方式輸入到ChatGPT中，導致相關內容進入學習數據庫，從而造成信息泄露。對于這種情況，本地部署大模型其實是個很好的解決辦法。
由于本地部署大模型是將AI放到本地設備上跑，相關的信息并不會發送到其它服務器上。所以當我們用這種方式處理個人隱私信息或者企業機密信息時就無需擔憂信息外泄的風險。
不過從另一個方面看，本地設備的算力性能往往不如服務器，因此只有部分性能強的設備才適合本地部署大模型。
以英偉達發布的Chat With RTX為例，Chat With RTX 是一款基于語言大模型的應用程序，可讓用戶便捷連接到自己的內容(文檔、筆記、視頻或其他數據)，利用RAG(檢索增強生成)、TensorRT-LLM 和 RTX 加速，全部在用戶個人的 Windows RTX PC 或工作站上本地運行，獲得快速、安全的結果。
其在硬件方面主要就兩點要求：
1、擁有8GB以上顯存的RTX 30或RTX 40系列顯卡。當然同規格的專業顯卡也可以。
2、電腦內存超過16GB。
對于顯卡來說，即使是2022年發布的RTX 3050也能滿足相關需求。RTX 3050基本可以算是最近幾年“游戲電腦”的基本配置了，所以目前很多現有的 “游戲電腦”都能符合這樣的配置要求。
如果你想要部署其它本地大模型，硬件配置要求可能會稍微高一點。簡單來說大模型參數量越大，需要的顯存就越多。假設你使用的顯卡其顯存大小為16GB，那么想要本地部署7B以下參數量級的大模型應該是問題不大的。
簡單總結一下，這種部署模式有兩個優點：
1、數據在本地計算，無需擔心信息外泄。
2、大多數最近幾年購買的“游戲電腦”基本都可以跑，不需要額外購置新設備。
通過AI PC本地部署大模型
早在2023年9月，英特爾CEO帕特·基辛格在硅谷提出了PC的革命性概念——AI PC。英特爾也是最先提出AI PC概念的廠商。AI PC簡單來說就是能玩轉AI功能的PC。
具體來說，AI PC集成了中央處理器(CPU)、圖形處理器(GPU)和神經網絡處理單元(NPU)，每種處理器都具有特定的AI加速功能。NPU是一種專用加速器，它能高效地在PC上直接處理人工智能和機器學習(ML)任務，而不是將數據發送到云端進行處理。因此用AI PC跑AI也無需擔憂信息外泄的風險。
相較于常規的游戲電腦，AI PC在輕薄與便攜性方面展現出了顯著的優勢。這主要歸因于游戲電腦通常需要配備獨立顯卡，而這類顯卡不僅體積龐大，還需要配備龐大的散熱模組來應對其散熱需求，進而需要更高功率的電源來保障供電穩定。因此，游戲電腦在設計上往往顯得更為厚重，便攜性相對較差。而AI PC則能憑借其更為緊湊的設計，為用戶提供更為輕便的使用體驗。
所以對于工作中需要用到AI，且需要經常到處跑的人來說，AI PC會是個不錯的選擇。畢竟如果可以選的話，應該沒多少人愿意背著“板磚”(游戲電腦)出門吧？
目前市面上的AI PC按所用處理器劃分可以分成四個主要陣營，分別是蘋果、英特爾、AMD、高通。
蘋果：蘋果在AI領域的布局其實挺早，只不過蘋果似乎不太喜歡AI這個標簽，搞出來的成果往往會以“機器學習”這類更細化的名字命名。比如蘋果在2017年推出了Core ML框架，這是蘋果為其開發者準備的機器學習框架。支持iOS、MacOS、tvOS和watchOS。也就說是在蘋果生態內開發AI，基本不需要考慮兼容性等問題，可以按照統一的規范進行開發。另外蘋果從M1芯片開始推出了“統一內存”的概念，使用統一內存跑大模型在帶寬和容量方面會有明顯優勢。
英特爾：英特爾專為AI PC推出了英特爾酷睿Ultra處理器，在這款處理器中除了擁有CPU、GPU以外，還集成了用于客戶端的片上AI加速器“神經網絡處理單元(NPU)”。不過需要說明的是，通常并不是只有NPU來處理AI應用，CPU、GPU也會承擔對應的AI加速功能。
AMD：AMD的AI PC處理器利用了三種計算引擎：基于Zen架構的CPU、基于AMD RDNA的集成或獨立GPU、以及基于AMD XDNA的AI引擎(NPU)。XDNA是該公司在收購Xilinx后提出的新架構。它是一種自適應數據流架構，被認為可以大幅度改變PC體驗。AMD XDNA還可以優化AI算法運行效率，進而減少電耗。
高通：近期微軟推出了基于高通驍龍 X Elite和驍龍 X Plus處理器的AI PC產品Surface Pro和Surface Laptop。微軟的AI PC在宣傳上似乎更偏向于“生態賦能”。具體來說，英特爾、AMD在宣傳AI PC的時候往往會重點介紹AI的本地化部署優勢。而微軟似乎并不太在乎本地部署AI這件事。比如微軟在發布會時重點介紹的Copilot，其中的不少功能是需要將數據上傳到服務器進行處理，也就是相當于在走“云端AI”的路子。不過對于微軟來說也可以理解，畢竟微軟是一個系統廠商，它肯定還是希望推進Windows和Copilot生態的發展。
結語
1、對于想在電腦上嘗鮮AI技術的人來說，類似ChatGPT、文心一言之類的“云端AI”是首選。畢竟價格便宜而且使用起來也很簡便。
2、對于擔憂信息外泄風險的人來說，基于現有硬件本地部署AI是個不錯的選擇。其優勢在于無需額外購置設備，擁有一臺“游戲電腦”通常就能滿足需求。缺點在于這類“游戲電腦”往往缺乏便攜性，不便于移動使用。
3、對于上班、出差，而且還需要使用AI的人來說，AI PC會是個不錯的選擇。畢竟AI PC普遍輕薄、便攜，帶AI PC出差可以顯著減輕我們肩膀上的壓力。
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