AI PC 正夯, 微软日前发表的 Copilot+ PC 更是把 AI PC 的热潮推至了高峰。然而三个月过去，AI PC 似乎正在退烧中。
即便AMD推出x86阵营第一颗符合Copilot+ PC规范的处理器Strix Point也没能挽救AI PC的声量。原因无他，实在是因为AI PC的相关应用仍相当乏善可陈，甚至更多是「为AI而AI」，把原本CPU或是GPU可以处理的工作硬挪到NPU去。确实这样一来运行工作时的耗电量可以大幅降低进而延长电池续航力，但因为相关应用仍不多，使用者也很难感受到。
如此一来难道AI PC永远只是个看不到但吃不到的概念？其实市场上早已存在一批比Copilot+ PC更实用的AI PC，就是电竞PC。电竞PC的定义是搭载NVIDIA GPU的PC。虽然这些PC未必会内建NPU，但其GPU在AI领域的应用相比NPU却是多如牛毛。
因为早在2018年NVIDIA推出RTX 20系列GPU时就已经把专为AI打造的Tensor Core放进GPU中，概念类似这两年才大行其道的NPU（存在於CPU中，亦是专为AI打造）。且NVIDIA也已为GPU内建的Tensor Core开发出一系列相当实用的应用。如现已广为游戏玩家采用的深度学习超取样技术DLSS（Deep Learning Super Sampling），只要打开该技术玩家即可在几乎不牺牲原本画质的情况下增加游戏帧数（FPS），拥有更流畅的游戏体验。
GPU在AI PC兴起的年代为何未获太多关注？
不仅如此，NVIDIA亦与创作软体领导品牌Adobe合作，让GPU可以原生加速软体内的各项功能，包含一系列新增的AI功能，如Adobe的生成式AI文生图服务Firefly便可透过GPU加速图像的产出，让内容创作者在创作时更有效率。
除了电竞和创作等相关应用，在生产力和办公领域NVIDIA亦推出了地端聊天机器人ChatRTX和网路摄影机优化软体Broadcast。这些应用皆是以AI为基底所打造，并透过GPU的Tensor Core加速，不仅反应速度快，也实现了AI PC的终极型态：使用者不须联网即可在本机端拥有近似Cloud-based AI的使用体验，除了兼顾个人资料的隐私，也能让AI的推论工作移至Client端，进而减少伺服器端的工作量。
那如果GPU在AI领域的应用如此丰富，为何在AI PC兴起的年代未获得太多关注？主要原因还是一来GPU本来就不是一台PC必要的零组件，市场渗漏率相对较低，且各CPU Vendor包含英特尔和AMD都在大力推行内建於自家CPU里的NPU，故市场焦点都放在NPU上；二来GPU的耗电量较高，在这对移动产品能效要求越来越高的年代显得有些尴尬。尽管如此，如果现在要选出一台最实用的AI PC，综观所有相关的应用，具备GPU的电竞PC应该还是一时之选。
（首图来源：pixabay）