英特尔、AMD、高通三家争雄！PC市场要变天

一年一度的COMPUTEX已经落下帷幕。今年的主题是“AI连接，共创未来”。与往年“惨淡”的成绩相比，由于AI技术的火爆，本次展会看点十足，尤其是近两年非常火爆的AI PC领域，英特尔、AMD和高通纷纷“亮剑”，分享自己的最新产品、布局和进展。今天，笔者就带大家回顾一下他们在本次展会上的AI PC表现。新进展。

再度颠覆的Intel

去年11月，英特尔发布了面向AI PC的Core Ultra处理器（Meteor Lake）。它不仅拥有全新的Intel 4代制程技术和3D封装混合架构，还拥有全新的性能核心、能效核心和Arc GPU，并集成了专为AI设计的NPU，与CPU和GPU相结合，可以更灵活应对不同场景下的AI算力需求，带来英特尔称之为40年来最大的处理器架构变革。

在今年的COMPUTEX 2024上，英特尔公布了下一代AI PC的Lunar Lake架构细节，包括模块化结构、封装技术、新性能核心和能效核心、线程调度、GPU、NPU和连接等，这可以说是再一次颠覆了之前的做法。

我们来一一说一下。首先是模块化结构和封装。 Lunar Lake依然延续了Meteor Lake的分离式模块设计，但简化为计算模块（Computetile）和平台控制器模块（PlatformControllertile）两部分，采用3D Foveros封装工艺。

更重要的是，英特尔首次将内存集成到封装中，称之为“封装级内存”。 2颗芯片的内存容量高达32GB，最高支持LPDDR5X 8533。

封装到SoC内部缩短了内存走线，能够将物理功耗降低40%，当然这也就意味着Lunar Lake的终端设备应该是不会配备内存插槽了，无法进行后续的扩展。

考虑到目前大规模应用和生成式AI的内存使用情况，目测下一代终端大部分会直接使用32GB内存。

接下来是新的性能核心和能效核心。 Lunar Lake采用了全新的Lion Cove性能核心，相比Meteor Lake性能核心平均IPC提升约14%。更神奇的是Skymont能效核心，比流星湖中的LP更节能。核心浮点IPC性能平均提升68%。

英特尔表示，四个能效核心组成一个集群。与Meteor Lake中的两个LP能效核心相比，同等性能下，功耗仅为它们的1/3，同等功耗下的性能是其峰值性能的2.9倍。是他们的4倍。

这次Lunar Lake拥有多达4个性能核心和4个能效核心。没有单独的LP 能效核心。而是将这部分集成到CPU计算集群中，性能核心取消了超线程。是的，超线程已经消失了。也就是说，这一代的Lunar Lake最多有8核8线程，这确实有点让人意外。由此可见，Intel在这一代并没有选择增加核心数量，而是主打高效率。

而且这次Intel还为新机架设计了新的硬件线程调度器，采用动态调度策略。当有合适的负载时，会优先考虑单个能效核心。当负载较大、需要更高性能时，会优先调用其他能效核心。当性能要求进一步提高时，将转向性能核心以实现更好的能效。

然后是GPU和NPU。前者升级为第二代Xe2微架构，拥有8个第二代Xe核心。性能约为上一代的1.5倍。可提供高达67TOPS的算力；后者被他们称为NPU 4。即第四代，拥有6个神经计算引擎，是上一代的3倍，12个增强型SHAVE DSP，能效优化的MAC阵列，2倍带宽，并支持原生激活函数和数据转换等，计算能力高达48TOPS。

相同功耗下，NPU4的性能是NPU3的两倍，峰值性能是NPU3的四倍。

关于Lunar Lake平台的整体计算能力，CPU为5TOPS，GPU为67TOPS，NPU为48TOPS。总算力达到120TOPS。三大发动机各司其职，高效灵活地应对不同负载的需求。

从目前公布的信息来看，Lunar Lake相比上一代可以说再次实现了颠覆性的改变。不得不说，英特尔确实在AI PC上投入了大量的精力。

我认为最值得关注的是能源效率。从目前官方数据来看，提升非常大，但数据毕竟是数据，实际提升还得落到产品层面；而AI算力与上一代相比，直接实现了数倍的增长。更强的算力应该会给相关AI应用的体验带来显着的提升。当然，这还需要实际产品推出后进行验证。

搭载Lunar Lake处理器的终端设备预计将于下半年推出。颠覆性的改变能否带来颠覆性的体验，值得期待。

大步向前的AMD

正如之前曝光的，AMD已将其用于下一代AI PC的新型移动处理器更名为Ryzen AI 300系列。其CPU采用最新的Zen 5架构，GPU为RDNA3.5架构的升级版，NPU为全新的XDNA2架构，CPU、GPU、NPU三大计算单元都得到了全面提升，但4nm工艺仍在延续。

AMD此次不仅改变了产品的命名方式，还在型号名称中直接添加了AI，可见他们对于AI的重视。我们之所以直接从300系列入手，是因为这是第三代AI PC处理器。

首批只有两款型号，Ryzen AI 9 HX 370和Ryzen AI 9 365，均定位高端市场。需要说的是，这里的HX的含义与Ryzen 9 7945HX没有什么不同，后者针对的是高端游戏笔记本。应该代表着更高端的意义。

其中，Ryzen AI 9 HX 370拥有12核心24线程，最高加速频率5.1GHz，24MB三级缓存，Radeon 890M GPU，16个CU单元。全新XDNA2架构的NPU算力达到50TOPS；另一款Ryzen AI 9 365拥有10核心20线程，最高加速频率5.0GHz，24MB三级缓存，GPU Radeon 880M，12个CU单元，NPU部分与上述一致。

可以看到，Ryzen AI 300系列不仅有架构升级，CPU部分打破了沿用多年的8核心16线程。是的，AMD已经开始增加核心数量了，而且都是大核心。只能说是有点意思，GPU也提供了更多的CU单元，NPU相比上一代实现了3倍以上的算力提升。

根据AMD官方数据，XDNA2架构NPU不仅计算性能提升5倍（Ryzen AI 9 HX 370在Llama 2 70亿参数大模型响应速度测试中从启动到获得第一代币对比Ryzen 9 8940HS） 、能效和多任务并行能力也提升了一倍。端侧AI算力的提升，可以有效提升本地AI体验，充分发挥AI在低时延、安全、个性化等方面的优势，为相关AI的高效、流畅运行提供充足的算力基础应用程序。

与高通、苹果、英特尔的竞品相比，Ryzen AI 9 HX 370在生产力方面取得了明显的领先优势。游戏方面，相比Core Ultra 9 185H平均领先36%。不过，它对比的Intel产品都是前代产品，意义不大。

当然，除了硬件升级之外，AMD再次强调了在生态应用方面的布局。 2024年，ISV合作伙伴将超过150家，其中包括Adobe、微软、Topaz Labs等巨头，也包括百川智能、钉钉、新穷、有道等国内企业的无线问，毕竟无论怎样AI算力再强大，如果不实现到应用中并被用户使用，那它就没有意义。

与上一代的“挤牙膏”相比，这一次的Ryzen AI 300系列有了很大的进步。 CPU和GPU都拿出了更多核心，NPU算力也成为了目前最强。虽然它没有像英特尔那样再次颠覆自己，但亮点还是不少的，这一代甚至在机型中加入了“AI”，可见AMD对于AI PC的重视程度。

当然，两家公司在算力方面并不存在明显差距。相比之下，比赛更多的是人工智能应用的实际体验和软件生态的建设。

野心勃勃的高通

与英特尔、AMD等专注于未来新品的公司不同，高通在本届COMPUTEX 2024上并没有发布新品，而是重点阐述了搭载骁龙X系列的PC如何赋能PC行业变革，并以“重塑未来”为主题。 “PC”无疑展现了高通在PC和人工智能领域的野心，它提供硬件计算能力，布局软件生态系统并赋能开发者这些事情。

在2023年底的骁龙峰会上，高通发布了旗舰级骁龙X Elite处理器，并于今年4月带来了次旗舰骁龙，高性能下较低的能耗是骁龙平台的优势。对于轻薄笔记本设备来说，这些功能的领先具有重要的现实意义。

同时，NPU 作为关键的差异化因素，使搭载Snapdragon X 系列的PC 能够实现卓越的性能。将AI 工作负载从CPU 和GPU 转移到NPU 可以显着提高性能，同时降低功耗。

与苹果M3相比，Snapdragon X Elite NPU每W性能可达到Core Ultra 7的2.6倍、Core Ultra 7的5.4倍。用高通总裁兼首席执行官安蒙的话说：Qualcomm Technologies正在重塑Windows PC 生态系统的性能领先地位。

高通NPU的优势可以体现在很多不同的应用领域。高达45TOPS的AI算力，几乎PC的所有应用领域都可以使用NPU打造更好的用户体验。在软件开发编程领域，软件开发者可以利用终端侧45TOPS NPU算力即时生成代码；这些算力可以帮助用户实现图像质量增强、AI滤镜、AI降噪等丰富的应用。

Snapdragon X Elite还支持70亿参数规模的大语言模型在终端侧以每秒30个token的速度运行。实际应用中已经有很多案例。高通还展示了人工智能在音乐制作、视频编辑和游戏体验中的应用，以及与德勤等合作伙伴的商业人工智能模式合作，凸显了人工智能PC在提高生产力和创新方面的潜力。

除了努力为用户提供更好的体验之外，高通还为开发者推出了跨平台、跨终端、跨操作系统的统一软件堆栈——Qualcomm AI Stack，支持目前所有主流的训练框架和执行环境为开发者提供不同层次、层次的优化接口和完整的编译工具链，让开发者能够在Snapdragon平台上更高效地完成模型开发、优化和部署。

高通此前推出了Qualcomm AI Hub模型库，为开发者提供了超过100个预先优化的AI模型，包括语言、文本和图像等生成式AI模型，以及图像识别、图像分割、自然语言理解和自然语言处理等。语言建模。语言处理等传统人工智能模型加速了人工智能应用的发展。

高通不仅通过Snapdragon为设备提供底层计算能力，操作系统也发挥着关键作用。可以说，高通在软件和硬件层面都做了全面的布局。

虽然相比英特尔、AMD的AI PC，高通的产品确实来得有点晚，但从另一个角度来看，他们的准备时间更长，应该准备得更充分。目前，不少OEM厂商的新品已经上架。他们到底有怎样的实际表现，能否真正带来“重塑PC”的体验，我们可以拭目以待。

写在最后

从本届COMPUTEX 2024来看，AI PC显然已成为“兵家必争之地”，而作为底层算力提供商的三大“玩家”英特尔、AMD、高通也纷纷大显身手。

其中，英特尔和AMD均宣布了自己的下一代处理器。相比之下，AMD的Ryzen AI 300系列在CPU、GPU、NPU三大计算单元上都得到了全面的提升，所以我用“大踏步前进”这个词来形容。但整体产品逻辑并没有太大变化。

英特尔Lunar Lake 的变化用颠覆来形容更为恰当。它不仅专注于提升AI算力和能源效率，还颠覆了以往产品的诸多特性和功能。说实话，有点出乎大家的意料。毕竟，上一代刚刚进行了大修，但这一代并没有选择稳步提升，而是再次颠覆。只能说，英特尔在AI PC上确实下了足够的功夫。

至于高通，此次虽然没有推出新的处理器，但无疑展现了其通过AI PC成为行业颠覆者的野心。与此同时，搭载骁龙处理器的AI PC也已上架。具体效果如何，还需要消费者和市场的验证。

但无论如何，下半年AI PC市场的竞争肯定会更加激烈。这场竞争不仅仅发生在英特尔、AMD、高通等底层算力提供商之间。 OEM厂商之间的竞争也会非常激烈，使用同样的计算能力。如何利用强大的芯片，通过差异化的体验、更好的易用性、更丰富的生态应用、更智能的交互体验等赢得消费者的青睐，都需要付出很大的努力。

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