• 像 Copilot 和 Adobe Firefly 这样的 GenAI 工具在远程数据中心处理任务，需要大量资源。Intel Meteor Lake 芯片和 AMD 的 NPU 提升了 AI 效率，而 MSI 的 AI 引擎则自动调整任务。
  • 本地 AI 在 Google 的 Pixel 8 和 Pixel 8 Pro 智能手机上越来越受欢迎，通过本地运行大规模 AI 模型，有望增强网络安全。

Microsoft 的 Copilot AI可能很快就能在 PC 上本地运行，利用每秒超过 40 万亿次操作 (TOPS) 的神经处理单元。Intel 预计，这些支持 AI 的 PC 将直接处理 Copilot 的更多元素，通过减少云处理带来的延迟，可能提升性能和隐私。

在 PC 上使用 Copilot

Windows 11 上的 Copilot 以及其他 GenAI 工具，如 ChatGPT 和 Adobe Firefly，在远程数据中心消耗大量资源和电力，而像 Stable Diffusion 和 Llama 语言模型这类本地应用则可以在本地运行。高质量的结果需要具有强大处理能力的 PC，尤其是高速 GPU，这曾是加密货币挖矿的重点。

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最近的硬件进步，包括 Intel Meteor Lake 芯片和 AMD 产品中的神经处理单元 (NPU)，引发了关于 AI PC 的讨论。这些低功耗组件旨在提高 AI 处理效率，并使生成式 AI 任务能够在电池供电下无缝运行。

MSI 的 AI 引擎通过根据用户活动自动调整电池、风扇速度和屏幕设置来优化笔记本电脑性能，在游戏时增强性能，而在处理 Word 文档时则恢复常规设置。

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AI 的发展现状

Google 的 Pixel 8 和 Pixel 8 Pro 智能手机搭载 Tensor G3 芯片，支持设备端生成式 AI。然而，目前该硬件还无法在本地运行像 Bard AI、Copilot 或 ChatGPT 这样的大型 AI 模型，而是运行更紧凑的模型。本地 AI 趋势已扩展到 PC 之外。

本地 AI 处理可以通过减少数据流动和知识产权任务访问的风险来增强网络安全。网络安全顾问 John Bambenek 强调了第三方云服务泄露可能导致数据丢失的风险。通过在本地实施 Microsoft 的 Copilot AI，组织可以保持对其数据的控制，消除了采纳 AI 的最大障碍，因为首席信息安全官（CISO）会感到更加安全。