Microsoft Just Showed the Future of AI, and It's Great News for Intel and AMD

來自 OpenAI、Alphabet 和 Anthropic 等公司的最強大的生成性 AI 模型需要昂貴且耗電的 AI 加速器，這些加速器被放置在數據中心以產生結果。例如，OpenAI 最近推出的 GPT-4.5 模型是分階段向用户發佈的，因為它需要大量的計算資源。

今年早些時候，中國初創公司 DeepSeek 發佈的 AI 模型顛覆了對 AI 基礎設施市場的一些假設。DeepSeek 成功地生產出一種訓練和運行成本遠低於美國 AI 公司頂級模型的模型，同時產生相似質量的結果。AI 模型需要不斷增加計算能力的假設，作為 Nvidia 股票看漲論據的基礎，開始看起來不再那麼確定。

另一個 AI 突破

AI 功能已經開始出現在個人電腦、智能手機和其他設備上，但能夠在這些設備上運行的小型 AI 模型並不那麼強大。Tom's Hardware 在去年首次推出 Microsoft 的 Copilot+ PC AI 功能時稱其為 “一個糟糕的笑話”，而《紐約時報》在十月得出結論，Apple Intelligence，即蘋果的 AI 功能套件，仍然 “半成品”。

設備上的 AI 存在多個問題。首先，生成性 AI 不是確定性的，這意味着相同的輸入可能產生截然不同的輸出。如果你使用 AI 來寫博客文章，這沒問題，但如果你希望它在智能手機上可靠地執行特定任務，那就不太理想了。

第一個問題可能永遠無法完全解決，但第二個問題可能會得到解決。問題二是個人電腦和智能手機的內存和計算能力有限，這對本地運行的 AI 模型的能力設定了硬性限制。驅動 ChatGPT 的 AI 模型在數據中心運行，需要巨大的內存、計算和能量來產生結果。顯然，這在電池供電的筆記本電腦上是不可行的。

微軟可能有答案。該公司最近推出了一種新的 “1 位” AI 模型，足夠小以在 CPU 上運行，並且僅使用 0.4 GB 的內存。令人驚訝的是，這種新模型的性能與同類使用更多內存的 AI 模型相匹配。此外，在單個 CPU 上運行時，該模型的輸出速度可與人類閲讀相媲美，這足夠快速以便於使用。

改變遊戲規則

Nvidia 主導着 AI 加速器市場，AMD(AMD 4.81%) 或 Intel(INTC 5.56%) 幾乎沒有機會趕上。與 Nvidia 玩同樣的遊戲，AMD 和 Intel 註定要遠遠落後於市場領導者。

然而，DeepSeek 和微軟的突破提高了 AI 推理的可能性，即運行訓練好的 AI 模型以產生結果，最終可以在數據中心和設備上使用 CPU 運行，而不犧牲質量。如果可以將 Nvidia 昂貴的 GPU 排除在外，運行 AI 模型的持續成本將大幅下降，而如果更強大的模型能夠適應個人電腦或智能手機的內存限制，設備上的 AI 對用户將變得更加吸引人。

Intel 和 AMD 都銷售配備內置 AI 加速器的服務器和 PC CPU。一些 AMD 的 EPYC 服務器 CPU 在某些 AI 推理任務中表現出色，而 Intel 的 Granite Rapids 服務器 CPU 可以運行 70 億參數的模型。在個人電腦上，AMD 和 Intel 現在都在其 CPU 中包含專用的 AI 處理器。

Nvidia 似乎勢不可擋，如果你假設 AI 基礎設施市場仍然集中在超強大的數據中心 GPU 上，它可能確實如此。然而，如果強大的 AI 模型不再需要其最強大的 GPU 來運行，該公司就會變得脆弱。如果建立一個充滿 CPU 而不是 GPU 的 AI 數據中心開始變得更有經濟意義，那麼這將開始發生。微軟的新 AI 模型是朝着這個方向邁出的一步。

支出可能會開始從數據中心的 GPU 轉向 CPU，這對 AMD 和 Intel 來説是個好消息。在 PC 市場，更強大和實用的 AI 功能可能會推動對 PC 的需求，並將 PC 市場從疫情後的低迷中拉出來。更強大的硬件是方程式的一部分，但能夠適應更小內存限制的強大 AI 模型，如微軟最新的創新，也是其中之一。

除非遊戲規則發生變化，否則 Nvidia 在 AI 領域不會失敗。隨着微軟和其他公司努力降低運行強大 AI 模型的計算和內存成本，遊戲規則似乎正在發生變化。Intel 和 AMD 在 AI 加速器市場上永遠落後於 Nvidia，可能會成為 AI 推理轉向 CPU 的最大贏家。