幅広い歴史的観点から見た新しいサイクル: 生成 AI は PC を再び偉大にすることができるか?
1970年代の誕生以来、PC(パーソナルコンピュータ)は「運命を知る」時代を迎えました。黄仁宇氏の「大歴史観」やコンドラチェフ氏の「カンボサイクル」理論を借用し、PCの起源をより広い視点から考察することで、その未来がどのようになるのかが見えてくるかもしれない。
PC は IT (情報技術) 分野で重要な役割を果たしており、その運命は IT 産業の発展と密接に関係しています。 PC は、前世紀半ばのチューリング マシン、情報理論、サイバネティクスに端を発し、情報技術の急速な発展を促進し、1980 年代から 1990 年代にかけて最も先駆的な製品となり、2000 年以降のインターネットの波で頂点に達しました。 。しかし、「簡単に実現できる果実」を手に入れた後、IT 業界はイノベーションのボトルネック期に入り、PC は徐々に衰退し始めました。
人工知能は情報技術とほぼ同時に始まりましたが、さまざまな理由により滑らかな発展曲線を達成できず、進歩は遅かったです。しかし、過去5〜10年で、人工知能の技術革新と市場化プロセスは大幅に加速し、特に今年は生成型人工知能の波が世界を席巻し、人々に人工知能の一般化の夜明けが見えてきました。 。これは、パーソナル コンピューターがインテリジェンスへの道において、小さくても急速に進歩し、さらには新たな加速サイクルを開始することを意味します。サードパーティ調査機関のデータと予測は、PC 市場が新たなサイクルを迎える可能性があることを裏付けています。 IDC Consultingが発表した最新レポートによると、世界のPC出荷台数は過去2四半期で増加し、前年比の減少幅も縮小しており、市場は徐々に底を打っていることが示されている。さらに重要なのは、「生成 AI は PC 業界の分水嶺になると予想されています。現時点では明確な実用化計画はありませんが、AI PC の開発の見通しは有望です。」
John Roese 氏の 2024 年以降のテクノロジー業界の発展トレンドに関する見通し
PC 大手企業は、市場の観点から、人工知能の将来の発展に対して行動を起こし、支持を表明し始めています。最近開催された Dell Technology Group 2024 Technology Forecast Media Communication Conference で、同社のグローバル最高技術責任者である John Roese 氏は次のように述べています。「人工知能は未来の世界の発展の中心であり、エッジ テクノロジーを通じて生産に適用でき、 「ゼロトラストの保証。セキュリティ、そして最終的には量子テクノロジーから継続的なパワーを獲得して、グローバル システムに必要なパフォーマンスと効率を実現します。」クライアント人工知能の分野では、デル テクノロジーズは業界のリーダーとなり、その開発軌跡は学ぶ価値があります。他社
明らかに、理論から実践に至る生成 AI のペースは加速しており、AI PC の実装の道筋はますます明確になってきています。新しいサイクルでは、PC は再び偉大になることができるでしょうか?
クライアント AI は、生成 AI 分野で最大の「ダークホース」になると予想されています
生成 AI に関して、人々が最初に考えるのは通常、これです。大規模なモデルは、クラウド プラットフォーム上のスーパー クラスターに基づいてトレーニングおよび推論されます。これは、膨大なコンピューティング能力を消費し、革命的なブレークスルーをもたらす可能性もあります。
実際、生成 AI の進化はクラウド内にとどまるだけでなく、クラウドからエッジまで拡大しており、ユーザーの将来のラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、その他のパーソナル コンピューティング端末デバイスにも存在することになります。
この新しいパラダイムはクライアント AI (オンクライアント AI) と呼ばれ、AI プロセスをユーザーのローカル コンピューティング デバイスに直接展開して実行できるため、膨大な処理能力をエンド ユーザーに近づけることができるため、ユーザーはもはや強力な AI 機能を取得するにはクラウド コンピューティング インフラストラクチャに依存する必要がある
クラウド AI と比較して、クライアント AI はデータコストを削減しながらセキュリティと効率を向上させることができます。プライバシーとセキュリティの観点から言えば、ローカル処理により、ユーザーは個人を特定できる情報や知的財産がネットワーク内の潜在的な脅威によって影響を受けることを心配する必要がなくなります。 ; 応答速度の点では、ファイルの整理からカメラ機能の強化まで、クライアント AI はデバイスの処理能力に影響を与えることなく結果を迅速に生成できます; コスト管理の点では、ローカル処理によりデータ送信要件が軽減され、クラウドの使用量が大幅に削減されますコンピューティング リソース、原価の支払い
John Roese 氏、Dell Technologies グローバル最高技術責任者書き換えられた内容は次のとおりです: この意味で、クライアント AI は生成 AI の分野で最も潜在的な競合相手となり、夢を実現する過程で目立つ存在になる可能性があります。 John Ross 氏は次のように述べています。「生成 AI に対する企業の焦点は、広範な実験からトップダウンの戦略計画に移行し、いくつかの真に革新的な方向性が選択されるでしょう。2024 年までに、最初の生成 AI エンタープライズ プロジェクトが成熟するでしょう。」
クライアント AI の大木が「真夏の果実」を実らせる機会があるとしたら、その具体的な成長経路はどのように解釈されるのでしょうか?誰が先駆者役を演じるのでしょうか?
複数の関係者が協力してクライアント AI の進化の道を探索する
生成 AI が台頭する前に、クライアント AI がすでに出現し始めていました。 PCインテリジェンスに代表される一連の試みにより、端末機器の生産性レベルが大幅に向上し、ユーザーのアプリケーションエクスペリエンスも大幅に向上しました
Dell Intelligent Tuning Software (Dell Optimizer) は、OptiPlex ビジネス デスクトップ、Latitude シリーズ ノートブック、その他のデバイスで重要な役割を果たしており、優れたソフトウェアです。 Dell Optimizer は、人工知能を使用して構成を自動化し、アプリケーションの実行速度を加速し、バッテリ寿命を延ばし、ビデオ会議中の不要な背景ノイズをブロックすることで、コンピュータを真のユーザーの生活アシスタントおよび作業ツールに変えます。
コンピューティング能力やその他の面で生成 AI によってもたらされる厳しい試練に直面し、ワークステーションは PC の中でパフォーマンスのリーダーとして最初に対応しました。 Dell Precision ワークステーションは、マルチ GPU アクセラレーションと CPU マルチスレッドをサポートしており、アプリケーション開発者が、生成 AI のモデルの準備、開発、プロトタイピング、展開のために、いつでもどこでもデバイス上で 500 万から 5 億のパラメータを使用して大規模な AI モデルをローカルにトレーニングできるようにします。守って守って。もちろん、大規模な言語モデルを PC デバイス上で実行し、それを基盤として人工知能アプリケーションを完全に強化できるようになるまでには、まだ長い道のりがあります。現在、最も人気のある手法の 1 つは、より大きなモデルの動作を模倣するようにより小さなモデルをトレーニングするモデル蒸留です。これらの小規模なモデルはユーザーのエンドデバイスに展開でき、クラウド内のより大きなモデルを補完できます
「モデル蒸留」は氷山の一角にすぎません。生成型人工知能の人気の背景において、言語モデリング、機械学習、および PC などのクライアント デバイスのその他の機能は飛躍的な成長の窓期を迎えており、系統的な、さらには破壊的な技術革新が生まれようとしています。 John Ross 氏は、2024 年から 2026 年までに、CPU、GPU、NPU アーキテクチャをベースにした人工知能 PC がさらに増えるだろうと考えており、生成型人工知能アプリケーションでは分散処理機能に対する需要も高まり、クライアント人工知能にはインテリジェンスに大きな余地があると考えています。成長###
生成型 AI の時代はまだ始まったばかりです。クライアント AI をさらに進歩させるには、多様かつ多層的な協力とコラボレーションが必要です。将来的にはさらに多くの協力モデルが登場し、クライアント AI は実りある結果を達成するでしょう
新世代クライアントのエコシステムが進化を加速
新世代のクライアント プラットフォームと端末エコシステムが急速に形成されつつあることは疑いの余地がありません。同時に、エッジとクラウドに分散された生成人工知能機能も一緒に進化します。 PC の新たなサイクルが到来したことは予見可能です
将来のクライアント プラットフォームには、リモート コラボレーション ミーティングやインテリジェントなセキュリティ ソリューションを強力にサポートする多くの新しいアプリケーションが追加される予定です。将来のパーソナル コンピューティングには、アダプティブ ユーザー インターフェイス、自動サポート、その他の生成的な AI エクスペリエンスが含まれるようになり、クラウドとローカル コンピューティングの統合により、AI 主導のパーソナライゼーション、システムの最適化、予測操作がより容易になり、包括的なユーザー エクスペリエンスの向上がもたらされます。
PC 分野に関する限り、その役割は生産性ツールから「人間の全体的なパフォーマンスを向上させる」ものへと進化します。将来的には、コマンドとコントロールの対話の主な方法はキーボードでの入力ではなくなり、ユーザーの音声、視覚的な指示、またはジェスチャーに基づいて、人間と PC の間の双方向対話を実現するためのテキスト以外の方法がさらに多くなるでしょう。 、PC はユーザーの感情を解釈し、考え方の変化を伝え、ユーザーが最も満足する方法で期待される結果を提供します。同時に、ユーザーの PC の使い方も、検索からプロンプトへ、読むから理解へ、編集から案内へ変化していきます。
より広い観点から見ると、クライアントの変化を推進するのは生成人工知能だけではなく、他のコアテクノロジーの開発もエコシステム全体に影響を与えるでしょう。 John Ross 氏は、マルチクラウド エッジ プラットフォーム、ゼロトラスト テクノロジー、標準化と認証の確立が重要であり、量子コンピューティングが人工知能システムに大きな飛躍をもたらすと信じています。同氏は、「ハイブリッド量子システムは現代の人工知能のコンピューティング基盤になると期待されており、人工知能の仕事は量子処理装置を含む一連の異なるコンピューティングアーキテクチャに分散されるだろう。」と述べた。
新世代のクライアントの変化は刺激的であり、新しい PC サイクルにおけるストーリーは楽しみに値します。不確実性に満ちた長い旅路において、デル テクノロジーズはインテリジェンス、セキュリティ、そして信頼できるエンドツーエンド AI コンサルタントになることに重点を置き、投資を増やし続け、業界パートナーと協力して新しいデジタル世界の美しい全体像を構築していきます。
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![Windows PC が BIOS で起動し続ける [修正]](https://img.php.cn/upload/article/000/887/227/171012121854600.jpg?x-oss-process=image/resize,m_fill,h_207,w_330)
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生成 AI は、テキスト、画像、音声、合成データなどのさまざまな種類のコンテンツを生成できる人間の人工知能テクノロジーの一種です。では、人工知能とは何でしょうか?人工知能と機械学習の違いは何ですか?人工知能は、コンピューター サイエンスの一分野であり、自律的に推論し、学習し、アクションを実行できるシステムであるインテリジェント エージェントの作成を研究する学問です。人工知能の核心は、人間のように考え、人間のように行動する機械を構築する理論と方法に関係しています。この分野では、機械学習 ML は人工知能の分野です。入力データに基づいてモデルをトレーニングするプログラムまたはシステムです。トレーニングされたモデルは、モデルがトレーニングされた統合データから派生した新しいデータまたは未確認のデータから有用な予測を行うことができます。

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Amazon Cloud Technology Greater China 戦略事業開発部ゼネラルマネージャー、Gu Fan 氏 2023 年には、大規模言語モデルと生成 AI が世界市場で「急増」し、AI における「圧倒的な」後続を引き起こすだけでなく、クラウドコンピューティング業界だけでなく、製造大手の業界への参入も精力的に誘致しています。ハイアール イノベーション デザイン センターは、国内初の AIGC 工業デザイン ソリューションを作成し、設計サイクルを大幅に短縮し、概念設計コストを削減しました。全体の概念設計が 83% 高速化されただけでなく、統合レンダリング効率が約 90% 向上しました。問題の解決には、人件費が高く、設計段階でのコンセプトの成果と承認の効率が低いことが含まれます。シーメンス中国のインテリジェント知識ベースと独自モデルに基づくインテリジェント会話ロボット「Xiaoyu」は、自然言語処理、知識ベース検索、データによるビッグ言語トレーニングを備えています

そういえば、海外ジャンクシリーズはすでに何冊も出ていますが、それ以前は携帯電話や組み立て済みのPCがほとんどで、前者はプレイアビリティとしては平均的で、後者は不確実性が満載でした。たとえば、前回インストールに 300 ドルを費やしたコンピューターは、現在、ドライバーがノンストップで削除される状態になっています。しかし、「ボロ拾い」とはそういうもので、リスクとメリットが共存するのが常です。たとえば、今回ASUS ChromeBoxを「拾った」のですが、当初はこれをMacmini(偽物)にしようと思っていましたが、途中で予想外の問題が多く発生し、意図した目的を達成できませんでした。結局、次善の策に落ち着いて、それに Windows をフラッシュすることを選択する必要がありました。リンゴを黒くする試みは最後の段階まで落ちましたが、その過程全体はとても楽しかったです。そしてとして

2023 年が AI 元年とみなされるなら、2024 年は大規模な AI モデルの普及にとって重要な年になる可能性があります。過去 1 年間で、多数の大規模な AI モデルと多数の AI アプリケーションが登場し、Meta や Google などのメーカーも、「AI 人工知能」と同様の独自のオンライン/ローカル大規模モデルを一般に公開し始めています。 「それは手の届かないところにある。」という概念が突然人々に浮かびました。現在、人々は生活の中で人工知能に触れる機会が増えており、注意深く見てみると、アクセスできるさまざまな AI アプリケーションのほぼすべてが「クラウド」上に展開されていることがわかります。大きなモデルをローカルで実行できるデバイスを構築したい場合、ハードウェアは 5,000 元以上の新品の AIPC になります。
