首先是经济法则。帕特·基辛格认为,未来的AI数据应在本地进行处理,以避免AI的云服务费用,从而降低AI的服务成本。这一法则旨在优化AI服务的经济性,让更多的用户能够享受到AI带来的便利。
其次是物理法则。在云端和本地之间传输AI数据时,响应速度可能会受到影响。因此,需要提升物理层数据传输效率,以确保AI服务的及时性和准确性。这一法则旨在解决数据传输过程中的瓶颈问题,提升AI服务的运行效率。
最后,帕特·基辛格强调,数据保密法则也是至关重要的一环。由于保存在云端和本地设备上的数据都是真实数据,因此需要进行严格的数据监管,以确保数据的安全性和隐私性。这一法则旨在保护用户的数据安全,防止数据泄露和滥用。
关于AI PC, 帕特·基辛格还分享了其他观点。
在本地数据处理方面,帕特·基辛格强调,虽然GPU的本地数据处理能力更快,但是在CPU上已经可以处理大多数的本地工作负载。同时,在专用加速器(如NPU)的加持下,还可以更快、更高效地处理这些数据。几年后,NPU处理器将也被作为视频编码器、光线追踪内核或GPU来使用。这表明AI PC的发展将是一个持续演进的过程,随着技术的不断进步,其性能和功能也将不断提升。
随着人工智能的发展,AI PC的复杂性也会随之增加。帕特·基辛格指出,在不久的将来,人们能在AI PC上运行AI语言模型。但AI生成的3D模型将需要更高水平的处理能力,因此AI PC需要不断提升其处理能力,以应对日益复杂的AI任务。
帕特·基辛格还提到,未来,随着AI PC的不断发展,还会与Wi-Fi技术进行结合,帕特·基辛格称其为“迅驰时刻”。在AI PC硬件的加持下,Wi-Fi技术将得到进一步优化和提升,实现更快速、更稳定的网络连接。这一进步将打破传统有线连接的限制,让用户在任何时间和地点都能轻松接入互联网,享受高速网络带来的便利。二者的结合甚至会催生出更多新功能,例如,神经拟态功能。可见,AI与Wi-Fi的结合将为PC体验带来新的变革和可能性。
关于英特尔在2024年的目标,帕特·基辛格表示,在2024年,英特尔的目标是为所有用户提供全球首创和领先的AI PC体验。通过这一举措,他希望扩大英特尔的业务范围,而不再局限于以前只专注于硬件的业务,以适应不断变化的市场需求和技术趋势。
(来源:News快报)