隨著生成式AI快速發展，「AI PC」成為近一年科技產業最熱門關鍵字之一，從晶片廠到品牌廠紛紛投入布局。不過對多數消費者與學生而言，AI PC究竟是什麼？和現在使用的筆電或桌機有何不同？是否真的會取代傳統電腦，也成為關注焦點。記者黃仁杰／台北報導

隨著生成式AI快速發展，「AI PC」成為近一年科技產業最熱門關鍵字之一，從晶片廠到品牌廠紛紛投入布局。不過對多數消費者與學生而言，AI PC究竟是什麼？和現在使用的筆電或桌機有何不同？是否真的會取代傳統電腦，也成為關注焦點。

[caption id="attachment_210991" align="aligncenter" width="1536"] 「AI PC」成為近一年科技產業最熱門關鍵字之一，從晶片廠到品牌廠紛紛投入布局。（圖／AI生成）[/caption]

AI PC不只是電腦 核心在「本地AI運算」

所謂AI PC，指的是內建專門處理人工智慧運算能力的個人電腦。除了傳統的CPU（中央處理器）與GPU（圖形處理器），AI PC還搭載「NPU」（神經網路處理器），可在裝置端直接執行AI模型。

這樣的設計，讓AI運算不再完全依賴雲端，而能在本機完成，例如即時語音轉文字、影像生成、AI助理等功能。相較傳統電腦需透過網路連線雲端處理，AI PC在反應速度、隱私保護與離線使用上都有優勢。

目前包括英特爾（Intel）、AMD與高通（Qualcomm）等晶片廠，皆已推出主打AI運算能力的新一代處理器，推動AI PC市場快速升溫。

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使用體驗升級 但「取代」還言之過早

從應用面來看，AI PC確實為日常使用帶來變化。例如在辦公情境中，可協助整理會議紀錄、生成簡報；在學習上，可即時摘要資料或提供寫作建議；甚至在影音創作上，也能加速剪輯與生成流程。

不過，AI PC目前仍處於發展初期，相關應用與軟體生態尚未完全成熟。對多數使用者而言，日常文書、上網或影音需求，現有電腦仍足以應付，未必需要升級至AI PC。

此外，AI功能的實際體驗，也高度依賴軟體支援與應用場景，並非所有AI PC都能帶來明顯差異。因此，短期內AI PC較可能是「升級選項」，而非全面取代傳統電腦。

未來關鍵在應用 誰能做出「有感AI」

業界普遍認為，AI PC是否能成為主流，關鍵不在硬體規格，而在於是否出現真正「有感」的應用。若AI功能僅停留在展示或輔助層級，消費者換機動機有限；但若能大幅改變工作與學習方式，才可能帶動新一波換機潮。

從長期來看，AI功能有機會逐步成為電腦的標準配備，就如同當年的Wi-Fi或觸控功能一樣，最終不再被特別區分為「AI PC」，而是回歸為電腦的基本能力。

對學生與新鮮人而言，理解AI PC的重點，不在於是否一定要購買，而是認識未來工作環境將更高度結合AI工具，提早培養相關使用能力，才是關鍵。

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NVIDIA 與 Amazon Web Services（AWS）在 AWS re:Invent 大會上宣布，擴大全面合作，從晶片互連、雲端架構到 AI 模型與機器人技術，都將進一步整合，打造下一代 AI 運算平台。記者黃仁杰／台北報導

輝達（NVIDIA） 與 Amazon Web Services（AWS）在 AWS re:Invent 大會上宣布擴大全面合作，將把 NVIDIA 最新的晶片互連技術 NVLink Fusion，導入 AWS 自研晶片與雲端架構中，打造更快、更高效的 AI 運算平台。

[caption id="attachment_200147" align="aligncenter" width="1280"] 輝達（NVIDIA） 與 Amazon Web Services（AWS）在 AWS re:Invent 大會上宣布擴大全面合作。（圖／輝達提供）[/caption]

NVLink Fusion 是一種讓多顆晶片之間能以高速交換資料的技術，原本多用在 NVIDIA 的 GPU 上。AWS 這次首次將它整合進自家處理器，包括用於 AI 訓練與推論的下一代 Trainium4、處理一般運算工作的Graviton CPU、以及雲端虛擬化基礎 Nitro System。藉由這項整合，AWS 的晶片之間能以更快速度協同運算，可望縮短大模型訓練時間並提升能源效率。

AWS 也將擴大採用 NVIDIA 最新的 Blackwell 架構 GPU，包括 HGX B300 與 GB300 NVL72，作為未來雲端運算的核心硬體。這些 GPU 將支撐 AWS 即將推出的「AI Factories」服務，協助企業在自有資料中心內部署由 AWS 維運的專用 AI 環境，在符合資料主權規範的前提下使用最先進的 AI 能力。這對政府機構和對資料保護要求高的產業尤具吸引力。

在軟體整合方面，NVIDIA 的開放模型 Nemotron 已納入 Amazon Bedrock，企業可直接在 Bedrock 上使用 NVIDIA 的文本、影像與影片模型，無須自行管理硬體資源。同時，AWS 的 OpenSearch 服務也加入 NVIDIA cuVS GPU 加速技術，使向量索引速度可提升至原本的 10 倍，成本降低至四分之一，大幅強化 RAG 等生成式 AI 應用。

雙方也將合作延伸至機器人領域。NVIDIA 的 Cosmos 世界基礎模型與 Isaac Sim 模擬環境如今可在 AWS 上運行，讓機器人公司能以更大規模蒐集資料、模擬場景與驗證動作。Agility Robotics、ANYbotics 等國際機器人公司已開始採用這套架構加速開發週期。

NVIDIA 執行長黃仁勳表示，AI 應用越來越廣，全球對高效運算的需求正快速飆升，與 AWS 的整合將協助企業更快取得先進的 AI 能力。AWS 執行長 Matt Garman 則說，雙方合作已超過 15 年，此次整合將為客戶帶來更高效、更具擴充性的 AI 平台。

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記者／Shirley Intel和NVIDIA 宣布推出新平台新型工作站，採用最新的Intel Xeon W和 …

記者／Shirley

Intel和NVIDIA 宣布推出新平台新型工作站，採用最新的Intel Xeon W和Intel Xeon Scalable處理器，搭配 NVIDIA RTX 6000 Ada世代GPU 以及 NVIDIA ConnectX-6 SmartNIC網路介面卡 ，具備最強大的AI運算、渲染和模擬能力，可處理資料科學、製造、廣播、媒體與娛樂、醫療等各領域的繁重工作量，即日起在BOXX和HP開放預購，其他工作站系統整合商也將陸續推出更多產品。

由於AI擴增的應用程式、逼真的渲染、模擬等，讓專業人員可以比以往更快的速度從多應用程序的工作流程中取得關鍵業務成果。但若要執行這些資料密集、複雜的工作流程，以及與分散各地的團隊共用資料與協同合作，就需要配備高端CPU、GPU以及進階網路的工作站。

Intel  Xeon W-3400和Xeon W-2400系列處理器，採用全新運算架構，提供更快速的個別CPU核心和全新的嵌入式多晶片互連橋接封裝，強大可擴充性提高工作負載效能。最高端的英特爾Xeon w9-3495X處理器，可在單插槽中最高配備56個核心，配備重新設計的記憶體控制器和更大的L3快取記憶體，與前一代英特爾XeonW處理器相比，單執行緒效能提升高達28%，多執行緒效能提升120%。

而最新的NVIDIA RTX 6000以NVIDIA Ada Lovelace GPU架構為基礎，具備有 142 個第三代 RT 核心、568 個第四代 Tensor 核心和 18,176 個最新一代CUDA 核心，並結合48GB的高效能圖形記憶體，可提供比上一代最高達2倍的光線追蹤、AI、圖形和運算效能。

NVIDIA ConnectX-6 Dx SmartNIC網路介面卡提供高速、低延遲的網路與串流功能，能夠移動及接收大型資料集，或讓遠端人員跨應用程式協作進行設計和視覺化。可使專業人員能夠處理要求苛刻且高頻寬3D渲染和電腦輔助設計任務，以及處理基於兩個25Gbps埠的線速網路連線和GPUDirect技術（用於將GPU頻寬比標準NIC增加10倍）的傳統辦公室工作。

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