AI电脑等AI设备销量未达预期：深层原因剖析！

如今，对于依赖于机器学习和深度学习的数据密集型应用来说，高性能的存储方案至关重要。 近期，美光公司（Micron）发布了专为 AI 应用和加速计算设计的高带宽存储器，旨在解决日益增长的数据需求，也就是所谓的“AI 内存墙”。 事实上，人工智能的发展离不开强大算力的支持，而英伟达在这一领域扮演着关键角色。

在数据中心层面，支持大规模人工智能工作负载的高速存储对于推动先进的计算至关重要。 考虑到这一点，个人电脑也开始集成专门用于处理 ChatGPT 等生成式 AI 应用的 AI 芯片，从而实现更快的处理速度和更强的本地 AI 功能，这都得益于这些创新型存储解决方案。 随着对本地化、个性化 AI 体验的需求不断增长，将会有更多的 AI 功能集成到各种设备中。

在人工智能的广阔应用中，包括图像识别、自然语言处理等领域，都离不开强大的计算能力和高速的数据传输。 例如，英伟达 RTX 显卡所采用的先进架构，使得在 AI 应用中可以绕过 CPU，直接利用 NPU 加速计算。 根据实际测试，RTX4080 和 Intel Core Ultra9185H 在 AI 推理方面的性能提升高达 7 到 8 倍。 值得一提的是，这些提升主要源于对 AI 专用硬件的优化利用。

值得关注的是，谷歌的 AI 模型 Gemini 即将应用于 Android 系统，并有望扩展到 Nest 等智能家居设备中。 预计未来将会有更多的设备通过 AI 技术实现智能化。 随着 AI 模型的日益复杂，对算力的需求也日益增长，动辄需要数百 PFLOPs 级别的计算能力，而未来的芯片设计趋势将更加注重 AI 算力的提升，使得 AI 技术能够更广泛地应用于各个领域。

在 GPU 加速的生态系统中，AI 模型的训练和推理都依赖于强大的计算能力，因此 GPU 在 AI 应用中扮演着至关重要的角色。 展望未来，新一代的 GPU 将会继续提升性能，例如 RTX60 系列，从而为 AI 应用提供更强大的支持。 可以预见的是，未来会有更多基于大型语言模型（LLMs）的应用涌现。

核心要点：

💡 人工智能技术的发展离不开高速存储，而存储技术也在不断适应人工智能的需求。

💻 深度学习和 AI 的结合，推动了本地 AI 性能的提升，并且在各种设备上得到了应用。

🚀 新一代 GPU 的强大性能将会进一步加速 AI 模型的训练和推理。