眾所周知，AI技術如今在智能手機上早已非常常見。論硬件，當下無論高通、三星、聯發科，還是蘋果的A系列主控，都會將“AI算力”作為重要的硬件指標。例如當前最新的旗艦SoC，驍龍888+的AI算力就高達32TOPs，比主流的中端5G SoC(如天璣820、驍龍768G這些）差不多高了6-10倍，已經遠遠超出CPU、GPU這些部件的性能差，也足以見得芯片廠商對于AI算力的重視程度。

論軟件，基于AI驅動的功能如今在智能手機中更是無處不在。從底層的性能調度、到游戲中的防卡頓和畫面優化，再到拍照時的對焦、多幀合成、夜景和人像模式，通常都是基于AI來實現。在部分旗艦機型中，AI算法甚至已經被用于實時優化視頻和音頻的表現，能夠讓在線視頻看起來更鮮艷清晰、音頻聽起來細節更為豐富。

當然，正因為AI技術已經極大程度地改變了我們使用智能手機的體驗，也就不免會令人心生疑惑。為什么手機上的AI如此常見，但在電腦上卻又很少看到相關的功能宣傳呢？

電腦其實有AI硬件，而且CPU與GPU都有

在我們所使用的電腦中，是否擁有具備AI加速執行能力的硬件？答案是肯定的。

比如說早在2018年發布的Intel 9代酷睿HEDT平臺處理器中，就已經集成了專門用于加速AI代碼運算的DL Boost指令集。按照當時官方公布的數據顯示，在加入了這一“AI加速”功能之后，Core i9-9980XE的AI運算速度達到了不帶DL Boost指令集Core i9 7980XE的三倍以上。

當然，i9-9980XE以及后來的i9-10980XE本身都是專供發燒友的產品。而真正的普及款處理器首次迎來AI加速功能，則要到2019年的10nm Icelake架構上。從10代Icelake筆記本電腦處理器開始，以及后來的11代Tigerlake、還有11代Rocketlake架構，都已經加入了DL Boost指令集，也就是說現在的Intel平臺，無論服務器、筆記本電腦還是桌面級CPU，都已經為執行AI代碼做好了準備。

當然，對于游戲玩家來說，Intel CPU的AI指令集雖然可能并不出名，但NVIDIA顯卡的AI加速特性就明顯更廣為人知了。自2017年的TITAN V開始，老黃就已經在自家高端顯卡中加入了專門用于執行AI代碼的Tensor Core核心。在目前的RTX30系列顯卡里，Tensor Core已經進化到了第三代架構，不僅可以用于在游戲里執行DLSS深度學習抗鋸齒效果，還可以通過一些輔助插件，在直播軟件里實現自動摳像，錄音降噪等功能。

除此之外，在AMD旗下的銳龍處理器中，盡管CPU本身目前還不具備加速AI代碼執行的能力，但銳龍處理器內部的調度器其實也用到了機器學習算法。也就是說，它有在使用AI模型優化自身的性能和功耗水平，從某種程度上來說也可以算是“AI硬件”。

電腦并不缺AI軟件，只是都比較專業

既然電腦里其實已經有不少具備AI加速能力的硬件，那自然也就會有軟件公司針對性地開發電腦使用、具備AI加速運算能力的軟件。

比如說可能許多朋友不知道的是，Windows操作系統所集成的Microsoft Defender殺毒軟件，就有用到AI算力加速病毒掃描。只不過它主要適配的是CPU里的集成顯卡算力，所以對于那些不集成顯卡的CPU，就享受不到這種加速效果了。

又比如說在2021版的Photoshop里，專門針對Intel新架構CPU所具備的DL Boost指令集進行了大幅優化。根據此前官方演示的效果來看，在10代及11代酷睿平臺上，新版Photoshop可以在幾秒鐘內完成圖片的超分辨率優化——將一張充滿噪點的低清圖片自動處理為細節銳利的高清圖片。除此之外，在視頻剪輯軟件Premiere Pro里，AI算法如今也可以自動實現橫屏和豎屏視頻的轉化。

當然，對于科學家以及進行AI模型訓練的專業人士來說，電腦上的AI軟件更是他們如今每天工作都會接觸到的東西。無論是利用NVIDIA顯卡的Tensor Core實現的分子結構模擬、大氣數據推算，還是通過一些專門的“AI加速卡”硬件驅動的AI模型訓練軟件，如今都已成為了相應行業工作中的日常。

如何讓AI在電腦中更普及？Windows ML可能是關鍵

從前面這些例子我們也不難看出，之所以對于大眾來說AI技術似乎在電腦中較難感受到，一方面是因為那些專為AI設計，具備AI加速能力的硬件確實主要都集中在高端領域。不管是10代、11代的酷睿CPU，還是自帶Tensor Core的RTX顯卡，客觀來說確實都不能算是非常普及的產品。

另一方面，AI加速硬件的屬性，也直接導致目前在電腦上適配了AI加速功能的軟件，多半集中在高端生產力領域、甚至是專業級的科研、開發方向上。這自然就使得大多數用戶對于電腦上的AI技術“感受不強”，甚至產生了電腦沒有用到AI技術的錯覺。

那么，有沒有辦法讓那些并不高端的電腦硬件，也具備AI加速能力呢？其實是有的。大家還記得我們前文中所提及，微軟利用CPU集成顯卡加速病毒掃描的例子，其實在這里面就涉及到了一個Windows系統自帶，且目前絕大多數電腦硬件都能支持的AI加速平臺——Windows ML。

作為Windows所集成AI加速能力的一部分，Windows ML早在兩年前就隨著Windows 10 1903更新被部署到了許多電腦中。與Intel的DL Boost以及NVIDIA Tensor Core只能支持少數高端硬件不同，Windows ML理論上可以兼容所有支持DirectX 12的顯卡以及與它們同代的CPU。也就是說，它至少可以支持到Intel的6系酷睿CPU，NVIDIA的900系，以及AMD的RX200系顯卡。

在功能層面，Windows ML對比那些“專業”的AI加速平臺其實并不弱。它使用的AI模型是行業里很常見的ONNX，而在功能層面，目前Windows ML也已經可以實現包括圖像實時超分辨率、AI人像識別、視頻色彩實時增強等等一系列功能。比如說最新的Windows 11操作系統就利用了Windows ML能力，實現了對老游戲自動增強畫質、適配HDR顯示器的Auto HDR功能。

不僅如此，就在近日法國獨立游戲工作室Midgar Studio CEO在接受采訪時透露，如今Xbox Series X/S其實已經具備了利用Windows ML提升游戲性能、實時轉變游戲畫面風格，開發新的AI沉浸式玩法等一系列能力。只不過，Windows ML的潛力到目前來說還遠遠沒有被開發者全部挖掘出來，因此才導致很多使用明明擁有能適配Windows ML硬件，也升級了支持該技術的系統和驅動，但直到目前為止卻依然沒有在電腦上感受到“AI加速”的結果。

換而言之，其實支持AI加速的電腦硬件，遠比具備AI加速功能的手機普及，也可以追溯到更老的產品型號。只不過，我們還需要耐心等待開發者去發掘Windows ML這座“金礦”，這樣才能在未來讓更多的用戶也能體會到AI的魅力。