1956年，在达特莫斯大学的那次学习中，首次提出了人工智能的概念，标志着人工智能的正式诞生。经过近70年的发展，AI终于迎来了属于它的高光时刻。随着计算能力和数据的爆发，人工智能在过去几年中发生了质的变化，成为第四次工业革命的重要基石。特别是去年生成人工智能的普及，让无数行业看到了改善客户运营、销售和营销以及软件工程方法的无限可能性。
除了大量直接应用AIGC的媒体内容行业，如新闻、影视、创意等，生成式人工智能的颠覆效应正在加速全球传播。互联网、金融、教育、医疗和制造业正率先迎来新一轮的变化，这不仅是对过去模式的挑战，也是未来增长的机遇。
AI PC重塑生产力体验
AIPC作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，也是发展新质量生产力的主要阵地之一，自然需要载体来呈现和普及，AIPC无疑是推动这场技术风暴的重要组成部分。集成CPU、GPU、NPU等硬件与人工智能技术相结合，AIPC除了承担原有的生产力工具和内容消费载体功能外，还从工具属性升级为助理属性，在图形视觉、语义理解、智能交互等场景中发挥重要作用，从而改变、重塑和重构PC体验，释放个人生产力和创造力。
对个人用户而言，AI PC带来的AIGC能力更具娱乐性。即使是完全没有接触过人工智能的新手，也可以通过开源大模型在AI中使用。 在PC上生成图片，写文章。然而，与个人用户相比，商业用户的需求往往更加复杂和具有挑战性。除了基本的性能要求外，还需要考虑长寿命、低功耗、系统安全性和可管理性，以及节能减排的可持续性，这对个人电脑提出了更高的要求。
去年9月，英特尔率先在PC行业提出人工智能 当然，PC的概念并不意味着只有配备英特尔处理器的计算机才能称为人工智能 PC，所谓AI PC是一种可以在本地执行生成人工智能功能的计算机，而不仅仅是通过网络运行一些人工智能聊天或生成应用程序。
目前，我们可以使用类似ChatGPT的电脑和手机、文心用这样的程序聊天或生成文字，或者用Midjourney制作图片，但这些都是让模型运算通过云生成我们想要的结果。AIPC的目的是直接在本地运行各种AI模型，而不是通过云计算和网络来计算和获得结果。
根据市场研究数据，未来一半以上的个人计算机将具有人工智能功能，这是个人计算机发展的趋势。人工智能电脑的出现给个人电脑带来了无限的可能性，不仅满足了用户的需求，提高了工作效率，而且促进了智能和数字社会的发展。AIPC将成为人工智能技术应用的重要载体，为用户创造更智能、更方便的生活体验。
生成人工智能，网络安全双刃剑
与其他新兴技术一样，生成人工智能也未能逃脱双刃剑的命运。
一方面，生成人工智能具有巨大的潜力和价值，可以改变生活、工作和教育。许多企业正在积极利用生成人工智能来授权业务，加快数字和智能转型的进程。但另一方面，生成式人工智能也可能导致数据隐私和安全问题，或用于网络攻击。
当然，技术本身是中立的，它的使用和影响取决于使用它的人。对于更多的企业来说，我们不仅要应对生成人工智能带来的安全威胁，还要正确合理地确保生成人工智能的安全着陆，确保生成人工智能系统的安全。
从企业本身出发，在使用生成人工智能时，应优先考虑以下问题：
首先是数据源。企业需要知道数据源来自哪里，数据是如何处理和保护数据培训模型的整个工作过程。
二是保护查询数据。由于培训数据不是企业需要关注的唯一敏感数据集，当企业和用户开始使用生成人工智能和大型模型时，他们将很快掌握如何使查询更有效，并在查询中添加更多的细节和具体要求，以获得更好的结果。然而，查询过程也可能涉及敏感信息。企业需要知道这些数据是如何生成人工智能服务的，以及查询结果是如何产生的。
最后是人工智能模型输出的准确性。从安全的角度来看，生成人工智能的使用场景定义了风险。由于不同场景对输出的准确性不同，企业需要确保输出结果准确，符合最佳实践。
FPGA满足多边缘人工智能需求
20世纪70年代，如果你想制作硬件原型并测试其逻辑功能，基本上只有TTL芯片和ASIC芯片，但前者将受到电路板尺寸和功耗的限制，后者将产生大量的早期成本，因此，作为数字芯片的子类别，现场可编程FPGA也出现在历史时刻。FPGA的出现不仅解决了定制电路的不足，而且克服了原始可编程器件门电路数量有限的缺点。即使在制造完成后，特定的电路也可以根据用户的需要配置EDA软件，从而赋予其特定的功能。
在接下来的几十年里，FPGA已广泛应用于安全、通信、汽车电子、消费电子、工业等领域。近年来，随着数据中心建设的加快，人工智能和自动驾驶等新兴市场的快速发展，FPGA的需求也受到推动。数据显示，2020-2026年，全球FPGA市场规模从55.85亿美元增长到96.9亿美元，年均复合增长率为9.6%。毫无疑问，FPGA正在迎来属于它的新机遇。
如今，对数字转型的需求正在中断，带来新的工作负荷，过去两年的主导作用无疑是人工智能。随着生成人工智能的普及，越来越多的企业正在积极利用人工智能来授权业务，加快数字智能转型的进程。
从应用场景的角度来看，云人工智能需求主要集中在矩阵操作、图像处理、机器学习、压缩、不对称加密、搜索引擎排名等计算密集型任务，与CPU和GPU相比，FPGA在延迟方面具有很大的优势，通过将这些任务卸载到FPGA，可以减少CPU负载，加速人工智能的部署。
FPGA作为FPGA下游应用最广泛的场景，在网络通信领域可以有效实现大量的高速数字信号处理功能。FPGA可实现基带处理单元、RF前端和基站管理的综合设计。与其它解决方案相比，这不仅降低了部署的复杂性，而且使系统更加灵活，可以根据需要配置不同的无线接入技术。同时，英特尔FPGA还可以提供恒定的无线电参数控制，以确保信号质量。
在边缘，随着智能边缘时代的到来，边缘设备需要对各种传感器收集的信息和数据进行实时收集和处理，对现场遇到的紧急情况进行实时处理，并及时反馈。M2M与周围环境和物体实时交互，多个小处理器提供分布式异构处理能力，实现数据采集、聚合、加密、处理和传输功能，FPGA可以进一步提高边缘设备的机器学习能力和并行处理能力。
生成人工智能时代的无限想象和颠覆效应正在加速全球传播。互联网、金融、教育、医疗和制造业率先迎来了新一轮的变化，这不仅是对过去模式的挑战，也是未来增长的机遇。可以想象，人工智能对数字社会的重塑正在发生，有效地改变了我们的生活方式。
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