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PC 上的人工智能：为什么人工智能正在离开云端

Lara Yoki

没有电脑 不再只是游戏玩家、程序员或大型科技公司的承诺。

英伟达、微软和谷歌之间的新争端表明，人工智能的下一阶段可能发生在计算机本身，而不仅仅是云服务器上。

长期以来，使用人工智能意味着将数据发送到遥远的数据中心。

您提出问题、上传文件、请求摘要或生成图像，一切都由外部服务器处理。

现在，这种逻辑开始改变。

成为大公司关注的焦点 本地人工智能，也称为 设备上的人工智能，即直接在用户设备上运行的AI。

这并不意味着云将会消失。

但这意味着许多人工智能任务可以在PC本身上执行，速度更快、隐私更多、连接依赖更少。

什么是PC上的AI

没有电脑 是利用在计算机本地运行的人工智能模型。

PC 硬件本身并不总是依赖于在线服务器，而是处理部分任务。

这可能涉及文本摘要、翻译、响应生成、文件组织、图像编辑、任务自动化和个人助理。

区别在于加工地点。

在云人工智能中，数据通常离开设备并发送到服务器。

在本地人工智能中，部分工作发生在计算机内部，使用 GPU、NPU、CPU 或本地内存。

这一变化很重要，因为它使人工智能更接近用户。

它不再只是一个远程服务，而是开始作为集成到系统、文件、应用程序和浏览器中的一个层发挥作用。

为什么云还不够

云仍然强大。

它对于巨型模型、人工智能训练、繁重处理以及需要扩展到数百万用户的服务至关重要。

问题在于，并非所有任务都需要经过数据中心。

许多日常行为都是重复的、个人的和敏感的。

当处理在设备本身上时，总结私人文档、在本地文件中搜索某些内容或组织工作信息可能会更安全。

另一点是速度。

当人工智能在本地运行时，响应速度会更快，因为它不太依赖互联网、服务器队列或网络延迟。

还有成本。

公司花费大量资金来保持模型在服务器上运行。

卸载到用户设备的任务越简单，云推理的成本就越低。

英伟达的举动

Nvidia 在这一变化中发挥着核心作用，因为其 GPU 已经广泛应用于人工智能领域。

近年来，该公司不再仅仅被视为一家显卡制造商，而是成为人工智能基础设施的中心。

现在，人们的兴趣也集中在个人电脑上。

Nvidia 声称配备 RTX 的 PC 可以运行 本地加速人工智能，允许代理在设备上运行，而数据保留在 PC 本身上。

该公司还与微软合作推出了针对个人人工智能代理的新阶段Windows PC。

据 Nvidia 称，RTX Spark 是作为为个人代理打造的 Windows PC 的基础而推出的，具有高达 1 petaflop 的 AI 性能和高达 128 GB 的统一内存。

此举显示出明确的野心。

Nvidia 希望 PC 不再只是一台在线访问 AI 的机器，而成为一台本地运行 AI 的机器。

微软的角色

微软也在推动这一转变 副驾驶电脑。

根据该公司的文档，这些计算机是新型 Windows 11 PC，配备高性能 NPU，每秒能够执行超过 40 万亿次操作。

NPU是专门处理人工智能任务的单元。

它旨在比典型 CPU 更高效地处理 AI 操作。

这有助于实现实时翻译、图像生成、智能搜索、相机效果、内容摘要和系统自动化等功能。

对于普通用户来说，技术部分不如结果重要。

我们希望计算机能够更好地理解上下文、更快地响应并执行智能资源，而无需持续依赖云。

对于公司来说，这个论点甚至更为有力。

微软强调，Copilot 商用电脑将人工智能与企业文件、应用程序和数据以及内置安全功能相结合。

谷歌的方式

谷歌还让人工智能更接近用户的设备，特别是通过 Chrome 和 Gemini Nano。

Chrome 开发者文档建议 浏览器集成人工智能，使用 Gemini Nano 实现总结、翻译、书写和重写文本等功能。

这一策略非常重要，因为浏览器是 PC 上最常用的工具之一。

如果人工智能在 Chrome 中运行，它可以为页面、文本、表单、选项卡和 Web 应用程序提供帮助。

谷歌还报告称，Prompt API 允许您向 Chrome 中的 Gemini Nano 发送自然语言请求。

2026 年，Chrome 宣布了其 Web AI 套件的进步，包括 Chrome 148 中稳定的 Prompt API 和 Gemini Nano、多模式支持和结构化输出。

实际上，这可以允许站点和扩展程序使用智能功能，而不必总是依赖对外部服务器的调用。

对于网络开发人员来说，这是一个巨大的变化。

简单的编写、总结、翻译和组织应用程序就可以在浏览器中获得本地人工智能。

隐私成为争论

最大的争论之一 云端之外的人工智能 是隐私。

当处理发生在本地时，敏感数据可能会保留在设备上。

这对于个人文档、工作文件、消息、私人图像和公司数据非常重要。

例如，Nvidia 强调 RTX PC 上的本地 AI 允许其保持代理在设备上运行，同时数据保留在计算机本身上。

谷歌还提倡本地执行，以此作为改善隐私、降低成本以及在某些场景下允许离线操作的一种方式。

但这需要仔细解释。

本地人工智能并不意味着在所有情况下都会自动隐私。

如果应用程序收集数据、同步信息或将历史记录发送到服务器，则仍然可能存在风险。

不同之处在于，只要软件设计得好，本地架构允许您创建更多私人体验。

速度和离线使用

另一个好处是 本地人工智能 是速度。

当任务在PC本身上运行时，响应可以更加即时。

这改善了自动完成、翻译、快速摘要、文件搜索和信息组织等体验。

还有离线使用。

如果该模型在设备上可用，则即使没有互联网，某些功能也可能继续工作。

这对于学生、旅行专业人士、现场团队或连接不稳定的人很有用。

Nvidia 针对 RTX PC 上的应用程序的文档将本地可用性、隐私性以及不依赖连接运行推理的能力视为开发人员的优势。

这一点有助于解释为什么本地人工智能不仅仅是一种技术趋势。

它改善了真实的用户体验。

并非所有内容都会从云中出来

尽管取得了进展，但说所有人工智能都将离开云是错误的。

最有可能的未来是混合动力。

轻型、私密和频繁的任务可以在 PC 上运行。

繁重的任务、更大的模型和复杂的操作仍在云端继续进行。

谷歌本身采用混合推理的理念，允许您根据硬件、系统和需求在本地模型和云托管模型之间切换。

这是有道理的。

普通电脑可以总结文本、组织文件并生成简单的响应。

但训练大型模型或运行非常复杂的任务仍然需要强大的数据中心。

正确的问题不是“云还是PC？”。

正确的问题是：“每个地方应该运行哪个任务？”。

对于普通用户来说有什么变化

对于普通用户来说，这种变化可能会悄然出现。

计算机开始建议更好的操作、理解文件、总结页面并帮助完成任务，而无需打开单独的聊天机器人。

人工智能可以嵌入操作系统、浏览器、文本编辑器、成像程序和生产力应用程序中。

这使得使用更加自然。

应用程序本身可以在正确的上下文中提供帮助，而不是复制文本、打开在线工具、粘贴内容并等待响应。

这是公司的主要目标。

将人工智能转变为本地计算机功能。

企业会发生什么变化

对于企业来说， 没有电脑 可以降低成本、提高安全性并提高生产率。

团队可以使用本地助手搜索文档、总结会议、对文件进行分类以及自动执行内部任务。

在处理敏感数据的行业，如法律、金融、医疗保健、工程和教育，本地处理可能是一个差异化因素。

但采用需要精心计划。

公司必须评估硬件、数据策略、合规性、权限、安全性和治理。

本地人工智能会有所帮助，但并不能消除风险。

本地人工智能的缺点

并不是所有的事情都是优势。

本地模型会占用存储空间，需要兼容的硬件，并且会消耗电池或性能。

还有一个风险是用户无法确切知道设备上哪些人工智能功能处于活动状态。

这一点已经引发了关于集成到 Chrome 中的本地模型的争论。

最近的报告强调了对浏览器中 Gemini Nano 的透明度、足迹和用户控制的担忧。

因此，本土的人工智能趋势需要伴随着明确的控制。

用户必须知道人工智能何时处于活动状态、使用了哪些数据以及如何禁用他们不想要的功能。

如果没有透明度，有用的技术可能会成为不信任的根源。

如何选择适合AI的PC

任何考虑在未来几年内购买计算机的人都应该关注的不仅仅是处理器和内存。

的存在 神经网络处理单元、兼容的 GPU、大量的 RAM 以及对 AI 资源的支持往往变得越来越重要。

对于简单的任务，带有 NPU 的 Copilot PC 可能就足够了。

对于成像、更大的本地模型和创意流程等较繁重的任务，专用 GPU 可以发挥作用。

关注生态系统也很重要。

Windows、Chrome、创意应用程序和生产力工具正在适应这个新阶段。

购买硬件而不考虑真正的软件支持可能会导致沮丧。

现在值得担心吗

是的，但不要太着急。

一个 没有电脑 仍在成熟中。

一些功能已经存在，其他功能正在测试，还有许多功能仍然依赖于特定的硬件。

最好的方法是跟踪发展并了解哪些资源对您的使用有意义。

对于那些从事内容、编程、编辑、生产力或文档分析工作的人来说，这一趋势是高度相关的。

对于那些只使用电脑执行基本任务的人来说，这种变化可能会逐渐到来，而且几乎是看不见的。

结论

英伟达、微软和谷歌希望将人工智能引入个人电脑，因为它解决了现实问题：速度、隐私、成本、离线使用以及与日常生活的融合。

云仍然很重要，但它不再是人工智能的唯一场所。

未来将分为本地模型、云模型和混合系统，混合系统会为每项任务选择最佳路径。

对于用户来说，最大的变化将是意识到计算机不仅仅是执行命令。

它开始理解上下文、建议操作并作为更接近您的文件、应用程序和日常工作的助手。

一个 没有电脑 这不仅仅是技术上的新颖性。

这是使用计算机的新方式的开始。

5.常见问题解答

AI在PC上意味着什么

没有电脑 这意味着直接在计算机上运行人工智能资源，而不需要始终依赖云服务器。

这可以包括文本摘要、翻译、智能搜索、自动化和本地助手。

本地人工智能取代云

不完全。

最有可能的情况是混合的：简单的私有任务在本地运行，而复杂的任务继续使用云。

为什么英伟达、微软和谷歌希望在 PC 上使用人工智能

因为本地人工智能可以提供更快的速度、隐私、更低的服务器成本和离线操作。

它还创造了新一代更智能的计算机和应用程序。

我需要一台新电脑才能使用本地 AI

这取决于资源。

某些功能可以在当前计算机上运行，​​但高级功能可能需要 NPU、现代 GPU 或更多 RAM。

PC 上的 AI 更加私密

当数据保留在设备上时，它可以更加私密。

但这取决于系统、浏览器或应用程序的设计方式以及发送到服务器的数据。

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