CES 2025上，英偉達用全新的Project DIGITS重新定義了桌面AI超算，也讓外界看到了Blackwell CPU和Grace CPU組成的GB10超級芯片的無盡潛力。畢竟在英特爾NUC的成功案例下，不少品牌都開始將桌面迷你電腦打造成高性能移動工作站。而且英偉達也表示未來將與第三方伙伴一起推進Project DIGITS，未來我們完全有可能在其他形態(tài)的產品中看到GB10的身影。
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但讓大家都沒想到的是，“未來”來得這么快。
前段時間，一則聯(lián)想的招聘信息在網(wǎng)上流傳。聯(lián)想招聘這件事本身沒有什么值得大家討論的，但這個崗位的工作描述，卻引起了大家的關注：（該職位）負責新一代 SoC（NV N1x）在公司內部進行的硬件設計與開發(fā)工作。
沒錯，英偉達的新芯片，就這么“水靈靈”地曝光了。
英偉達N1芯片到底有多強？
盡管英偉達和聯(lián)想都未對N1芯片做過多介紹，但N1系列芯片的大致規(guī)模依舊被熱心網(wǎng)民挖了出來。首先，“N1”處理器是一個基于ARM架構的芯片系列，分為面向高端市場的N1x和面向中端市場的N1，當然我們也不能排除N1系列擁有次級階梯型號的可能性。工藝方面，英偉達N1系列采用的是臺積電3nm制程工藝，整體由英偉達和聯(lián)發(fā)科合作設計，采用Blackwell結構。
其實看到這里，大家應該能意識到，所謂N1系列芯片，其實就是英偉達GB10超級芯片的同源芯片。但和Project DIGITS這種桌面迷你電腦相比，筆記本的產品形態(tài)在性能釋放方面還是稍有劣勢，所以N1芯片理論上不會是完整的20核心版本的GB10超級芯片，相信這也是N1實際性能只有180-200TOPS的原因。
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但如果我們橫向對比市面上主流的AI PC的算力，不難發(fā)現(xiàn)N1芯片是一個“恐怖”的存在市面上絕大多數(shù)采用CPU+NPU+核顯方案的AI PC筆記本，其算力通常不會超過50TOPS。單從數(shù)字上看，N1的性能已經追平了曾經的RTX獨顯筆記本。
相關硬件方面，已經確定的是英偉達N1會在聯(lián)想的新二合一筆記本中發(fā)布，該電腦預計在年中的臺北電腦展中亮相，并在2025Q4出貨。考慮到英偉達Project DIGITS高達3000美元的售價，N1芯片的筆記本售價預計應該會在萬元以上。
AI PC終于要迎來“質變”了？
盡管N1芯片商品化后的高昂售價注定了這一芯片不會成為“大多數(shù)用戶”的購買選擇根據(jù)洛圖科技的數(shù)據(jù)，2024Q3中國大陸線上筆記本市場的平均售價為6472元人民幣；亞馬遜2024全年銷量前十的筆記本電腦平均售價更是只有653美元，約合4776元人民幣，愿意花上萬元買一臺高性能筆記本消費者始終還是少數(shù)。
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但從AI PC行業(yè)長期發(fā)展來講，N1芯片的出現(xiàn)仍具有非同一般的意義。首先，N1這種真正高性能的AI PC芯片的出現(xiàn)，可以從硬件側推動AI PC軟件生態(tài)的轉型。CES 2025中，不少品牌都將端側AI能力列為來年首要任務。不同于市面上主流的混合AI方案，端側AI意味著AI PC必須擁有足夠強的本地AI算力，而不是像過去那樣將大型AI任務發(fā)到云端服務器中處理。換句話說，N1芯片的出現(xiàn)，恰恰為本地、端側AI運算提供了硬件基礎。
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可以肯定的是，以N1X為首的高性能ARM Based AI PC將對現(xiàn)有的AI PC工作站（比如Xeon W系列的移動工作站）帶來極大的沖擊。更高的硬件整合度、更好的AI接口支持與更ARM架構標志性的功耗優(yōu)勢，將為端側AI PC工作站帶來新的可能性。
舉個例子，在體育賽事轉播領域，性能更強的AI移動工作站可以極大減少現(xiàn)場高性能服務器的部署數(shù)量。對于F1等“全球飛”的賽事來說，減少大型設備的數(shù)量意味著更低的物流成本和更快的轉場速度。
另外，N1芯片WoA（Windows on ARM）的特性，也能推動ARM PC生態(tài)的發(fā)展，發(fā)揮ARM架構在低功耗本地AI推理、實時模型處理的優(yōu)勢，帶動整個WoA生態(tài)的進步。同時，企業(yè)基于ARM架構SoC開發(fā)的硬件技術也可以快速復用在手機、平板等其他ARM架構移動設備上，開啟一輪低功耗高性能的性能軍備競賽。
而從AI行業(yè)的角度來說，本地高性能AI工作站的出現(xiàn)，也標志著AI PC將迎來真正的性能分水嶺。目前非獨顯筆記本的主流算力普遍不到50TOPS，這意味著他們主要的AI功能均需連接云端服務。而高性能AI PC的出現(xiàn)，意味著AI PC用云端算力補貼本地算力的時代已經過去。
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對一般消費者來說，云端算力與本地算力在體驗上的差距并不算大。但對政企用戶，尤其是醫(yī)療、金融等對信息有強保密需求的行業(yè)用戶來說，端側高性能AI PC意味著他們可在本地封閉環(huán)境下執(zhí)行深度學習推斷或數(shù)據(jù)處理，讓敏感行業(yè)也能接觸AI技術。當然，在本地算力不足的時代，這些敏感行業(yè)的用戶也可以部署自己的私有端側AI服務器，搭建自己可控的AI算力。但從搭建門檻和維護成本的角度看，高性能AI PC工作站顯然是性價比更高的做法。
本地計算和云端計算并不沖突
從長遠來看，本地算力并不會完全取代云端計算，畢竟大規(guī)模模型訓練和海量數(shù)據(jù)處理仍舊需要超算集群的支持。但高性能AI PC的出現(xiàn)仍拓寬了終端側計算的邊界，降低對云端資源的過度依賴，也擴大了AI應用的覆蓋面，為企業(yè)用戶帶來更多選擇空間。
隨著行業(yè)對移動高算力需求的持續(xù)增長，可以肯定的是，在發(fā)展端側AI這個2025“行業(yè)共識”的引導下，未來我們還將看到更多類似N1這樣的高性能商用AI解決方案。同時AI算力本地化進程的潮流，也將從軟件生態(tài)的角度促進消費級設備的AI性能提升。
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要知道，在用云端AI算力打響AI PC這一標簽后，PC行業(yè)不可避免地陷入了AI用例同質化的局面畢竟提供云端AI服務的供應商只有那么幾個，電腦本地的AI算力又不足以支撐更復雜的模型。對PC品牌來說，想在同質化的AI PC浪潮中再尋找新的增長點，端側AI算力不可或缺。
在大模型智能體、RTX 50系顯卡與英偉達N1芯片的共同推動下，AI PC品類終于等來了“質變”。對品牌方乃至整個產業(yè)鏈而言，這種算力的轉變不光意味著硬件架構與產品迭代步調的升級，也對開發(fā)者生態(tài)、軟件框架以及AI行業(yè)商業(yè)模式提出了更高的匹配要求，為下一階段聚焦本地智能化的演進奠定了堅實基礎。
至于在“質變”后AI PC還將給我們帶來怎樣的驚喜，或許在明年CES上，我們就能看到答案。
