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全球最强终端CPU一夜易主130亿参数大模型被塞进PC没网也能生成邮件周报PPT

发布时间:2026-07-11 10:34浏览次数:来源于:网络

  

全球最强终端CPU一夜易主130亿参数大模型被塞进PC没网也能生成邮件周报PPT(图1)

  塞进PC,实现AI对PC产品的颠覆式重塑。这意味着即便不联网,未来写邮件、周报总结、PPT、AI生成图像等功能,都能直接在笔记本终端上完成。

  此外,首款生成式AI而生的手机芯片——第三代骁龙8同时发布。同样从底层实现对大模型支持,手机端就能运行100亿参数规模的AI模型。

  更直观来说,打完电话直接生成速记和摘要总结,手机端就能完成更强大丰富的图像生成体验,游戏方面的各项体验也再次被刷新。小米全新旗舰手机,将首发搭载第三代骁龙8——2天后就会发布。

  总而言之,生成式AI驱动的新技术浪潮,不仅以微软OpenAI谷歌Meta等为代表改写软件格局,也正在展现出从底层芯片、计算架构改写计算和终端格局。

  高通CEO感慨:这是一个全新的移动计算周期,生成式AI正在带来全新的智能体验。

  稍早之前,高通自研CPU的进展已经对外曝光,取名高通Oryon CPU。

  此次骁龙峰会上,正式对外披露了性能和功耗,并且ARM和x86两手出拳对比,两手都硬。

  高通CEO克里斯蒂亚诺·阿蒙(Cristiano Amon )据此直接定调:高通现在是终端CPU新王者——句号。

  而且阿蒙一派“不服就干”的姿态,现场喊话:(跑分对比)照片你们随便拍,欢迎对外传出去。

  基于Oryon CPU,高通首款面向PC的芯片平台骁龙X Elite也正式发布。

  官方介绍性能高达竞品的两倍;达到相同峰值性能时,功耗仅为竞品的三分之一。

  高通表示,首款搭载骁龙X Elite的AI PC明年年中就会面市,不仅会有一流的性能、长续航功耗,还会有祖传通信技术能力,以及更强大的终端AI推理体验(自研NPU算力达到了75TOPS)——

  可以支持在终端侧运行超过130亿参数的生成式AI模型,并且会有比目前最强友商快达4.5倍的AI处理速度体验。

  写邮件、写周报总结、PPT、生成文案和图片等能力,甚至都不需要联网就能实现,生产力工具直接被Pro Max了。

  高通介绍说,之前只有在数据中心才能做到的AI体验,现在在PC终端上就能实现。

  骁龙峰会现场,包括微软、惠普和联想等在内的PC硬件厂商,都以站台形式剧透了AI PC产品上的合作。

  更早之前,骁龙展现了终端产品上运行70亿参数大模型Llama2、0.6秒完成Stable diffusion出图的生成式AI体验。

  对比pg电子第二代骁龙8,CPU性能提升30%,GPU提升25%,NPU则提升了98%…

  直接体验上,手机端就能支持100亿参数规模的大模型,1秒以内Stable diffusion的图片生成。

  一是交互体验。更智能的AI助手和生成能力,诸多写作和生成任务直接就能在手机端生成——不需联网上传云端,也不用担心隐私数据泄露。

  二则是图像体验。除了AI生成图片,还有广角照片转微距、手机P图等之前PC甚至工作站才能实现的能力。更关键的是,自然语言交互,门槛被大大拉低了。

  发布会现场,小米作为首发搭载第三代骁龙8的手机厂商也剧透了2天后发布的新品。

  小米总裁卢伟冰表示,即将发布的小米14系列手机,已跑通60亿参数自研大模型,Tokens读写速度2.2秒……而且生成式AI和大模型相关的产品体验,也会在明年面市的小米智能产品上应用和展现。

  实际上,骁龙能够迅速首发生成式AI手机芯片,合作OEM“抢着”上机首发,除了高通长期的AI研发打底,背后还有品牌势能带来的自信。

  在骁龙峰会一开场,高通就“凡尔赛”了一把,表示目前已经有超过30亿台骁龙搭载设备,拥有远超友商的品牌影响力,特别在中国占据80%的市场品牌影响力,比友商有16%的溢价购买意愿……

  而骁龙旗舰芯片,依然是旗舰手机、旗舰智能车的“标配”——不搭载则意味着竞争力缺失。

  有意思的是,作为通信和连接计算起家的高通,正在让骁龙峰会成为名副其实的AI峰会。

  CEO开场演讲一登台,就从AI开始讲起,表示科技正在进入全新的周期,高通也正在进入全球的周期,而这个周期就是一个全新的AI时代。

  面向这个全新的AI时代,高通的路径则是一以贯之的,从2018年就已经明确——

  一个面向AI无处不在的行动计划,这个计划中,有云端,有终端,以及连接云端和终端的混合AI端。

  所谓混合AI,实际就是兼顾云端的性能之长和终端的功耗之优,让AI模型和体验,通过混合AI技术和方案,越来越实现无缝衔接。未来就是云端AI和终端AI不断模糊边界,在合适的时候调用合适的芯片。

  也是基于这张“明牌”,高通正在串联起不同的终端:手机、汽车、XR…还在串联起不同的计算架构:CPU、GPU、NPU…以及串联起不同的生态:微软的、Meta的、Google安卓的…

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