我也有同樣疑問，我覺得就是單純邊緣端AI的設備而已，只是變成由人類要選擇如何設定在這台PC裡的AI功能和要做甚麼而已，感覺很有看頭又很雞肋....首先大數據應該都是來自於雲端或各行各業自己的數據，再來就是PC運算力夠不夠(終端設備應該是不用討論....)，操作者要如何設計與選擇計算模型、也要想怎樣的訊號輸出與反饋的修正、和到最終應用結果上，這應該是專業的人工智慧工程師才辦的到吧，除非wintel AI PC有一套模型讓全民輕鬆導入任何需求就能靠這台PC計算修正後就能完成各種應用，「這種模型」概念如同作業軟體和word excel一樣，讓人自由發揮，架構也設定好，如果是這樣那就真的屌炸天，但我覺得AI普及應用還尚未完全廣泛與成熟，因此現在就有一套廣泛全球通用的「AI運用模型」應該是不可能的(先知?)，不然絕大多終端AI設備都是自己吸收訊號自己循環計算和給出結果做修正而已，這類都是單純AI應用而已，所以我覺得AI PC只是把專業的人工智慧工程師的工具簡單化搬到大眾面前而已，很有看頭又很雞肋
![“อ.เบียร์ คนตื่นธรรม” มาตามคำเรียกร้อง แหกศาสตร์ฮวงจุ้ย เตือนสติอย่างมงาย | แฉ 7 พ.ย. 67 [1/3]](http://i.ytimg.com/vi/5fc4S3xBNfc/mqdefault.jpg)
除了主持人提到的華碩電競筆電
微軟要置入的實體按鍵，台廠（看風向）配合度不知如何？微軟畢竟有自家的Surface裝置帶頭衝。
話說，字母控股的Chromebook不知會不會也來個 Gemma實體按鍵？
很有可能，2017 年的 Pixelbook 上就有 Google Assistant 按鍵了，換個印刷、改個代碼的事😂
IT業隔一陣就要炒一波好撈錢，如今元宇宙安在？
工作上, 用傳統PC 加掛NVIDIA GeForce 板卡, 即可執行j 模型與訓練AI模型, 為何還出現AI PC 這個名詞..
为什么需要PC拥有AI算力 …… 为什么不是利用大型计算机进行AI学习，而PC只当作执行终端？ 这微型计算机终端的学习功能到底有什么意义？
在終端設備上「學習」AI 肯定比不上在大型專用伺服器上來的有效率，但在終端設備「執行」訓練好的 AI 模型還是有優勢的，像延遲性、隱私等等，只能說在雲端跟在邊緣端運算都各有優勢，有興趣的話我們之後再做一集節目來比較一下兩者😁
@@DIGITIMES 那感情好啊，正想了解这方面的信息。
终端的深度学习除了使用者习惯之外，看不太出来有更多的意义。比如自动驾驶，AI的真实世界构建 …… 这些都可以做到云端，终端没必要保留。深度学习在云端，还方便收钱一些，似乎更容易把AI深度学习变现。而PC端的AI概念，似乎更像是要卖硬件的商业行为。
好勒，我們安排上😉
但這之前，我們還要先聊一下小米造車、華為營運的議題⋯⋯
我也有同樣疑問，我覺得就是單純邊緣端AI的設備而已，只是變成由人類要選擇如何設定在這台PC裡的AI功能和要做甚麼而已，感覺很有看頭又很雞肋....首先大數據應該都是來自於雲端或各行各業自己的數據，再來就是PC運算力夠不夠(終端設備應該是不用討論....)，操作者要如何設計與選擇計算模型、也要想怎樣的訊號輸出與反饋的修正、和到最終應用結果上，這應該是專業的人工智慧工程師才辦的到吧，除非wintel AI PC有一套模型讓全民輕鬆導入任何需求就能靠這台PC計算修正後就能完成各種應用，「這種模型」概念如同作業軟體和word excel一樣，讓人自由發揮，架構也設定好，如果是這樣那就真的屌炸天，但我覺得AI普及應用還尚未完全廣泛與成熟，因此現在就有一套廣泛全球通用的「AI運用模型」應該是不可能的(先知?)，不然絕大多終端AI設備都是自己吸收訊號自己循環計算和給出結果做修正而已，這類都是單純AI應用而已，所以我覺得AI PC只是把專業的人工智慧工程師的工具簡單化搬到大眾面前而已，很有看頭又很雞肋
聽起來如果不是玩線上遊戲，在server 端有提到的這些功能，運算速度快，對於使用3C產品做research, 找文獻，看研究報告，報導的幫助就非常大？
沒錯，在終端運行一些簡單的 AI 模型，不用隨時連網，快速又能兼顧隱私！
不是40 tops以上嗎?
沙发 ……