AIPC 产业链各个环节共同推动 AI 本地化部署

AIPC实现AI能力的本地化部署，推动端侧大模型的应用。AIPC通过AI能力的本地化部署，使PC拥有持续学习能力、提供个性化并保护用户隐私的服务、配备知识库适应用户需求以及可自然交互，有助于推动端侧大模型的应用推广。主要有以下三大特点：

5）AIPC通过内置知识库实现本地的智能化。在持续学习及个性化方面，AIPC能够根据用户使用习惯、行为和喜好进行自适应和优化为用户在操作过程中提供更多的个性化建议和支持。据第九届联想创新科技大会，AIPC内置了本地知识库，用以更好地理解用户。

6）AIPC通过个人大模型提升安全性。在保护隐私方面，AIPC中个人大模型将使用存储在设备或家庭服务器上的个人数据进行推理，同时确保用户的个人数据不会被共享或发送至公有云，以维护个人隐私和数据安全。

7）AIPC有助于进一步提升终端数据应用效率。AIPC在终端侧进行运算，能够提供更多的情境信息，如用户的移动状态、个人偏好和设备上的多媒体信息。

AIPC产业链各个环节共同推动AI本地化部署。AI能力的本地化部署需要产业各个环节共同配合实现。在算力端，端侧相比云端在计算资源上有一定限制，因此需要算力层针对AI场景进行针对性优化，持续提升端侧AI芯片的运算效率，降低能耗并且提升性能。在算法层，需要持续优化压缩模型，如联想创新科技大会中提及的模型压缩技术，可以评估普通大模型中数百亿参数不同耦合结构的重要性，从而动态分配性能资源，以降低基础模型的大小，将大模型应用端侧化。此外还需要整机厂商进一步优化硬件架构，云服务与AIPC合作，提供更大规模的数据存储和处理能力，推动更加深入的AI功能使用。