以往，往往是芯片的发展引领并创造了用户的需求。然而，随着硬件对于运行人工智能（AI）模型的扩展能力逐渐受限，且各代芯片之间的差异日益缩小，我们正步入一个新时代——在AI PC、AI智能手机和AI物联网（AIoT）时代，将由操作系统（OS）和应用程序来决定市场的赢家。
对于AI PC和移动操作系统及其应用程序，市场抱有很高的期望。微软的Copilot可能会成为AI PC领域洞察用户需求的先锋。因此，目前众多硬件供应商正与微软展开大规模合作，旨在准确把握消费者的真实需求，并通过培养用户对AI功能的持续使用和依赖的习惯，来推动产品的成功。
相较于PC市场，谷歌在移动连通性市场上拥有更大的发挥空间。在手机操作系统领域，谷歌正受到广泛关注。目前，Android和iOS的市场份额大致为7:3。谷歌还拥有自己的大型语言模型（LLM），最近更名为“Gemini”，这将为谷歌在移动领域的竞争增添新的筹码。各公司都在努力探索如何在减少硬件配置的前提下，提升智能手机的功能。几乎所有的手机制造商都宣称他们的产品能够支持运行具有70亿参数的AI模型，而联发科更是公开表示其芯片能够处理高达330亿参数的模型。
分析师指出：“所有企业都试图在手机或PC有限的物理空间内集成更大规模的AI模型，目的是让AI的运算更加精确，能够执行更加智能化的任务。例如，三星最近就展示了其智能手机能够实时、离线地进行多语言翻译。然而，如果消费者更关心数据的隐私安全，不希望数据传输到云端，那么这样的任务同样可以在PC上完成。”
据预测，边缘AI计算技术的普及将首先在个人电脑和手机上得到体现，紧接着是AI物联网（AIoT），后者虽然已经发展多年，但仍将随着边缘AI的进步而进一步扩大影响。业内人士认为，在这一市场中，Arm将成为主要的领军企业。Arm不仅在个人电脑和智能手机芯片市场上占据重要地位，随着AIoT的发展，其市场影响力也将进一步增强。
图一：操作系统；人工智能时代的王道
据《财富商业洞察》预测，全球物联网人工智能市场规模预计将从2023年的356.5亿美元增长到2030年的2538.6亿美元，复合年增长率为32.4%。AIoT广泛应用于交通、智能家居、智能制造、医疗器械等领域。
分析师提到，在讨论各种应用场景时，个人电脑或智能手机的制造商们往往会突出其产品中新增的神经网络处理单元（NPU），以增强设备的整体性能。然而，性能提升并不仅仅依赖于CPU和NPU，还需要GPU和内存的协同工作，甚至通信芯片也需要参与其中，以在运行过程中寻找到最佳的操作模式。
例如，在进行图像处理时，GPU需要承担更多的计算任务；而在追求网络传输的最优质时，可能就需要为CPU和WiFi芯片分配更多的计算资源。针对不同的任务，必须明智地决定哪些组件应该获得更多的资源分配。接着，AI可以进行智能计算，找到最优的资源分配方案。此外，在边缘设备上，AI还需要寻找计算资源的最佳组合，并有效地优化设备的能耗。
