Jay 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

英偉達版Macbook Pro，真的要來了。

一覺睡醒，發現英偉達官號昨天發了這么一條帖子：

PC新紀元。
25.0528, 121.5990

我知道，大部分人看到這的第一反應肯定是：

哈，就這？有啥好寫的？

但其實吧，這條帖子里藏了兩條非常關鍵的信息。

1、25.0528, 121.5990。

你把這串坐標扔進地圖APP，會顯示這么一個位置——

中國臺北，臺北流行音樂中心。

下周Computex的GTC臺北主會場。老黃會在那講keynote。

2、A new era of PC。

大概率就是傳聞已久的，搭載N1X的英偉達筆記本。Windows on Arm系統。

不是我瞎說啊，微軟和ARM在同一天發了一模一樣的帖子，暗示要聯手「霸凌」AI老人蘋果（bushi）。

在AI圈賣鏟子賺得盆滿缽滿后，老黃要帶著自研的CPU，殺入PC市場。

N1X

這個名字在圈里傳了至少大半年了。

一直有人在說，一直沒實錘。直到今天三家同時亮牌。

那N1X到底是個啥？

簡單理解，就是英偉達版的M系列芯片。

有個類似的東西可以給大家看看，方便有個概念。

英偉達之前出過一臺叫DGX Spark的迷你PC，就是右下角這個小方盒子，定位是AI開發者的本地沙盒。核心算力來自GB10，大概就是一塊NVIDIA GPU+一顆20核ARM CPU+一大坨內存，最后就是一塊超級芯片。

而N1X，大概率是GB10的筆記本版本。

傳聞規格也相當離譜：

• 與聯發科合作推出，基于臺積電N3B制程，20核CPU
• Blackwell GPU，6144個CUDA計算單元
• 128GB LPDDR5X統一內存，CPU和GPU共享訪問

6144個CUDA計算單元。你可能對這個數字沒啥概念。

這么說吧，桌面端RTX 5070，也就6144個。

當然，也別興奮得太早。

既然一直沒有類似產品出現，那肯定是有問題的。

首先，打游戲就別想了。

帶寬不行。CPU和GPU共享同一池LPDDR5X內存，所以GPU實際可用帶寬估計也就273 GB/s左右。

玩游戲的話…能玩，但跟傳統獨顯筆記本那種GPU自帶GDDR顯存的方案比，肯定沒眼看了。

除此之外，還有一個很現實的問題。

N1X跟高通驍龍X一樣，都是ARM架構。ARM架構要跑傳統x86應用，得走一層模擬轉譯。

而過去幾十年幾乎所有的PC游戲都是為x86打造的。

所以，如果你的需求是一臺6144 CUDA核心的超薄游戲本……可以從心愿單上劃掉了。

但說實話，這對我倒無所謂，畢竟要買肯定是看重AI體驗。

所以，如果真的很好用的話，那就得好好看一下價格了。

畢竟，英偉達出品。你懂的。

求求了，別新PC時代了，咱內存漲價的問題還沒解決呢！

AI原生PC=印刷機

最近消費級算力設備的消息，越來越多了。

NVIDIA DGX Spark、華碩ASUS GX10、聯想也剛發布了AI主機。

從廠商的角度看，就是搶一個新的入口。但對消費者來說，這其實也是件蠻令人興奮的事。

所有消費電子的底層都是算力，但只有做成產品之后，算力的潛能才能真正釋放出來。

PC讓互聯網爆炸，手機讓移動互聯網百花齊放。

而AI時代，其實始終差一個AI原生的算力設備。

我最近一直在想一個歷史類比，在之前的文章里也說過。

1450年，古騰堡把金屬活字印刷推向了規模化。在那之前，一本書的成本約等于一座小莊園。知識被徹底鎖在了資源和權力的壁壘后面。只有教會和貴族能擁有書籍，能傳播思想。

但印刷術規模化之后呢？

基礎設施的更新，讓平民也有了成為作家的可能。不是貴族才能出版，不是教會才能傳播……

只要你有想法，你就有機會把它展示給全世界。

說實話，我覺得今天普通人玩AI，跟500年前寫書沒啥區別。

所有前沿模型都貴的要命，都說擁抱AI擁抱AI，但想用AI做點什么，得先交得起訂閱費……

AI主機的出現，可能正在改變這件事。

只要算力足夠，很多任務就不用偏要走云端，完全可以本地部署個模型，然后給Agent配個智能路由。

這樣的話，就只需投入最開始的一次性硬件支出，然后就是無限生產Token，用幾乎為零的邊際成本去把硬件支出掙回來。

做一些簡單的自動化任務，比如整理文件、定時心跳抓取熱點啥的，也不用再畏手畏腳。畢竟不是按量付費了，可以敞開用。

不是大公司才能用AI，不是燒得起錢才能享受……所有有想法的Creator、Coder，都應該盡可能多地把自己的Idea變成現實。

我們需要一臺「印刷機」。

參考鏈接：
[1]https://www.pcworld.com/article/3151058/nvidias-n1x-could-be-the-jolt-windows-laptops-need-with-one-big-catch.html
[2]https://x.com/nvidia/status/2060390710797328574