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无论你出于什么原因看过去年被热议的电影《芭比》，那么你一定对下面这个经典转场有印象：
但你可不要被画面下方的提示“insert coin”误导，以为电影《芭比》被改编成了需要投币的街机游戏。这是一个经过AI转绘的作品，AbleSlide 联合创始人、Blender 艺术家、AI创作者Simon阿文将《芭比》电影中的经典过场，通过AI的方式转绘为像素风，还原出复古16bit游戏的经典美术风格。
Simon阿文表示：“‘AI 如何塑造我们的工作与生活’ 这个在过去听起来是少数大公司才有资格讨论的问题，但在如今这个问题的答案由AI社区和创作者塑造。包括央视春晚AI动画等作品在内，从文字、图像到影像，我的许多探索是基于本地GeForce RTX 4090 完成的。AIGC的可能性是一片蓝海，AI PC是我的帆船。”
实际上，随着图像、建筑、音乐等专业领域的产品与应用陆续落地，AI PC的形象也正逐渐清晰，并开始悄悄改变我们熟知的生产力形态。
在最近一次 RTX AI 媒体品鉴会上，NVIDIA向我们展示大量与AI相关的技术Demo，不仅有来自底层硬件厂商视角的观点分享，也带来了各种实机的Demo体验。对于“AI PC具体是如何带来生产力革命的？”“AI PC如何在本地获得充沛的算力支持？”等问题，我们尝试着在这次活动中寻找答案。
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AI PC + RTX 40系 GPU，生产力呼啸而来
尽管早已在眼花缭乱的AI新闻中浸淫多年，但当我看到NVIDIA这次展出的技术Demo，应用层生成式AI发展的速度之快，可以说大大超出了我的预料。
要知道，此前虽然我们已经可以自由使用各种AIGC生成工具，但往往都是凑个热闹的“玩具”属性，离高效可控的实用生产力依然有一定的距离。而在NVIDIA RTX技术的支持下，已经有越来越多成熟的工作流Demo被构建，其成果甚至已经进入商用领域。此次NVIDIA就带来了大量优秀成果。
在RTX AI品鉴会现场，对于NVIDIA这样的头部芯片厂商来说，其代表性技术几乎都需要通过合作伙伴的产品搭载来实现，所以本文介绍的这些活动现场的技术Demo演示都是通过AIC与OEM的产品来展示，其中现场用来展示部分AI Demo的几台搭载RTX 40系笔记本电脑GPU的联想拯救者吸引了我们的注意。
首先是这台联想拯救者Y9000P至尊版，其正在展示AI证件照Demo，稍后我们会介绍到。搭载RTX 4090笔记本电脑GPU，支持175W性能释放，同时配备了更豪华的大面积VC均热板，CPU部分加入了液金导热，双烤功耗进一步提升到最高250W。因此在 3D MARK跑分（DX12）能达到21883，这也就意味着，市面上那些3A大作或者是复杂图形渲染，这台笔记本电脑都可以轻松搞定。
另外，这块屏幕的显示效果非常出色，一块16:10黄金显示比例的16英寸面板，拥有2560×1600像素分辨率，100% DCI-P3高色域，240Hz刷新率，500nits亮度，3ms响应时间，还支持画面防撕裂技术、杜比视界，DC调光、防蓝光护眼和X-Rite出厂校色等等。这意味着，这块屏幕可以完全满足专业创作者对画面的高标准要求。
而这台白色的Y9000X 2024上展示了来自数字艺术家 & 策展人土豆人Tudou_man  的AIGC作品，他通过AI把晚霞做成了毛绒绒的围巾，挂在了武康大楼、外滩钟楼还有和平饭店上，圣诞的氛围拉满。
这台联想拯救者 Y9000X 2024搭载了 GeForce RTX 4070笔记本电脑GPU，延续了精湛的CNC一体精雕工艺，全金属机身，ACD面还采用了AED电泳白工艺，视觉上显得更加简约干净，辨识度爆表。最薄处做到了17.6mm。
活动现场第一个给我带来深刻印象的Demo就是：开发者基于Stable Diffusion和人像生成控制模型InstantID，建立起的AI证件照生成工作流Demo。
即便你身穿睡衣、加了一晚上班满眼黑眼圈，只要打开前置摄像头拍一张照片，就可以生成一张精精神神的证件照。不仅画面纯净通透，光影变化明暗自然，还对人像进行了恰到好处的美颜并达到影棚级别的水准。
立等可取的高质量AI证件照
由于这套工作流对算力与显存都有着更高的要求，最低也要16G显存，因此活动现场的Demo是运行在了一台搭载了GeForce RTX 4090笔记本电脑GPU性能强劲的联想拯救者Y9000P至尊版上。
当然，光是高水准的出图还不够，为了提升效率，现场还演示了市面上最快的Stable Diffusion 计算出图方案——在GeForce RTX 4090 D桌面端GPU上开箱即可享受到高达每秒8张图的生成速度。什么概念？要知道笔者用自己两年前配的电脑跑Stable Diffusion文生图的时候，平均几乎要30秒才能生成一张图，看到这我当场想换显卡。
此图没有加速处理，一秒八张的图片加特林
这还没完，若是使用NVIDIA TensorRT，并配合开发者进行性能优化，采用GeForce RTX 4090 D的台式AI PC最高甚至可以实现每秒超过百张图的生成速度。这不仅仅是速度快的问题，不妨开一下脑洞：要知道比较普遍的视频和游戏画面帧数也才不过60fps，设想一下每秒100帧实时生成的画面，足以一定程度颠覆传统视频和游戏的消费逻辑。
另一个实用的技术Demo演示来自于前沿建筑设计师、艾哎集瑟科技联合创始人言萧。在演示过程中，只需要在绘画区按照自己的意愿勾勒几笔，一张兼具设计者表达与实际效果的建筑渲染图就出现了。创作者还可以根据现有图片快速调整，效果极佳。
随画即可见的建筑渲染
这对于设计师的工作辅助是非常大的：过往的设计提报往往需要设计师花时间手绘，再约时间开会决定方案，流程相对漫长。但在这样实时生成的渲染图的辅助下，设计师可以在会议中即时作图，确定方向以后再逐步细化，大大加速了推进效率。据说，这里使用的建筑大模型全网下载量超50W，在专业领域已经逐渐开始创造商业价值。
当然，我们对AI PC的期望不光是生产力效率革命，还有使用者的个性化需求，这里的个性化肯定不是用Stable Diffusion画小姐姐，而是指将来的AI PC作为“私人助理”这个角色存在时，为PC用户提供更为私密、个人化的定制服务。
而在活动中ChatRTX的技术Demo演示，基本可以看做AI PC个性化模型的雏形：活动演示中ChatRTX搭载的是智谱AI的ChatGLM3-6B模型，可以读取用户的本地文件，筛选出最符合用户描述的图片，并生成文件夹用以下一步操作。
导入文件夹，ChatRTX就可以帮你挑出符合你描述的文件
而刚刚这一切都是通过AI PC本地资源完成的：ChatRTX使用检索增强生成(RAG)、NVIDIA TensorRT-LLM 大模型推理加速库和NVIDIA RTX 加速，将本地生成式AI功能引入到支持 RTX 的 Windows系统中。用户可快速、轻松地将本地文件作为数据集连接到开放式大语言模型，快速查询与上下文相关的答案。
看了这些RTX AI 技术Demo演示不难发现，有了NVIDIA技术的加持，AI PC早已不是停留在概念中的想象。这些具备了极高实用性的Demo正转变为创作者手中的生产力高速落地，在工作流中发挥着巨大作用，并给越来越多产业带来本质改变。
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AI大算力如何实现？
从生态的角度来看，目前NVIDIA在AI领域的全栈生态给AI PC带来了极为重要的支持，毕竟这是一个已经耕耘了十多年的生态，即便此前发力的重点并不在PC平台这种边缘端，但其积累的各种库、中间件也足以为AIPC生态打下基础，比如说，我们今天看到的TensorRT-LLM for Windows几乎就可以看做发展有些年头的TensorRT在LLM上的延伸。
实际上，最早被用来做AI计算的NVIDIA GPU也正是游戏显卡：近代AI发展史知名的ImageNet图像识别大赛上，有团队尝试使用GTX 580加CUDA来跑卷积神经网络，随后就开启GPU加速AI的新时代。
而今天，在我们看到这些行业领先的Demo中，NVIDIA的技术所提供的大算力，几乎是目前AI PC体验的核心。
为了让更多创作者、开发者在AI PC发展的初期就能得到有效、客观的参考、更方便地选择自己的AI PC，国内头部AI大模型社区吐司/Tensor.Art联合NVIDIA发布了行业内首个《个人用户玩转Stable Diffusion的GPU配置推荐》。
在这份配置推荐中，吐司/Tensor.Art聚焦眼下最受关注的SD 1.5和SDXL ，通过第三方测试软件UL Procyon AI测试RTX 40 系列多款型号在Stable Diffusion的推理性能表现。
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在UL Benchmark SD1.5和SDXL下，RTX40系显卡的表现

在开启TensorRT后的加速效果
在UL Benchmark SD1.5下，RTX 40系列笔记本电脑GPU表现
其中在UL Benchmark SD1.5 TRT vs. OpenVINO的对比测试中，RTX 4090笔记本电脑GPU相对于iGPU(Arc Graphics)有超过27倍的性能提升。
而在吐司/Tensor.Art这份性能参考报告之外，NVIDIA还联合火星时代教育发布了《NVIDIA TensorRT Stable Diffusion创作加速指南》和使用案例。指南包括安装与设置，加速引擎构建，加速效果对比及NVIDIA TensorRT在实际商业创作场景的应用方法——简单来说，这份指南可以帮助AI设计爱好者和创作者基于RTX 40系GPU在创作的各个环节中提升Stable Diffusion创作效率。
在活动现场，火星时代教育AI设计教研总监吴大吉还分享了NVIDIA TensorRT对于SD计算时间缩短的对比数据，数据显示TensorRT可以让GeForce RTX 40系GPU的SD生图速度最快提升约1倍，大幅缩短了创作时间。
TensorRT可以为RTX 40系GPU的提供非常出色的AI算力提升
看下来不难发现，NVIDIA过去十余年积累起来的AI生态正快速地融入AI PC，并为无数应用提供大算力支持。
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老本行，新花样
在NVIDIA的老本行游戏领域，AI也同样正在重构游戏开发者的生产流程、以及游戏玩家的娱乐体验。
或许你还记得NVIDIA在去年曾经展出过一个赛博朋克拉面店的NVIDIA ACE技术Demo，基于玩家与NPC的对话，可以让老板提供饮料、更换灯光，甚至可以指着桌子上的东西问NPC这是什么，老板则会给你讲这东西的来历和意义。
在这次活动上，NVIDIA带来了一个全新的NVIDIA ACE技术Demo演示《Covert Protocol》，相比上次的Demo场景规模更大。在这个Demo中，三位NPC都有自己的性格与故事，玩家想聊什么都可以，他们的回答不仅会带出这个游戏世界的背景世界观，更是会让玩家感受到这个角色、这个世界是真实的、有生命的。对于游戏玩家来说，这是前所未有的虚拟世界代入感。
游戏中可以与NPC自由对话
实际上，这种技术不仅仅可以丰富游戏的内容，增加真实性。更是可能会进一步改变一部分游戏的叙事方式。
游戏行业有一种高阶叙事手法叫做“离散型叙事”，指将世界观背景与历史、剧情延伸、甚至是主要角色的故事分散并隐藏在NPC的对话、收集品、甚至是场景的设计中。让玩家通过互动主动发掘游戏内容。熟悉宫崎英高的各式魂系列作品的玩家想必对这种手法深有体会。
试想这种叙事手段与NVIDIA ACE技术结合以后，游戏过程中某一部分关键剧情、某个宝箱的打开方式、某个传奇武器的下落被游戏中某个“活生生”的AI NPC知晓着，而玩家需要通过话术找到真相。这种参与感绝非是固定脚本的游戏可以比拟的。
所以，尽管这项技术目前并没有被应用于已面世的游戏中，但它对游戏行业的改变，或许比很多人想得都要深，值得期待。
除了NVIDIA ACE之外，饱受玩家欢迎的NVIDIA DLSS也正在AI的加持下不断进步。作为一项 GeForce RTX GPU 上利用 AI 提高帧率并改善图像质量的功能，过去两年以来，在DLSS的帮助下，电脑性能一般的玩家也可以通过开启DLSS获得更高帧数的画面，电脑性能优异的玩家更是可以获得极致的视觉体验。
而最新的DLSS 3.5 不仅树立全新游戏标准，通过AI增强光线追踪表现，备受期待的《黑神话：悟空》和《永劫无间》即将支持DLSS 3.5光线重建和全景光线追踪技术，实现画质和性能将进一步获得大幅提升。
可以说，无论是生产力还是娱乐，NVIDIA都在利用其技术优势，帮助开发者提供充足、全面的开发工具，让更多的人可以低门槛地快速使用AI，并让更多人有机会从成果中受益。
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结语
人人都能自由使用AI的时代，正越来越近。
尽管今天AI PC产品定义还处于早期，但得益于NVIDIA的高起点，其提供的大算力正在成为AI PC无数应用的前进的动力，AI PC的形象正在逐渐清晰，并开始改变我们熟知的生产力关系。据统计，RTX AI PC目前已经在全球范围内拥有超过1亿用户和超过500款游戏和应用支持NVIDIA RTX技术，并不断联手行业一起定义AI PC的新标准。
无论未来AI PC产品的走向如何，NVIDIA显然已经凭借全栈的生态布局取得了先发优势。GeForce RTX 40系GPU在TensorRT的加持下带来的大幅性能提升，显然已经使其成为眼下AI GC艺术家最合适的选择。曾经天马行空的AI幻想，似乎正在变成一个可以期待的未来。
点个“在看”，再走吧👀
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