全球已有超过一亿台GeForceRTXAIPC投入使用，它们正在引领一场AI体验的革新。目前，已有600余款Windows应用和游戏支持在这些PC上本地运行AI，这一进展无疑是一个重大突破，为用户提供了快速且低延迟的可靠体验。这一技术进步背后的技术动力以及未来的发展趋势，无疑引起了广泛的关注。
MicrosoftIgnite大会成果
在MicrosoftIgnite年度盛会上，NVIDIA与微软携手合作，揭幕了一项重大事件。双方共同发布了多款面向Windows开发者的工具。这些工具旨在帮助开发者于RTXAIPC上构建与优化AI驱动的应用。此举简化了本地AI的实现过程，并有望加快开发进度，同时降低开发成本。这一举措对PC端AI应用的发展具有深远影响，预计将显著增强Windows平台在AI应用领域的竞争力。
该合作展现了行业两大领军企业的远见卓识。他们洞察到RTXAIPC的巨大潜力与Windows开发者群体的强大实力，联合推出工具以整合资源，旨在在人工智能的浪潮中抢占先机。这对全球开发者而言，可能预示着更多机遇与更宽广的市场空间。
新工具带来的能力提升
新工具的价值不容忽视。应用与游戏开发者得以借助这些新工具，充分发挥RTXGPU的强大性能。在当前技术背景下，复杂的人工智能工作流在众多应用场景中愈发常见，例如AI智能体、应用助手以及数字人等。借助这些工具，开发者能够对这些工作流进行加速处理。对于追求高性能和智能化的应用与游戏开发而言，这无疑是一把开启新世界的钥匙。
新工具的问世赋予了开发者在高标准AI应用开发领域施展才华的机遇。以数字人开发为例，这些工具在提升数字人AI智能化水平方面表现出色，进而为用户提供了更加智能、逼真的数字人交互体验。此举还将推动游戏及应用市场向智能化方向持续演进。
RTXAIPC与数字人的交互
RTXAIPC在推动数字人技术发展中扮演了关键角色。该技术依托多模态小语言模型，为数字人赋予了强大的能力。James通过创新方式，将NVIDIA的NIM微服务、NVIDIAACE以及ElevenLabs的数字人技术有效整合。这一举措使得数字人与用户之间的交互体验更加自然、沉浸。无疑，这也是提升用户体验的关键环节。
NVIDIA研发的多模态小型语言模型具备独特优势，尤其在处理文本与图像信息方面表现出色。此外，该模型在角色扮演领域同样表现出色，并针对响应速度进行了专门优化。这一特性对于提升数字人交互体验具有重要意义，有助于数字人更深入地理解用户需求，并实现更快速的响应。
NVIDIA新模型发展
NVIDIA即将发布的Nemovision-4B-Instruct模型具备独特的技术优势。该模型通过NVIDIAVILA和NVIDIANeMo框架实现了蒸馏、剪枝和量化。经过这些技术处理，模型体积显著减小。这样的设计使得模型能够在RTXGPU上以开发者所需的精度稳定运行。这标志着小模型技术发展的一个新趋势。
NVIDIA最新发布了MistralNeMoMinitron128kInstruct系列模型。该系列模型属于上下文小语言模型，专为提升数字人交互体验而打造。模型支持GGUF格式，致力于在低功耗设备上提升效率。此外，它还具备与多种编程语言兼容的特点，这有助于模型在众多设备和开发环境中得到广泛应用。
本地运行AI的挑战
然而，当模型被引入PC环境时，开发者遭遇了一系列难题。显存和计算资源均受限，这构成了一个难以克服的障碍，对AI的本地运行构成了实际挑战。这情形宛如身处枷锁之中跳舞，尽管渴望实现各种复杂的AI功能，但硬件资源的限制却成为了一道难以逾越的鸿沟。
若此问题无法得到妥善解决，PC环境中的AI应用发展恐将遭遇瓶颈。这不仅可能减少开发者资源的投入，也可能严重影响最终用户的体验。此外，众多富有创意的AI应用可能无法正常运行，或运行效果不尽如人意。
最新更新补齐短板
NVIDIA为应对挑战采取了新策略。TensorRTModelOpt的最新更新展现出卓越成效。该更新支持将模型优化至ONNX格式。这一特性使得CUDA、TensorRT和DirectML等GPU运行后端得以在ONNX运行时环境中部署模型。此外，模型还可优化为ONNX检查点，便于CUDA、TensorRT和DirectML等执行提供商在ONNX运行时环境中部署模型。
此次更新带来的显著益处包括提高PC生态系统整体精度与处理能力。此举宛如为PC端AI应用注入活力，增强了PC在AI领域的竞争力，同时，也为开发者增添了在PC平台开展AI相关开发的信心。
关于当前的发展态势，公众有何见解？在PC平台，人工智能的应用是否即将迎来爆发式增长，从而深刻影响我们的使用感受？诚挚邀请各位发表评论、给予点赞以及分享此文，以促进我们对PC与AI融合的潜在未来路径进行深入交流。
