作者： uskeyou.com

我们已经踏入了崭新的时代。直到不久前，人工智能还大多在背后默默工作——自动化各种流程，优化性能表现。但是，2023年我们见证了生成式人工智能采用率的空前爆发，标志着人类与技术互动方式的根本性改变正在广泛发生。这种深刻的转变，将深远影响我们的生活和工作方式，带来持久的影响。

如果人工智能能够被充分利用，一项研究对生成式人工智能的经济潜力进行了估算，结果显示这项技术每年可为全球经济贡献逾4万亿美元，并在接下来的十年内为英国经济带来310亿英镑的GDP增长。这些收益还不包括非生成式人工智能和其他自动化形式预计将为全球经济额外贡献的11万亿美元。

尽管持谨慎态度是合理的，但对此感到兴奋也同样合情合理——因为伴随着重大的变化而来的，总是重大的机遇。

个人电脑的新纪元

大多数人仅通过网络浏览器和云服务与生成式人工智能进行互动——这些方式固有的可靠性、速度和隐私挑战伴随着任何仅在线、开放访问和企业所有的平台。然而，将生成式人工智能引入个人电脑，用户就可以享受到所有的好处，而无需承受这些弊端。

正因为此，人工智能正在如同互联网当年那样，戏剧性和根本性地改变个人电脑的角色——重新定义PC的本质和功能——因为AI驱动的PC将赋能更多人成为技术的创造者，而不仅仅是消费者。

我们正与我们的软件合作伙伴密切合作，为AI启能的世界重新设计PC架构，人们将能在今年就体验到我们的新型号。我们正在利用我们的工程优势，创造出专为运行本地AI模型而优化的强大新机器，这些机器仍然可以利用混合云以及本地推断来离线工作。本地推断和数据处理也意味着更低的延迟，以及更强的数据隐私和安全保护机会，还有提高的能效和更低的获取成本。

企业级的安全性和隐私保护将使个性化生成式AI解决方案成为可能——将你的PC变成一个智能的个人伴侣。一个你可以信赖来保护你的信息安全，同时为你完成任务的伴侣，因为设备上的AI可以访问所有相同的、特定的电子邮件、演示文稿、报告和电子表格，就像你自己一样。

与此同时，利用AI提升PC性能和功能的工作将继续加速。例如，外围解决方案已经引领了行业，通过整合机器学习技术来改善混合工作体验，包括从噪声减少和声音增强到自动优化构图、焦点和光线的AI驱动摄像头，以实现更好的视频通话。

随着人工智能的进步，端点安全将变得更加至关重要。AI驱动的个人电脑将通过提供AI应用程序能力以减少数据移动到云端的相关风险，使得隐私和数据安全性得到加强。但是，由于设备上的AI将会使用敏感用户数据进行训练，端点将成为威胁行为者更大且更有价值的目标。因此，组织投资于先进的端点安全变得更加重要。

例如，市场上新出现的安全产品包括对抗零日漏洞利用和AI驱动的社会工程攻击的保护，通过隔离风险活动并围绕包含敏感数据的应用程序创建保护层，形成与PC操作系统隔离的虚拟机。

人类创造力的新纪元

最新研究已经展示了AI对知识型工作者的生产力和质量的积极影响，这些影响覆盖了人们日常工作的各种任务，从创造力和分析思维到写作能力和说服力。使用ChatGPT-4显著提升了性能，加速了超过25%，人类评估的性能提升了超过40%，任务完成率提高了超过12%。

现在想象一下，当你的个人伴侣整合了你的内部公司数据和个性化工作数据，同时还帮助你快速分析大量公共信息，结合两者中最好和最相关的内容，可能的用例会是什么。无论你是在寻找客户洞察，进行财务评估，还是创建演示文稿——所有这些都可以更快、更全面、更私密地完成，借助本地AI和高效的实时交付能力。

正如AI被用于改善硬件性能一样，领先的软件供应商也在开发他们的应用程序以利用本地AI处理能力。无论你是使用Adobe Premiere Pro进行图形处理，使用Audacity进行音频编辑，使用Microsoft Teams和Zoom进行协作，还是使用Microsoft Office套件提高生产力——它们都能因为本地推断而工作得更快，提供更个性化的支持。

英国三分之二（63%）的年轻创意人士表示，他们正在采用AI来协助音乐创作过程中的创造过程——将其作为一个工具，帮助他们更快地提出新想法，并扩展他们的词汇量以更快完成歌曲。对话式、自然语言AI结合“低代码”开发平台将帮助任何人以最少的手工编码开发应用程序，并将他们的想法转化为组织或个人的新工作解决方案。这种新的界面和本地、企业级AI将使任何人都能与他们的PC对话，构建算法或网络工具，然后将其发布为服务。

我们还预见到数据科学家和AI开发人员的新角色和机会，以及对机器学习即服务（MLaaS）的巨大需求——因为每个公司最终都将拥有自己的私有化和定制化生成式AI模型供员工安全使用。PC将作为这项不可思议的新技术的主要接入点和入口保持其地位。

推动商业转型

我们对个人电脑的未来以及人工智能重塑我们所知PC的能力从未如此兴奋。当然，我们也在自己的工作中使用这项技术，利用最新的生成式人工智能和机器学习推动我们自己的持续数字化转型。

在这个新时代，为了实现AI改善我们的工作和生活方式的潜力，组织必须专注于利用这些新解决方案，不断增强我们提供的客户和员工体验。

通过正确的伦理和战略方法，这是一个能够让每个人受益的革命。

虽然Sora 现在只是作为内部测试， 还没开放给公众测试。 下面是Sora 生成的Video， 点播下面短片体验下Sora的强大！

OpenAI的Sora是一个基于扩散模型的文生视频生成模型，它能够根据用户的文本描述生成逼真的高清视频。Sora的强大体现在以下几个方面：

• 生成效果逼真：Sora生成的视频具有高分辨率和高质量，并且能够准确地反映用户的文本描述。例如，如果用户输入“一个戴着帽子的男人在街上行走”，Sora可以生成一个戴着帽子的男人在街上行走的视频，并且视频中男人的外貌、服装、动作等细节都与用户的描述相符。
• 生成速度快：Sora可以快速生成视频。例如，生成一个60秒的视频只需要几分钟的时间。这使得Sora能够满足用户的实时需求。
• 能够生成复杂场景：Sora能够生成包含复杂场景的视频。例如，它可以生成一个包含多个角色、多个物体和多个动作的视频。这使得Sora能够应用于各种领域，例如电影、游戏、教育等。

具体来说，Sora的强大体现在以下几个方面：

• 能够理解和模拟现实世界的物理规律：Sora能够理解和模拟现实世界的物理规律，例如物体运动、光线折射等。这使得Sora生成的视频更加逼真。
• 能够理解和模拟人类的行为：Sora能够理解和模拟人类的行为，例如人物的动作、表情等。这使得Sora生成的视频更加生动。
• 能够生成具有创造性的内容：Sora不仅能够根据用户的文本描述生成视频，还可以生成具有创造性的内容。例如，它可以生成一个梦境、一个科幻场景等。

Sora的发布标志着文生视频生成技术的重大突破。它为人们提供了一种新的创作视频的方式，并将应用于各种领域，例如电影、游戏、教育等。

以下是Sora的一些应用示例：

• 电影制作：Sora可以用于电影制作，例如生成特效、虚拟场景等。
• 游戏开发：Sora可以用于游戏开发，例如生成游戏场景、游戏角色等。
• 教育：Sora可以用于教育，例如生成教学视频、模拟实验等。

Sora的未来发展方向包括：

• 提高生成视频的质量：提高生成视频的分辨率、帧率、色彩等。
• 提高生成视频的复杂度：能够生成更加复杂场景的视频。
• 提高生成视频的创造性：能够生成更加具有创造性的内容。

Sora的发布为文生视频生成技术的发展奠定了坚实的基础。相信在未来的发展中，Sora将会更加强大，并为人们带来更加丰富的应用体验。