2023年可說是生成式AI在各領域獨佔鰲頭的一年，時至2023年底，一個比生成式AI還火熱的話題關鍵字－AI PC誕生了！AI PC到底是什麼？簡單來說，可以將AI PC視為PC架構的升級版，廣泛定義為不須透過雲端平台，電腦裝置本身即具備生成式AI功能，與傳統PC一樣都有中央處理器（CPU）和圖形處理器（GPU），但卻多了傳統PC沒有的神經網路處理器（NPU），NPU能以更低功耗快速處理大量資料，搭配本地端的類大型語言模型（LLM），進一步加速生成式AI在工業、商業、教育上的應用發展。
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那麼AI運算、AI PC和記憶體又有什麼關聯呢？如果我們將AI系統比作一個大腦，記憶體就是掌管大腦中的記憶區域。好比人類大腦需要儲存和檢索資訊來進行學習和決策，AI PC也需要記憶體來儲存和管理數據、模型參數。這個記憶區域就像是大腦的儲存庫，存放著經過大型語言模型運算後的數據，因此記憶體的存取速度也影響AI在不同任務上的運算表現。更進一步說明，AI PC即泛指在PC上使用生成式AI（Generative AI），而不需要將設備連接到雲端，即使PC在沒有網路連線的情況下，也可以在裝置端使用生成式AI。

在AI PC中，記憶體扮演著至關重要的角色，直接影響了整體系統性能和AI任務執行效率，AI運作時需要大量的數據來進行訓練和深度學習，而這些數據通常暫存於記憶體中，由於訓練後的AI模型包含大量的參數，且隨著模型複雜度增加，參數量也相應增加，因此需要足夠的記憶體容量儲存這些參數。高速且高容量的記憶體可以提供更快的數據存取速度，加速模型訓練。在將訓練好的模型導入實際應用時，如何優化記憶體、減少模型的佔用空間，以提高記憶體使用效率變得至關重要。
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至於硬體方面，CPU製造商的關注重點集中在終端裝置的AI處理能力，以尋求更快速（即時回應、低延遲）、更安全（本機儲存）以及更經濟（降低伺服器依賴）的目標。無論是Intel NPU、AMD Ryzen AI、Apple Neural Engine或Qualcomm NPU，這些技術均透過整合神經加速引擎，致力於在終端裝置上實現客戶端AI（Client AI）應用，代表使用者不再需要依賴雲端運算，即可離線執行AI推論（Inference）來滿足生產需求，並為高效運算的AI PC發展奠定基礎。
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隨著英特爾（Intel）、超微（AMD）都預計於2024年推出新平台，新規格均搭載DDR5，這也將加速推動DDR5的市占率及滲透率，同時帶動PC處理器的改朝換代，預計將掀起換機潮與AI PC的蓬勃發展。不僅大型伺服器、數據中心和高階工作站使用者需要高速及大容量的DRAM，以實現更快的數據存取速度；同時，對於那些熱愛新科技，渴望透過AI進行創作，或是對記憶體速度和容量有更高要求的遊戲玩家來說，令人期待的AI體驗將更加便利、唾手可及！

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2023年可說是生成式AI在各領域獨佔鰲頭的一年，時至2023年底，一個比生成式AI還火熱的話題關鍵字－AI PC誕生了！AI PC到底是什麼？簡單來說，可以將AI PC視為PC架構的升級版，廣泛定義為不須透過雲端平台，電腦裝置本身即具備生成式AI功能，與傳統PC一樣都有中央處理器（CPU）和圖形處理器（GPU），但卻多了傳統PC沒有的神經網路處理器（NPU），NPU能以更低功耗快速處理大量資料，搭配本地端的類大型語言模型（LLM），進一步加速生成式AI在工業、商業、教育上的應用發展。

DRAM對AI PC為什麼很重要？