ก่อนการประชุม Google I/O โกลูเกิลได้จัดงานเปิดตัวเชิงโปรโมตสำหรับ Android 17 ในช่วงเช้ามืดวันที่ 13 พฤษภาคม น่าประหลาดใจคือในงานนี้ โกลูเกิลได้เปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อนอย่างไม่คาดคิด—Android PC ต่างจาก Chromebook ที่เน้นตลาดระดับเริ่มต้น Android PC มุ่งเป้าไปที่ตลาดระดับสูงและเน้นคุณสมบัติด้านผลิตภาพเป็นจุดขายหลัก โกลูเกิลไม่ได้พอใจแค่ตลาดระดับเริ่มต้นอีกต่อไป แต่ต้องการขยายตลาดในวงการพีซีให้กว้างขึ้นนอกเหนือจากอุปกรณ์ขนาดเล็ก
แนวคิด AI PC ได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ผู้ผลิตชิปและอุปกรณ์ PC จำนวนมากต่างเน้นย้ำคุณสมบัติ AI ของผลิตภัณฑ์ของตน และอธิบายซ้ำแล้วซ้ำเล่าถึงการเปลี่ยนแปลงใหม่ๆ ที่ AI นำมาสู่การใช้งานของ PC ในขณะเดียวกัน การปรากฏตัวของคอมพิวเตอร์แอนดรอยด์ได้แสดงให้เห็นถึงแนวทางใหม่สำหรับ AI PC: ไม่ต้องพึ่งพาระบบเดสก์ท็อปแบบดั้งเดิม อีกทั้ง AI บนคลาวด์ไม่ใช่เพียงฟีเจอร์เสริม แต่เป็นหัวใจหลัก ซึ่งนำไปสู่ฟีเจอร์ที่เกี่ยวข้องทั้งหมด
(ที่มา: กูเกิล)
หากคอมพิวเตอร์แอนดรอยด์ประสบความสำเร็จ คอมพิวเตอร์คลาวด์มีแนวโน้มที่จะเป็นคำตอบในยุคปัญญาประดิษฐ์
AI PC ในปัจจุบันยังไม่ได้ “AI” พอ
ในอุตสาหกรรม PC ปัจจุบัน AI PC ดูเหมือนเป็นการเพิ่มชั้น AI เข้าไปบน PC แบบดั้งเดิม ในด้านชิป ทั้ง Intel และ AMD ได้เพิ่มหน่วยคำนวณ AI แบบแยกต่างหากเข้าไปในโปรเซสเซอร์ของ PC เพื่อเสริมความสามารถด้าน AI ที่ขอบเครือข่าย ในด้านระบบและระบบนิเวศ ผู้ผลิตอุปกรณ์ปลายทางต่างๆ กำลังสร้างแอปพลิเคชัน AI ของตนเองภายในระบบ รวมถึงโปรแกรมจัดการคอมพิวเตอร์ของตนเองและตัวแทนอัจฉริยะ และเชื่อมต่อกับโมเดลขนาดใหญ่จากภายนอก
อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ AI ประเภทนี้ยังคงเป็นคอมพิวเตอร์ Windows แบบดั้งเดิม โดย AI เป็นเพียงฟีเจอร์เสริมที่ช่วยเพิ่มคุณค่า นอกจากนี้ สถานการณ์การใช้งาน AI บน AI PC ส่วนใหญ่ล้วนขึ้นอยู่กับ AI บนคลาวด์ เช่น การสรุปและแก้ไขเอกสาร การสร้างภาพ และเครื่องมือต่างๆ ที่เรียกว่า “กุ้งมังกร”
แม้ว่าผู้ผลิตชิปจะเน้นย้ำถึงความสามารถด้าน AI แบบท้องถิ่นของชิปของตน และเน้นการใช้การคำนวณแบบฮิบริดด้วย CPU, GPU + NPU เพื่อปรับใช้โมเดลโอเพ่นซอร์ส แต่ในความเป็นจริง ความสามารถด้าน AI ที่ชิปสำหรับคอมพิวเตอร์ผู้บริโภคสามารถให้ได้นั้นยังคงจำกัดอยู่มาก เพราะไม่ใช่ทุกผู้บริโภคจะมีการ์ดจอ 5080 หรือหน่วยความจำเริ่มต้นที่ 32GB
(ที่มา: JD)
ในสถานการณ์เช่นนี้ คอมพิวเตอร์ทั่วไปสำหรับผู้บริโภคจะยากที่จะรันโมเดลขนาดใหญ่แบบออฟไลน์ได้อย่างแท้จริง จึงไม่สามารถรับผิดชอบงาน AI ที่ซับซ้อนกว่านี้ได้
เมื่อไม่นานมานี้ OpenClaw กลายเป็นที่นิยมอย่างมาก ทำให้ Mac mini หมดสต็อกและราคาเพิ่มขึ้น แต่ผู้คนส่วนใหญ่ใช้โมเดลบนคลาวด์เพื่อ “เลี้ยงกุ้ง” คู่มือการติดตั้งกุ้งต่างๆ จะกล่าวถึงว่า AI ใดมี Token ราคาถูก และวิธีลดการใช้ Token
(ที่มา: Gitbook)
แต่ในกรณีนี้ คำถามใหม่ก็เกิดขึ้น: หาก AI PC ยังคงต้องพึ่งพา AI บนคลาวด์เพื่อใช้งานฟีเจอร์ AI แล้วคุณค่าทางฮาร์ดแวร์ของ AI PC เองคืออะไร?
ท้ายที่สุด ตามทฤษฎีแล้ว คอมพิวเตอร์ทั่วไปที่ไม่มีชิป AI สามารถเปลี่ยนเป็น AI PC ได้ เพียงแค่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเพื่อเข้าถึง AI บนคลาวด์
แม้แต่ เราสามารถลดข้อกำหนดฮาร์ดแวร์ของพีซีอย่างรุนแรงได้ เพียงมีหน้าจอ คีย์บอร์ด และความสามารถในการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ก็สามารถกลายเป็นคอมพิวเตอร์คลาวด์ AI ได้ การพัฒนาและการแพร่หลายอย่างรวดเร็วของ AI ดูเหมือนจะเปิดโอกาสให้ “คอมพิวเตอร์คลาวด์” ซึ่งเป็นแนวคิดที่ไม่ได้ใหม่เลย ได้รับโอกาสในการระเบิดขึ้น
คลาวด์คอมพิวเตอร์บวกกับ AI คืออนาคตของ AI PC?
สำหรับเรา คอมพิวเตอร์คลาวด์ไม่ใช่สิ่งที่แปลกใหม่ หลายปีก่อน เกมคลาวด์ที่เป็นที่นิยมอย่างมาก โดยพื้นฐานแล้วถูกดำเนินการในรูปแบบของคอมพิวเตอร์คลาวด์ ในเวลานั้น 5G ได้รับการกระจายอย่างกว้างขวาง และคุณสมบัติของความล่าช้าต่ำและการรับส่งข้อมูลสูงถูกมองว่าเป็นยาอายุวัฒนะสำหรับการแพร่หลายของคอมพิวเตอร์คลาวด์
แต่ความเป็นจริงกลับโหดร้าย แนวคิดเรื่องเกมคลาวด์ยังคงไม่ได้รับความนิยมอย่างมาก บริการเกมคลาวด์ Stadia ที่กูเกิลเปิดตัวในปี 2019 ถูกยกเลิกภายในไม่ถึงสามปี ตามการรีวิวจากสื่อต่างประเทศและข้อเสนอแนะจากผู้ใช้ Stadia ต้องการคุณภาพเครือข่ายที่สูงมากเพื่อให้ได้ประสบการณ์ที่ลื่นไหลใกล้เคียงกับแพลตฟอร์มเกมแบบโลคัล เช่น ต้องเชื่อมต่อผ่านสายเคเบิลกับอินเทอร์เน็ตความเร็วสูงในท้องถิ่น แม้แต่การเล่นผ่าน WiFi ก็ทำให้ประสบการณ์ลดลงอย่างมาก ยิ่งไปกว่านั้น การใช้เครือข่ายมือถืออย่าง 5G ที่มีความไม่เสถียรสูงยิ่งเป็นไปไม่ได้
(ที่มา: กูเกิล)
อย่างไรก็ตาม เกมคลาวด์มีความไวต่อความล่าช้าของเครือข่ายสูง แต่ความยืดหยุ่นของ AI ออนไลน์สูงกว่ามาก ในฐานะผู้ใช้ทั่วไป เราได้ชินกับการที่ AI ต้องใช้เวลาในการ “คิด” เพื่อตอบคำถามและดำเนินการต่างๆ และเราไม่รีบเร่งรอผลลัพธ์จาก AI เหมือนกับที่เราทำกับเกม
ในที่สุดแล้ว ข้อจำกัดของความเร็วในการตอบสนองของ AI ไม่ได้อยู่ที่ความเร็วอินเทอร์เน็ต แต่อยู่ที่พลังการประมวลผล แม้ว่าคุณจะติดตั้งโมเดลขนาดใหญ่บนอุปกรณ์ของคุณเอง มันยังคงต้องใช้เวลาในการประมวลผลเพียงพอเพื่อสร้างคำตอบ
ดังนั้น เราเชื่อว่ารูปแบบของคอมพิวเตอร์คลาวด์นั้นเหมาะกับ AI PC โดยธรรมชาติ ส่วนคอมพิวเตอร์แอนดรอยด์ของกูเกิลนั้นกำลังสร้าง AI PC ด้วยรูปแบบที่ต่างจาก PC แบบดั้งเดิม บนคอมพิวเตอร์แอนดรอยด์ AI ไม่ใช่ฟีเจอร์เสริม แต่เป็นฟีเจอร์หลัก กูเกิลระบุว่าขณะนี้เครื่องมือ AI ส่วนใหญ่เป็นแอปอิสระ ผู้ใช้ต้องคัดลอกข้อมูลไปยังอินเทอร์เฟซ AI เพื่อใช้งานฟีเจอร์ AI แต่คอมพิวเตอร์แอนดรอยด์ผสาน AI เข้าไปในทุกส่วนของระบบ โดยที่เห็นได้ชัดที่สุดคือ เมื่อตัวชี้เมาส์เคลื่อนไปที่ใด AI ก็จะปรากฏที่นั่นทันที AI จะจับข้อมูล เช่น ข้อความ รูปภาพ หรือโค้ดที่อยู่ใกล้ตัวชี้ และจัดการหรือดำเนินการโดยตรง
(ที่มา: กูเกิล)
นอกจากนี้ วิธีการดำเนินการสำหรับคอมพิวเตอร์แอนดรอยด์มีความหลากหลายมาก สำหรับคอมพิวเตอร์แอนดรอยด์ โกลูเกิลให้แนวคิดและรูปแบบการดำเนินการเป็นหลัก ส่วนฮาร์ดแวร์นั้นยังต้องให้พันธมิตรผู้ผลิตเป็นผู้จัดทำขึ้น ตามแบรนด์พันธมิตรที่โกลูเกิลเปิดเผย สามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก ได้แก่ ชิปและอุปกรณ์สุดท้าย โดยชิปประกอบด้วยอินเทล ควอลคอมม์ และเมเดียเทก ขณะที่อุปกรณ์สุดท้ายประกอบด้วยฮิวเลตต์-แพคการ์ด ลีโนโว เอเชอร์ แอสซุส และเดล
หากพิจารณาจากแบรนด์ชิป สามารถพบว่า Google ไม่ได้สนใจว่าคอมพิวเตอร์ Android จะใช้ชิปโครงสร้างใด ทั้ง X86 หรือ ARM ก็ได้ เพราะในปัจจุบัน การใช้งาน AI บน PC ที่ใช้ Android ยังคงพึ่งพา Gemini บนคลาวด์เป็นหลัก ขณะที่ประสิทธิภาพการประมวลผลของฮาร์ดแวร์ในเครื่องนั้นค่อนข้างไม่สำคัญเท่า
นอกจากนี้ ผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตและบริการคลาวด์ยังคงให้บริการคอมพิวเตอร์คลาวด์อย่างต่อเนื่อง และกำลังพัฒนาไปสู่ทิศทางของ AI PC
สำหรับอาลีบี ปี 2024 ได้เปิดตัว Yiying AI Cloud Computer ซึ่งไม่เพียงมีฮาร์ดแวร์คลาวด์ที่ทรงพลัง แต่ยังได้รับการสนับสนุนอย่างเต็มที่จากโมเดลขนาดใหญ่ ถึงปี 2026 Yiying AI Cloud Computer ได้รับการอัปเกรดเพิ่มเติม โดยให้การสนับสนุนอย่างครอบคลุมสำหรับ OpenClaw การเลี้ยงกุ้ง สามารถปรับใช้ด้วยการคลิกเดียว เชื่อมต่อโดยตรงกับ Qwen และเชื่อมต่อกับเครื่องมือสื่อสารต่างๆ เช่น DingTalk, Feishu และ WeChat
(ที่มา: Alibaba Cloud)
อีกจุดหนึ่งที่ควรสังเกตคือ ผู้นำด้าน AI กำลังแข่งขันกันอย่างดุเดือดในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ซึ่งเป็นต้นเหตุหลักที่ทำให้ราคาหน่วยความจำพุ่งสูงขึ้น และในระยะสั้นยังไม่มีสัญญาณว่าราคาหน่วยความจำจะลดลง ดังนั้น การอัปเกรดสเปกของ PC สำหรับผู้บริโภคจะถูกจำกัดเพิ่มเติม หากยังคงใช้รูปแบบการอัปเดต PC แบบดั้งเดิมในการพัฒนา AI PC จะกลายเป็นเรื่องยากลำบาก แทนที่จะใช้ต้นทุนสูงเพื่อสะสมพลังการประมวลผลที่มีขีดจำกัดชัดเจนบนอุปกรณ์ท้องถิ่น ควรพิจารณาส่งงาน AI ไปยังคลาวด์โดยตรง
ยุคสมัยเปลี่ยนไป ผู้ผลิต PC จะรับมืออย่างไร?
การบูรณาการ AI เข้ากับ PC ได้กลายเป็นแนวโน้มที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ ผู้เล่นทั้งหมดในห่วงโซ่อุตสาหกรรม PC ต่างพากันคิดอย่างหนักว่าจะขึ้นเรือ AI PC ได้อย่างไร บทบาทของพวกเขาแตกต่างกัน จึงมีวิธีการผลักดัน AI PC ที่ไม่เหมือนกัน
ก่อนอื่นคือผู้ผลิตชิป ซึ่งยังคงเน้นย้ำถึงความสามารถในการประมวลผล AI สำหรับชิปผู้บริโภค และสร้างบริบท AI รอบๆ มัน ยิ่งไปกว่านั้น อินเทลและ AMD ยังคงลงทุนอย่างต่อเนื่องในตลาดเซิร์ฟเวอร์ เพื่อแย่งชิงคำสั่งซื้อจากผู้นำด้าน AI
ในที่สุดแล้ว ผู้ผลิต AI จำเป็นต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ซึ่งแน่นอนว่าต้องมีการซื้อชิป AI จำนวนมาก และผู้ที่สามารถรับคำสั่งซื้อเหล่านี้ได้ นอกเหนือจาก NVIDIA ก็มีเพียง Intel, AMD และแบรนด์ CPU แบบดั้งเดิมอื่นๆ เท่านั้น
รายงานผลการดำเนินงานล่าสุดของ AMD แสดงให้เห็นว่า รายได้จากภาคธุรกิจ “ศูนย์ข้อมูล” ในไตรมาสแรก đạtถึง 5.8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ คิดเป็นสัดส่วนเกินครึ่งหนึ่ง นอกจากนี้ กำลังการผลิตของ Intel และ AMD ยังไม่เพียงพอต่อปริมาณคำสั่งซื้อ โดย AMD ได้เริ่มแสวงหาความร่วมมือจากผู้ผลิตชิปอื่นๆ เช่น Samsung นอกเหนือจาก TSMC
(ที่มา: AMD)
ถัดมาคือผู้ผลิตอุปกรณ์ปลายทาง ซึ่งรวมถึงแบรนด์พีซีดั้งเดิมอย่าง Lenovo, ASUS และ HP รวมถึงแบรนด์ใหม่ๆ เช่น Huawei, Xiaomi และ Honor ณ ขณะนี้ ดูเหมือนว่าพวกเขาในการพัฒนา AI PC ส่วนใหญ่ยังคงอิงบนสถาปัตยกรรมดั้งเดิมที่ใช้ชิปของ Intel/AMD ร่วมกับระบบปฏิบัติการ Windows โดยเสริมความสามารถด้าน AI ของพีซีผ่านการฝังซอฟต์แวร์เช่น PC Manager และ Agent
ในขณะเดียวกัน แบรนด์โทรศัพท์มือถือยังมีข้อได้เปรียบอีกประการหนึ่งในตลาด AI PC คือสามารถเชื่อมต่อผลิตภัณฑ์ PC เข้ากับอุปกรณ์ต่างรูปแบบในระบบนิเวศฮาร์ดแวร์ของตนเอง เช่น โทรศัพท์มือถือ ระบบเครื่องยนต์รถยนต์ อุปกรณ์สวมใส่ และอุปกรณ์ในบ้าน ทำให้ความสามารถด้าน AI สามารถไหลเวียนอย่างไร้รอยต่อระหว่างอุปกรณ์ต่างๆ ตัวอย่างเช่น Xiaomi ที่มี Super Xiao Ai ซึ่งเป็นเครื่องมือที่รวมความสามารถหลายด้านไว้ เช่น ตัวแทนอัจฉริยะ ผู้ช่วย AI และผู้ช่วยเสียง สามารถปรากฏอยู่บนอุปกรณ์ต่างๆ ในระบบนิเวศของ Xiaomi
(ที่มา: Xiaomi)
นอกจากนี้ แอปเปิลยังเป็นผู้เล่นที่พิเศษในตลาด AI PC เวลาที่ Apple Intelligence เปิดตัวนั้นมาตั้งแต่เนิ่นนาน แต่กระบวนการนำไปใช้งานจริงกลับล่าช้า ทำให้การนำ AI มาใช้กับ Mac ดูยุ่งยากและไม่ลงตัว อย่างไรก็ตาม ข้อได้เปรียบของแอปเปิลในตลาด PC ยังคงอยู่ที่ความสามารถในการผสานซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์เข้าด้วยกันอย่างสมบูรณ์แบบ โดยมีการควบคุมอย่างเด็ดขาดต่อชิปซีรีส์ M และระบบปฏิบัติการ macOS
เมื่อเร็วๆ นี้ แอปเปิลได้เพิ่มปริมาณการผลิต MacBook Neo จาก 5 ล้านหน่วยเป็น 10 ล้านหน่วย และยังคงผลิตชิป A18 Pro แม้ต้องจ่ายราคาสูง เนื่องจากความสำเร็จของโน้ตบุ๊กรุ่นนี้ ข้อมูลตลาดโน้ตบุ๊คออนไลน์ในไตรมาสที่ 1 ที่ LuoTu เปิดเผยแสดงให้เห็นว่า แอปเปิลได้กลายเป็นแบรนด์พีซีอันดับสองในตลาดภายในประเทศ รองจากเลนโนโว
(ที่มา: Luotu)
ในบริบทที่ราคาการจัดเก็บพุ่งสูงขึ้น MacBook รุ่นราคาถูกกลับมีความน่าสนใจอย่างน่าตกใจ โดยตรงไปตรงมา MacBook Neo ไม่ได้รับการคาดหวังไว้มากนัก และดูเหมือนเป็นผลิตภัณฑ์ที่ใช้เพื่อระบายสต็อก A18 Pro ซึ่งแสดงให้เห็นว่า Apple มีความสามารถในการสร้าง PC ราคาถูกที่ประสบความสำเร็จ เมื่อมีฐานผู้ใช้ที่มั่นคง MacBook ที่ได้รับการสนับสนุนโดย Apple Intelligence มีโอกาสก้าวขึ้นมาเป็นผู้นำในยุค AI PC
สุดท้าย ไม่สามารถมองข้ามไมโครซอฟต์ ผู้นำด้านระบบ PC ได้ การกระทำของไมโครซอฟต์เกี่ยวกับ AI PC มีสามด้านหลัก ได้แก่ การกำหนดมาตรฐานฮาร์ดแวร์ AI PC การรีโครงสร้างระบบ และความหลากหลายของสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์
ไมโครซอฟท์กำหนดให้ AI PC ต้องมีพลังการประมวลผลมากกว่า 40 TOPS และหน่วยความจำมากกว่า 16GB โดยได้แนะนำ Windows Copilot Runtime ลงในระดับพื้นฐานของ Windows ซึ่งรวมโมเดลขนาดเล็กหลายตัวไว้ด้วย นอกจากนี้ Windows ยังมีฟีเจอร์ AI ต่างๆ เช่น คำบรรยายแบบเรียลไทม์ และ Recall
(ที่มา: Microsoft)
ยังมีจุดสำคัญอีกประการหนึ่ง คือ Copilot ใช้เทคโนโลยีโมเดลขนาดใหญ่ของ GPT และความสามารถในการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตของ Bing พร้อมผสานอย่างลึกซึ้งเข้ากับระบบ Windows เว็บเบราว์เซอร์ Edge และ Office 365 เพื่อใช้ประโยชน์จากข้อได้เปรียบของระบบนิเวศอย่างเต็มที่ ซึ่งสิ่งนี้ส่วนใหญ่ยังคงอาศัยความสามารถด้าน AI บนคลาวด์
เขียนไว้ที่สุดท้าย
การปรากฏตัวของคอมพิวเตอร์แอนดรอยด์ได้ท้าทายรูปแบบพีซีแบบดั้งเดิมที่คงที่มานานหลายปี มันเป็นแนวคิดผลิตภัณฑ์อีกแนวทางหนึ่งสำหรับการพัฒนาพีซีในยุคปัญญาประดิษฐ์: ลดการพึ่งพาอุปกรณ์ท้องถิ่น และเน้นการใช้งานบนคลาวด์
ในยุคที่ต้นทุนการจัดเก็บยังคงสูงและพลังการประมวลผลระดับผู้บริโภคในท้องถิ่นเผชิญกับข้อจำกัด แนวทางที่ทำลายอุปสรรคทางฮาร์ดแวร์และมอบพลังการผลิตหลักให้กับแบบจำลองขนาดใหญ่บนคลาวด์นั้น ชัดเจนว่ามีจินตนาการมากกว่า
แน่นอน การเปลี่ยนแปลงรูปแบบของพีซีที่เกิดจาก AI ยังแค่เริ่มต้นเท่านั้น ไมโครซอฟต์และผู้ผลิตพีซีแบบดั้งเดิมจะไม่นั่งรอให้สถานการณ์เกิดขึ้น พวกเขายังคงเน้นความสำคัญของพลังประมวลผลที่ปลายทาง แต่ได้เริ่มนำ AI บนคลาวด์มาใช้อย่างครอบคลุม ในขณะเดียวกัน แอปเปิลก็จะยังคงใช้ข้อได้เปรียบจากระบบนิเวศที่ผสานทั้งซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ พร้อมกลยุทธ์การขยายตลาดเพื่อแย่งส่วนแบ่งตลาดต่อไป ตลาดพีซีในอนาคตจะไม่ใช่การแข่งขันด้านพารามิเตอร์ฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียว แต่จะเป็นการแข่งขันแบบองค์รวมระหว่างการใช้พลังจากคลาวด์ การรีโครงสร้าง AI ระดับระบบพื้นฐาน และระบบนิเวศข้ามอุปกรณ์
การใช้ Android บนคอมพิวเตอร์จะเป็นคำตอบสุดท้ายหรือไม่ ยังต้องผ่านการทดสอบในด้านความเสถียรของเครือข่าย ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมผู้ใช้ แต่สามารถแน่ใจได้ว่า AI ได้เปลี่ยนแปลงนิยามของ PC ไปอย่างสิ้นเชิง
คอมพิวเตอร์รุ่นต่อไปอาจไม่จำเป็นต้องใช้การ์ดจอราคาแพงและหน่วยความจำขนาดใหญ่อีกต่อไป แค่มีหน้าจอและการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตไปยังคลาวด์ ก็สามารถปลดปล่อยศักยภาพได้ ยุคใหม่ของคอมพิวเตอร์คลาวด์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังจะมาถึงเรา
บทความนี้มาจาก "Lei Technology"