在 AI 蓬勃发展、各行各业踊跃拥抱的当下，作为重要生产力工具的电脑设备，也必须紧跟时代步伐，以满足企业对 AI 应用的需求。
然而，如何挑选出契合公司业务发展特性的 AI PC，却让负责采购的行政人员陷入了难题 。
为了帮行政人员更好的了解，今天我们就行政采购AI PC时应该了解的一些重点来聊一聊，让“你”采购时不再两眼一黑！
行政选购AI PC时，性能参数无疑是首要关注点。早前挑选电脑时，我们主要关注处理器（CPU）、显卡（GPU）、内存与存储的型号和基本参数。然而，在AI技术日益普及的今天，这些硬件背后的算力指标也成为了核心的评价标准。
1. AI 算力指标
AI算力是衡量设备在人工智能运算领域性能的关键指标。具体来说，TOPs（Tera Operations Per Second，万亿次运算）数值的高低直接反映了设备的AI运算能力强弱。数值越高，表明设备处理复杂数据分析和机器学习任务的速度越快。
对于行政人员来说，深入理解不同算力参数对实际业务运作的影响极为重要。特别是在面对大规模数据处理或运行高度复杂的算法场景时，具备高TOPs值的设备能够大幅度提升工作效率，显著缩短任务执行时间。因此，在采购AI PC的过程中，算力指标应当被置于优先考虑的位置，以确保所选设备能够充分满足公司的业务需求。
以戴尔Precision移动工作站新品为例，搭载NVIDIA®专业级显卡，支持更高算力实现10秒出图，可加速实现包括AI绘画、文生图、图生图等AI创意的落地，成为完美适配日常生产与内容创作的好帮手。
2. CPU 核心参数解读
要实现卓越的算力表现，离不开作为电脑大脑的CPU，它在执行AI任务时发挥着举足轻重的作用。CPU的性能是否足以支撑高强度的AI运算，关键在于其核心数、主频以及缓存大小这些核心参数的考量，它们共同构成了评估CPU性能的重要指标。
具体来说，核心数的多少直接影响了CPU的并行处理能力，更多的核心意味着能够同时处理更多的任务，这对于执行复杂且计算密集的AI任务尤为关键。
主频则决定了CPU的基本运算速度，主频越高，单个任务的执行效率通常也会越高。
而缓存大小则关乎数据访问的速率，大容量缓存能够减少CPU对内存的依赖，加速数据的读取与传输，从而提升整体运算效率。
以戴尔Precision移动工作站系列新品之5860为例，可搭载英特尔® 至强® W7-2495X，多达24 核心, 睿频至高可达 4.8 GHz，能支持更高算力。
因此，在追求高算力的过程中，对CPU的这三个关键参数进行深入分析与合理评估，是确保所选计算机能够满足高强度AI运算需求的重要步骤。
3. GPU 性能参数评估
GPU在图形密集型AI任务中发挥着重要作用，如3D建模、图像渲染等。对于那些有图形密集型AI任务需求的企业而言，在选择GPU时，必须高度重视其性能参数。为了准确评估GPU的性能，应重点关注显存容量、显存类型、流处理器数量等参数。
显存容量：显存容量（GB）决定了GPU能够同时处理的数据量。对于需要处理大量图像或视频数据的AI任务，显存容量越大，GPU的表现越出色。当前市面上，常见的显存容量为8GB起步。
显存类型：显存类型，决定了数据传输的速度和效率。高速显存能够提升GPU的运算速度，减少数据等待时间。常见的有 DDR4、GDDR5、GDDR6 等，新一代显存类型如 GDDR6 具有更高带宽和更快速度。
流处理器数量：流处理器是GPU中的核心计算单元，数量越多，GPU的并行处理能力越强。在处理复杂图形和算法时，流处理器数量多的GPU能够更快地完成任务。以NVIDIA RTX 3080为例有8704个流处理器。
在选购AI PC时，应根据公司的业务需求判断GPU性能是否达标。对于需要处理大量图形密集型AI任务的公司，建议选择显存容量大、显存类型先进且流处理器数量多的GPU。
4.NPU的独特价值：
在选购 AI PC 时，大家会发现有一个新的名词-NPU 。NPU，全称神经网络处理单元，是专为加速 AI 计算而设计的芯片。与传统芯片不同，NPU 能够以更低的功耗和更高的效率执行图像识别、语音识别等 AI 任务，在 AI 计算领域发挥着关键作用。
以 Intel 最新的 Core Ultra 系列 AI 芯片为例，其采用了 CPU+GPU+NPU 的融合架构，这种创新设计被称为 “40 年来 PC 处理器架构上最大的跃进”，促使 AI PC 的性能实现了质的飞跃。当面对复杂的 AI 绘画任务时，搭载 Ultra 系列架构的 AI PC 优势尽显：借助 NPU 强大的运算能力，可快速生成高质量图像；同时，通过 CPU 和 GPU 的协同工作，保障系统流畅运行，实现图形的精细处理。比如，酷睿 Ultra 200HX 系列处理器就可提供高达 13 TOPS 的 AI 算力，为各类 AI 应用提供强大的算力支持。
相比传统 PC，配备 NPU 的 AI PC 在各类 AI 应用场景中展现出更为卓越的性能。无论是实时翻译、智能语音助手这类常见应用，还是复杂的机器学习模型训练，AI PC 都能快速响应各类 AI 指令，高效完成任务，极大地提升了工作效率与用户体验。
5.接口与扩展性：
考虑未来可能的硬件升级需求，最好在平衡预算后，选择具有足够接口和扩展槽位的AI PC，以便后续升级显卡、存储等硬件。
6.散热系统：
高性能硬件在运行过程中会产生大量热量，良好的散热系统是保证设备稳定运行的关键。选购时，可以关注散热风扇的数量、散热鳍片的面积等参数。
为了精确评估企业所需的AI算力水平，企业的采购人员必须深入了解和熟悉公司的具体业务需求。这一过程中，应关注以下几个关键步骤：
1.业务场景梳理：
全面梳理公司各部门涉及的AI具体业务场景，包括但不限于智能客服、精准营销预测、生产流程优化等。对于每个场景，要明确其数据处理量、运算复杂程度等，从而准确评估出对算力的具体要求。
2.与技术团队沟通：
加强与公司内部技术专家或IT团队的沟通至关重要。通过与他们的交流，可以获取基于实际业务经验对AI算力需求的深入评估和专业建议。这些技术视角和数据支持将为采购人员提供更加准确和全面的算力需求评估。
3.考虑未来增长预期：
在评估当前算力需求的同时，采购人员还需考虑公司业务的未来增长预期。为了应对未来可能出现的更高算力需求，应预留一定的算力冗余，确保企业在未来一段时间内能够持续、稳定地运行AI应用，支持业务的快速发展。
在AI时代，软硬件兼容性和生态系统的适配性变得同样重要。采购人员在选购AI PC时，应着重关注以下几个关键方面以确保设备的兼容性和高效运行：
1.软件兼容性评估：
确保AI PC预装的操作系统、驱动程序和AI框架（如TensorFlow、PyTorch等）与企业的AI应用兼容。
2.AI生态系统适配
考察AI PC是否能够无缝集成到企业的AI生态系统中，包括数据平台、模型训练与部署工具、AI服务管理等。这有助于提升AI应用的开发效率和部署便捷性。例如，如果公司的AI业务主要基于英伟达的CUDA计算平台开发，那么选择支持CUDA的GPU以及与之适配的AI PC将至关重要。
3.NPU的生态系统适配
对于采用 Intel Ultra 系列等集成了 NPU 的 AI PC 而言，还需要确保其 NPU 能够与企业的 AI 应用和框架实现良好兼容。英特尔的 NPU 凭借矩阵引擎等先进技术，能够高效支持多种 AI 框架和应用。但在实际采购过程中，仍需仔细确认，避免因兼容性问题给后续使用带来阻碍 。
综上所述，在 AI 时代，行政采购人员选购企业电脑设备时，需要综合考量性能参数、算力需求、软件兼容性以及预算与成本等多个方面。
事实上，除了终端设备的选择，还需对后端设备的配备加以考虑，例如是否需要高性能服务器、大容量存储设备以及高效的数据处理和分析系统。这些后端设备对于企业整体的 AI 应用效能同样起着关键作用，它们与前端的 AI PC 协同工作，共同构建起企业高效运行的数字化办公环境。
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