电脑品牌技嘉科技(GIGABYTE)以“ENTER INFINITY”为主题参展 COMPUTEX 2026,完整展示主板、显卡、PC 硬件、笔记本电脑、电竞显示器与电脑周边等全系列消费性产品阵容。适逢技嘉成立 40 周年,本次展出不仅展现品牌四十年来持续引领产业创新的技术实力,也揭示技嘉在 AI 科技、沉浸式电竞体验、美学设计与智能运算上的全新篇章。
在迈入成立 40 周年之际,技嘉以“ENTER INFINITY”为核心主题,不仅象征品牌承袭四十年来累积的技术实力与创新能量,更代表迈向 AI 新世代与无限未来的发展方向。展会现场将完整展示 AI 技术如何深度整合至技嘉产品生态系中,涵盖智能性能调校、地端 AI 运算,以及 AI 强化使用体验等方向。从 AI 驱动的性能与创作者工作流程优化,到 AI PC 与边缘 AI 应用,技嘉通过软硬件整合,加速AI 应用落地至游戏、创作、生产力与日常使用情境。
除了 INFINITY 系列产品外,技嘉也将带来完整的 AI 与电竞产品展示。AI 生态系涵盖个人电脑、笔记本电脑、AI BOX 与 AI TOP 解决方案,能在多种情境下提供本地 AI 加速、可扩展的 AI 工作流程,以及智能系统优化。在游戏领域,技嘉将展示多款业界领先的 PC DIY 硬件,包括主板、显卡以及提供高刷新率与沉浸式视觉体验的 OLED 电竞显示器。同时现场也将展出 STEALTH 背插的PC方案与木纹版产品等美学导向的创新概念,完美融合游戏性能与设计美学。
Arm认为,当下,AI 正在重塑各行各业,尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展,还是 AI 应用需求的不断增长,都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起,这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的,同时也正在催生一系列新一代应用场景。
过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU,随着异构计算的发展,CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时,Arm即指出,CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力,为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块,补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2(第二代可伸缩矩阵扩展)技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升,包括:
* AI性能提升最高5倍;
* 语音工作负载延迟降低4.7倍;
* 音频生成速度提升2.8倍。
在Gemma 4模型测试中,SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速,解码阶段最高1.6倍提升。
与此同时,Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者,目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架,开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发,就能自动获得开箱即用的性能优化。
过去两三年间,Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发,原生应用数量显著增长,企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看,Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统,包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux,这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。
近期,在Microsoft Build 开发者大会上,Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目,旨在引导开发者获取相关学习资源,并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持,将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。
从Windows on Arm到智能体PC
对于Arm而言,AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS(Compute Subsystem)产品——CSS for PC,第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。
值得关注的是,近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品,该平台集成了20个Arm核心,被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说,AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台,而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。
结语
AI时代正在重新定义计算产业。
从智能手机到AI PC,从云计算到边缘推理,Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态,打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代,那么未来几年,Arm真正要争夺的,将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起,这场由AI驱动的架构变革,或许才刚刚开始。
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