很长一段时间里，人们对于 CPU 核显的性能，都还停留在「能用」的阶段， 不过苹果的 M 系列芯片核显却颠覆这一认知，让大家意识到核显的性能其实也有很大的进步空间。

在核显领域，强大的并不只有苹果，在独显市场被英伟达打得满地找牙的 AMD，前段时间就曝光了目前最强的 x86 架构核显，并将会搭载于未来发布的 Radeon 8000S 系列上。

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作为 x86 生态的一员，AMD 的核显在泛用性上无疑是远远超越苹果的，而且从目前曝光的信息来看，其性能更是一个大 " 惊喜 "。

近日曝光的 AMD 新核显，其芯片代号已经基本确定，并非沿用此前的 Radeon 800M/900M，而是直接更名为 Radeon 8060S 和 Radeon 8050S。新的命名方式与 AMD 积极发布的下一代 RX 独立显卡保持一致，换言之所采用的核心与 AMD 的独显大概率是同款。

虽然此前 AMD 也尝试过将独显核心部署到 CPU 里，但是受限于工艺制程，并没有取得很好的效果，所以后续还是单开一个序列，只是沿用了独显的同款 GPU 架构。不过，即使并非同款核心，出色架构设计带来的性能提升也让 AMD 的 APU（AMD 对拥有高性能核显单元的 CPU 的称呼）成为 x86 最强。

而在台积电的 3nm 制程成熟后，加上 DDR5 内存的成熟以及 CAMM2 内存标准的正式确定，AMD 也终于找到了进一步提升核显性能的机会。从曝光的信息来看，Radeon 8060S/8050S 将分别拥有 40/32 个 CU 单元，其中 Radeon 8060S 的单元数与苹果的 M4 Max 一致，其实际性能或将接近移动版的 RTX 4070。

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如果曝光信息无误，那么这将会是核显性能首次能够与高端独立显卡角力，要知道上一代核显的实际性能只是刚好超过 GTX 1650 的水平（英伟达在 2019 年发布的入门级独显），而 RTX 4070 则是英伟达 2023 年发布的高端显卡，如果按综合测试的基准成绩来算，RTX 4070 的性能约等于 GTX 1650 的 3.8 倍。

如此大的提升是怎么做到的？很简单，看看 CU 单元数量就知道了，Radeon 890M 的 CU 单元数量只有 16 个，而 Radeon 8060S 则是 40 个，是前者的 2.5 倍，即使其他参数不做调整，性能也将是前者的两倍以上。

而且，搭载 Radeon 8060S 的锐龙 AI MAX 300 系列将会采用 chiplet 分离式设计，简单来说将 GPU 芯片与 CPU 芯片分开封装并彼此独立。因此可以在 CPU 里塞进超大规模的 GPU 核心，甚至从曝光的内部设计图来看，GPU 核心的面积要明显大于 CPU 核心。

另外，chiplet 分离式设计还可以让 AMD 将 HBM3 内存集成到芯片内，作为 GPU 核心的独立显存使用，解决主板内存带宽和速度无法满足 GPU 性能释放的问题。正是因为有望解决了 GPU 核心以及显存带宽问题，才让新一代核显在性能上出现了惊人的突破。

核显性能媲美高端独显，或许真的不只是说说而已了。

为什么 AMD 要执着于将高性能的 GPU 塞进 CPU 里？以前主要是为了押注入门娱乐 PC 的赛道，只需要购买一个比同规格 CPU 贵一点的 APU，你就可以得到一个高性能 CPU+ 入门级独显性能的核显，能够满足网游及部分单机游戏的娱乐需求，而且因为不需要考虑显卡的安装，可以做成盒子大小的迷你主机，便于部署和摆放。

但是随着 AI 大模型的出现，APU 的用途就悄然发生了变化，核显的用途不再是视频编解码加速和游戏，而是成为 AI 算力的一部分。虽然现在的 CPU 大多将 NPU 作为主要的 AI 算力来源，但是 GPU 在并行计算和高计算量任务方面的优势是无可替代的。

举个例子，AI 大模型中非常热门的文生图功能，在部分 AI PC 上已经实现了端侧运行，但是实际效果并不好，往往只能生成构图简单且小尺寸的图像。这是因为 NPU 虽然在 AI 运算上非常高效，但是却不具备 GPU 的超强并行计算性能，难以进行复杂的非线性操作和深层次的模型计算。

实际上，NPU 和 GPU 在文生图等功能上是可以互补的，利用 NPU 的高效推理分析和理解用户需求，同时生成简单的图像框架，再用 GPU 来执行更深层次的优化并丰富画面，最大程度地利用各计算模块的优势，就可以提供更高效的 AI 服务。

未来的 AI 功能想要在图像分析、生成、修改等方面进行更深层次的功能探索，那么 GPU 就是必需的，因为其本身的性能特点是无可替代的。而且，不要觉得这些功能离你还很遥远，就以我们常用的 Adobe Photoshop 来说，新版本已经支持大量 AI 功能，并且提供本地端侧的 AI 功能支持。

图源：Adobe

而在实际测试中，虽然没有独立显卡的 PC 也可以运行端侧 AI 功能，但是却有大量功能被限制，即使是可用的功能效率也大打折扣。所以，Adobe 建议用户搭配至少拥有 4GB 显存的 GPU，以此来保证端侧 AI 功能的基础功能都可以启用。

随着 Adobe 在旗下软件中普及 AI 功能，轻薄本的核显性能已经无法满足需求，除非你只打算使用 Adobe 套件的基础功能，否则一个性能过得去的 GPU 就是必需的，不管它是独显还是核显。

Adobe 只是整个 AI 生态的其中一部分，未来的 AI PC 显然不会止步于此。

那么问题来了，为什么一定要核显？CPU+ 独显的组合难道不行吗？并非如此，APU 和 CPU+ 独显都是未来 AI PC 的方向，但是侧重点却有所不同。CPU+ 独立显卡，也就是现在的高性能笔记本电脑，虽然性能强大但是因为需要应付两个热源，所以对散热系统要求更高，无法做到真正的轻薄设计。

但是 APU 不同，因为 CPU、GPU 等都被封装到一个芯片里，可以通过均热板等技术更好地优化散热系统，在保持散热系统轻量化的同时满足散热需求，更好地满足移动办公需求。

换言之，APU 能够满足 AI PC 的移动化和随时部署要求，虽然在性能峰值等方面肯定无法与 CPU+ 独显的组合相比，但是却可以更好地部署在小型 PC、移动 PC 里。当然，一个高性能的 APU 本身功耗肯定不会低，届时就只能看 CPU 厂商如何进行取舍了。

此外，APU 可以利用统一内存等技术，让 CPU、GPU 共用高速内存，虽然成本会显著上升，但是也可以提供更高的性能，并且满足大型 AI 模型的运行要求。比如苹果的 Mac 就利用超大统一内存的优势，能够流畅运行 RTX 4090 都无法流畅运行的 AI 模型，不管是 AI 开发还是 AI 应用，都有着更显著的优势。

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实际上，CPU+GPU 的组合芯片已经被多个半导体巨头盯上，除了前面提到的苹果和 AMD 外，英特尔、英伟达也在探索这个市场，英特尔的 Xe-LPG 就采用了独显同等核心，只是性能与 AMD 还有很大差距，仅相当于 780M 的水平。至于英伟达，则是更激进一些，选择直接将 CPU 内置到 GPU 里，反其道而行之。

其实英伟达的思路也是可以理解的，既然自家的优势在于 GPU 而非 CPU，那么将 GPU 打包为主要卖点，CPU 作为附赠功能来销售就可以更好地发挥出英伟达的技术优势，只是对于 PC 市场来说这样的组合确实很新鲜。

核显赛道以前是英特尔独秀，后来 AMD 加入战场，现在则是进入三国争霸的阶段，英特尔、AMD、英伟达都想在这个市场上取得优势，因为这将关系到未来的 AI PC 市场走向。苹果呢？作为四大主流芯片平台里唯一的封闭式生态，苹果虽然并不直接参与竞争，但是却已经成为其余三家无法忽视的对手。

未来，随着苹果逐渐完善自己的系统生态，Mac 设备的市场份额会不可阻挡的上升，虽然因为价格等问题并不会直接威胁到 x86 PC 的核心地位，但是却会蚕食掉相当一部分移动 PC 和 AI PC 市场。

谁能想到，曾经毫不起眼，被视为 CPU 附赠品的核显，会有一天成为兵家必争之地。