Geschiedenis van de pc & AI: de toekomst van edge-hardware voorspellen

Deze inhoud komt uit een deeltijdsessie van IceWhale Technology binnen FreeS Fund. Het doel is om de belangrijkste transformaties, ontwikkeltrends, kritieke gebeurtenissen en de onderliggende constante consumentenvraag van de pc-industrie in Silicon Valley in de jaren 80 te herzien. Het artikel is vrij lang en behandelt de staat van chips in de jaren 80, de start en penetratie van pc’s, de veranderingen in DOS en Windows 1.0 systemen van 1980-1990, vroege killer-apps voor pc’s en koude startscenario’s. We hopen dat u het geduldig kunt lezen, met als doel uw investeringsbeslissingen en productinnovaties in AI-hardware en toepassingen te inspireren.

Een citaat van Ray Dalio van Bridgewater Associates:

De opkomst van de pc, het informatiseerproces en de vier sleutelelementen

Computer History Museum, Silicon Valley jaren 80

Apple I – 1976

$666

Auteur: The wub
Licentie: Creative Commons Naamsvermelding-GelijkDelen 4.0

Apple II – 1977

MOS Technology 6502, 8-bit, kleur, $1200+, 8 uitbreidingsslots

Auteur: Rama
Licentie: CC BY 2.0

IBM PC – 1981

Intel 8088, 16bit, 16 MHz, $1500

Auteur: Rama & Musée Bolo
Licentie: CC BY-SA 2.0 fr

Commodore 64 – 1982

$595 ->$299

Auteur: Bill Bertram
Licentie: Creative Commons Naamsvermelding-GelijkDelen 2.5

Tegenwoordig, terwijl OpenAI, Google en Microsoft het “tijdperk van intelligentie” definiëren op basis van grote modellen, laten we eerst teruggaan naar het vroege “informatietijdperk” dat werd opgebouwd met de geboorte van de pc in 1976. Dat was het moment waarop de Apple I werd geboren. Deze computer werd gelanceerd door Steve Jobs en Steve Wozniak in een geekgemeenschap genaamd de Homebrew Computer Club, met een prijs van $600. De lancering van de Apple I in de club was vergelijkbaar met een online crowdfundingproject op Kickstarter van vandaag. Het was alleen bedoeld voor geeks, vereiste handmatige montage van onderdelen en werd als een bouwpakket geleverd… de vroege verkoop was slechts iets meer dan 200 stuks. Maar dit product legde de basis voor Apple en hielp Jobs en zijn team hun eerste groep gebruikers te verzamelen.

Kort daarna, in 1977, bracht Apple de Apple II uit. Deze generatie was niet alleen verfijnder in uiterlijk, met een kleurenscherm, maar had ook uitbreidingsslots en een geïntegreerde behuizing, waardoor het voor geeks makkelijker werd om uit te breiden en zelf te bouwen. De andere kernspecificaties veranderden echter niet veel. De lancering van de Apple II was een mijlpaal; de prijs was $1250, veel lager dan de dure commerciële computers van die tijd.

Vier jaar later stuurde IBM, naar verluidt onder marktdruk, een slank team van 12 personen om een project met de codenaam “Project Chess” te lanceren, waarmee het zijn positie als marktleider bevestigde. Als toonaangevend bedrijf moesten ze natuurlijk een krachtig statement maken. Ze introduceerden de IBM PC, gebaseerd op een Intel-processor, en adopteerden een open hardware-architectuur. Dit opende de deur voor andere fabrikanten om compatibele apparaten te maken, wat op zijn beurt de vorming van het Wintel-ecosysteem bevorderde. IBM’s open strategie leidde er snel toe dat zijn PC-standaard door de markt werd geaccepteerd.

De Commodore 64 in 1982 is een ander bedrijf dat het vermelden waard is, hoewel het niet ver kwam. In de beginperiode raadde het enkele belangrijke strategieën correct. Het bood toonaangevende grafische en audio-prestaties tegen een concurrerende prijs van $595, wat goed werd ontvangen. Tegelijkertijd gaf Commodore prioriteit aan uitbreiding naar de Europese markt, waarbij meer dan de helft van de omzet uit Europa kwam. Door gebruik te maken van lokale distributienetwerken en reclame, won het snel aan populariteit en legde het een solide basis voor zijn aanwezigheid op de wereldwijde thuiscomputermarkt.

Net zoals er tegenwoordig talloze subkanalen op Reddit zijn voor grote modellen zoals ChatGPT, LocalLLM en Stable Diffusion, ontstond in de beginperiode van elk tijdperk een groot aantal getalenteerde individuen en ideeën uit online en offline gemeenschappen. Dit is niet zo onbekend in de wereld van vandaag, aangezien veel techgiganten vroeger rondhingen in BBS-forums toen het internet net kwam, voordat ze zich verspreidden over verschillende industrieën. Vandaag heeft de gemeenschap rond grote modellen aan topuniversiteiten vergelijkbare kenmerken.

Maar wat nog interessanter is, is dat zulke clubs meestal geleidelijk verdwijnen over een decennium. Het patroon is dat wanneer een nieuwe categorie ontstaat, het een groep enthousiastelingen aantrekt die zeer actief zijn in de gemeenschap, allerlei ideeën voorstellen en zelfs vroege productprototypes maken. Naarmate grote bedrijven ingrijpen en innovatie verschuift naar commercialisering, rijpen de vroege bottom-up, door de gemeenschap ontstane ideeën geleidelijk en krijgen ze vorm. Deze gemeenschappen hebben echter vaak een “bestemming”: ze bloeien enorm tijdens periodes van actieve innovatie, maar hun populariteit neemt af naarmate de industrie volwassen wordt en giganten ontstaan. De Homebrew Computer Club, evenals de ontwikkeling van de huidige modelindustrie, 3D-printen en quadcopters, volgen allemaal dit “boom-en-bust” patroon.

Auteur: ZyMOS Creative Commons Naamsvermelding-Gelijk delen 4.0

De Intel 8088 is een klassieke processor die in 1979 werd uitgebracht en werd gebruikt in de IBM PC. 8-bits databuss, 16-bits interne verwerking: Hoewel het intern 16-bits was, gebruikte het een 8-bits externe databuss, wat de hardwarekosten verlaagde. Kloksnelheid van 4,77 MHz: Gematigde verwerkingssnelheid, voldoende om tekstverwerking en eenvoudige spellen uit die tijd te ondersteunen. Ondersteunt 1 MB geheugen: Kan maximaal 1 MB geheugen aanspreken. Compatibel met de x86-instructieset: Compatibel met latere x86-serie processors, legde de basis voor pc-standaardisatie. 40-pins verpakking, laag stroomverbruik: Klein formaat en laag stroomverbruik, geschikt voor de behoeften van desktopcomputers in die tijd.

Ten tweede bekijken we de chips uit die tijd, die de basis vormden voor de pc-categorie. De definitie van een pc is onlosmakelijk verbonden met de voortdurende daling van chipkosten en "net genoeg" rekenkracht. Geschikt in gebruik en betaalbaar maakte het mogelijk dat pc’s de massamarkt betraden. De Intel 8088 is een typisch voorbeeld. De 8088 paste de busbreedte aan ten opzichte van zijn voorganger, de 8086, wat resulteerde in lagere kosten en het de kernchip van de IBM-pc maakte.

In die tijd was IBM’s belangrijkste commerciële en militaire computerapparatuur zeer groot en krachtig, maar het was volledig "overkill" voor de persoonlijke markt. De 8088 was daarentegen een stap terug, met gebalanceerde rekenkracht tegen lagere kosten, vergelijkbaar met de huidige NAS (Network Attached Storage)-apparaten die commerciële servers vereenvoudigen tot een formaat en rekenkracht geschikt voor thuisgebruik, waardoor individuen hun eigen kleine computervoorzieningen kunnen hebben.

Als NVIDIA’s H200 vandaag de dag de commerciële leider is, wie ontwikkelt dan de ASIC-chips die modellen naar verschillende computertypes zoals AI-pc’s of AI-NAS zullen brengen?

De evolutie van systemen – elke generatie prijst zijn "gebruiksvriendelijke interface"

Net zoals elk bedrijf tegenwoordig beweert een "intelligent systeem" te hebben

Auteur: Vadim Rumyantsev
publiek domein

Apple II DOS – 1978

Techliefhebbers, kleine bedrijven

Opdrachtregelinterface

Auteur: leighklotz
Creative Commons Attribution 2.0 Generic

Xerox Star OS – 1981

Zakelijke gebruikers

Eerste met een GUI; een luxeartikel geprijsd op $16.595…

Auteur: Eric Chan uit Hong Kong
Creative Commons Attribution 2.0

Macintosh – 1984

Massaconsumenten, creatieve professionals, onderwijs

Wijdverspreide adoptie van GUI

Ten derde bekijken we de vroege besturingssystemen. Net zoals mensen tegenwoordig modellen "fijn afstemmen", was het in feite iets waar alleen ingenieurs mee konden knutselen. Rond 1978-79 werkten slechts ongeveer tienduizend ingenieurs in Silicon Valley met DOS-systemen, die volledig op de opdrachtregel gebaseerd waren zonder grafische interface. In dit stadium waren besturingssystemen nog lang niet doorgedrongen tot het dagelijks gebruik van bedrijven en het grote publiek, net zoals AI-modellen vandaag de dag nog steeds in handen zijn van een groep techneuten.

It wasn’t until 1981, with the launch of IBM’s first PC, that the DOS system gradually gained more attention, but it was still a command-line version without a GUI. Therefore, the computing scenarios at that time were very similar to AI today: they required a large number of tech geeks and engineers to repeatedly adjust and integrate to achieve specific applications. What truly brought PCs and operating systems to the enterprise level was the Xerox Star’s graphical user interface (GUI), which kicked off the first real wave of user expansion.

In 1984, the graphical interface system launched by Apple further expanded the user base to creative, educational, and other professional fields, slowly opening up the mass application of operating systems. However, during this period, DOS and GUI systems coexisted for a long time, with companies maintaining two separate systems to serve different needs.

The Early 1980s Application Ecosystem, What We Call “Killer Apps” Today

Fourth, the application ecosystem that gradually developed alongside the system and hardware capabilities! Here are some representative applications and a glimpse of their penetration path in the PC productivity revolution.

In deze vroege UI-systemen had de markt nog niet het niveau van consumentenproducten bereikt en bestond voornamelijk uit productiviteitsscenario's. Sommige applicaties begonnen op te vallen, zoals Lotus 1-2-3, een beroemde financiële beheersoftware en een vroege versie van Excel. WordPerfect, uitgebracht in 1985, werd vooral gebruikt in juridische en academische kringen. Deze bewerkingen werden echter niet uitgevoerd via een verfijnde grafische interface, maar waren afhankelijk van de DOS-opdrachtregel. Kenniswerkers moesten de relevante opdrachtregelcommando's leren om bewerkingstaken te voltooien.

In het academische onderzoeksveld zorgde het gebruik van pc's voor documentdigitalisering en samenwerking voor enorme efficiëntieverbeteringen. Daarom was in 1988 de penetratiegraad van pc's in de academische wereld al zeer hoog voor scenario's zoals bestandsoverdracht, e-mailcommunicatie en tekstbewerking. Pas in 1989, met de verbetering van de CPU-rekenkracht en GUI-verwerkingsmogelijkheden, begon het een grote impact te hebben op industrieën zoals drukwerk en reclameontwerp. Dit is enigszins vergelijkbaar met vandaag; hoewel OpenAI een videowereldmodel heeft uitgebracht, wordt dit nog niet snel toegepast in praktische scenario's omdat de volwassenwording van rekenmiddelen en GUI-technologie tijd kost.

In de beginfase van een nieuw computerplatform heeft applicatie-innovatie die diep ingaat op verticale scenario’s nog steeds enorme waarde voor de industrie. Als we een vergelijking maken met het heden, geloof ik dat volgend jaar, wanneer de TPU-rekenkracht in pc’s klaar is en Windows, als standaard tussenliggend besturingssysteem, krachtige AI-rekenkracht kan bieden voor applicaties op een hoger niveau, een nieuwe reeks AI-gerelateerde Copilot-achtige pc-applicaties zal ontstaan die direct aan de edge draaien.

In deze context verdiepte Quicken de ervaring in zakelijke scenario’s verder op basis van Lotus. Het verbeterde de interactie-interface en configureerbaarheid van het oorspronkelijke DOS-systeem en ontwikkelde zich diepgaand voor de behoeften van financieel beheer en kleine bedrijven. Dit gaf deze vroege applicaties een goede overlevingsruimte.

De prijzen van deze applicaties waren echter vrij hoog. Zo kostte Lotus 1-2-3 bijna $500, wat in 1985 een zeer dure oplossing was. Dit geeft aan dat vroege productiviteitsscenario’s vooral werden gedreven door consumenten met een sterke koopkracht.

Daarnaast waren er enkele spellen en simulators voor liefhebbers, zoals “Flight Simulator” op Windows, die meer diverse en lichte productkenmerken boden en nieuwe gebruikers aantrokken die graag wilden verkennen en experimenteren. Daarom zien we dat het vroege PC-ecosysteem werd opgebouwd door een combinatie van zware productiviteitstools, penetratie in het midden- en kleinbedrijf, industriële en academische research, en enkele interessante doorbraakapplicaties. De tijdlijn voor dit proces was echter erg lang omdat de onderliggende DOS- en GUI-technologieën relatief langzaam ontwikkelden.

Specifiek speelden applicatieleveranciers zoals Lotus een sleutelrol. Zij waren geen besturingssysteemleveranciers; deze laatste richtten zich op het bouwen van de betrouwbaarheid, resourceplanning en schaalbaarheid van het systeem. In de periode van 8 tot 9 jaar van 1982 tot 1990 greep Lotus de kans om een marktkloof te vullen. Apple en Microsoft begonnen pas in de jaren 90 met het uitbrengen van hun complete Office-pakketten, waardoor deze systeemgerichte applicaties een marktvantage van 7 tot 8 jaar hadden. Ze maakten gebruik van de populariteit van de IBM PC en het DOS-systeem om snel de zakelijke gebruiker, financiële administratie en andere gebieden te betreden. Deze gebruikers hadden sterke dataverwerkingsbehoeften, en de combinatie van de nieuwe computers en de software van Lotus bereikte volledige penetratie in deze scenario’s.

Windows 1.0 en Ballmers “Gekke” Verkooppraatje

Terug naar 1985, had Lotus al een marktaandeel van meer dan 50%. Geconfronteerd met de hoge prijs van $495, is het niet moeilijk te begrijpen waarom Steve Ballmer, bij de promotie van Windows 1.0, benadrukte: “We bieden een schaakspel, een spreadsheet en beeldverwerking voor slechts $99, niet $500 of $600.” Destijds was softwareprijsstelling een zeer aantrekkelijk verkoopargument in marketing. Bij de verkoop van het besturingssysteem bood gespecialiseerde grafische software zoals CorelDRAW, enigszins vergelijkbaar met het latere Photoshop, gebruikers professionele beeldverwerkingsfuncties.

Van het aangekochte MS-DOS 1.0 tot Windows + Office

De opkomst van Microsoft was misschien niet te danken aan de initiële producten, maar aan de uitstekende bedrijfsstrategie. Vroeg toonde Microsoft scherp zakelijk inzicht door een derde partij besturingssysteem genaamd 86-DOS te kopen [ja, ze kochten het…]. Deze zet maakte hen een belangrijke partner voor IBM. Maar verrassend genoeg breidde Microsoft zich snel uit in het tweede jaar, door samen te werken met andere hardwarefabrikanten, vergelijkbaar met hoe na Tesla het industrieel standaard werd, talloze bedrijven volgden en zo het hele ODM-ecosysteem en de oprichting van AIPC-standaarden aandreven.

Nadat Microsoft de standaard had gedefinieerd, begonnen hardwarefabrikanten te handelen. Terugkijkend op het huidige AI-pc-traject en edge AI-toepassingen, zien we een groot aantal laptops met 40 TOPS aan AI-rekenkracht op de markt komen, en Qualcomm maakt vergelijkbare stappen. Dit brengt nieuwe variabelen met zich mee: aan de ene kant wordt de hardware geüpgraded, en aan de andere kant wordt het belang van het besturingssysteem in de middellaag benadrukt. Het besturingssysteem moet de 40 TOPS aan rekenkracht effectief toewijzen om te voldoen aan de behoeften van vele bovenliggende applicaties. Microsoft investeerde zwaar in de ontwikkeling van het besturingssysteem, waardoor het lange tijd geen tijd had om te concurreren met Lotus of WordPerfect.

Het was pas in het derde jaar dat Microsoft begon WordPerfect na te bootsen [het systeem neemt belangrijke applicaties over], en dit ging door tot 1989. Gedurende acht jaar verstevigde Microsoft zijn licentieovereenkomsten met derden voor het systeem en begon in 1985 Windows 1.0 zelfstandig te verkopen. Het is vermeldenswaard dat Windows 1.0 werd uitgebracht maar liefst vier jaar na het GUI-systeem van Xerox, wat het langdurige ontwikkelingsproces van besturingssystemen illustreert. Vroege Windows-versies werden voornamelijk gebundeld met hardwareapparaten, met verkopen die in de eerste twee tot drie jaar tienduizenden eenheden bereikten, en een cumulatieve verzending van vijf tot zes miljoen eenheden binnen acht jaar.

De productiviteitsrevolutie versus elk huishouden

Destijds was de belangrijkste markt voor pc’s niet beperkt tot Noord-Amerika; ontwikkelde landen in Europa importeerden deze apparaten ook per schip. De gebruikersbasis was voornamelijk geconcentreerd in zware productiviteitsscenario’s. Pas vanaf 1989, toen toepassingen zoals beeldverwerking begonnen op te komen, werden nieuwe gebruikssituaties gestimuleerd. Zelfs met de lancering van GUI-systemen drongen ze niet meteen door tot de massaconsumentenmarkt. De echte intrede in gewone huishoudens vond plaats rond 1994, met de opkomst van de Netscape-browser en het internet, toen steeds meer mensen die computers op het werk gebruikten, apparaten voor thuis gingen aanschaffen.

Dit technologische evolutiepad, van een productiviteitsrevolutie naar een consumentenexplosie, is duidelijk zichtbaar in het pc-tijdperk. Vandaag de dag verspreidt informatie zich snel, en of AI elke consumentenscenario kan versterken, moet nog worden bewezen. In de beginfase moeten we mogelijk meer aandacht besteden aan veranderingen aan de productie- en aanbodzijde.

Een andere belangrijke factor is de evolutie van de mens-computerinteractie. De introductie van de muis creëerde een nieuwe manier van interactie tussen mens en computer, wat de penetratie van pc’s sterk beïnvloedde. Op dezelfde manier kunnen we de huidige structuur reflecteren door te kijken naar de ontwikkelingsroute van Microsoft. Als het huidige OpenAI de mogelijkheid van een AI-besturingssysteem in de cloud valideert, dan zullen bovenliggende applicaties aan de edge zonder de ondersteuning van een besturingssysteem moeite hebben om te groeien. Wanneer het besturingssysteem en de hardware belangrijke doorbraken bereiken, kunnen downstream-applicaties explosief groeien.

Tegenwoordig communiceren we via natuurlijke taal en videostreams, en deze nieuwe variabelen zullen ook de toepassingsscenario’s van AI beïnvloeden. Kort samengevat, de reden dat Microsoft van 1981 tot 1989 DOS en GUI parallel ontwikkelde, was dat ze compatibel moesten zijn met een groot aantal hardwareapparaten. Dit verklaart ook waarom Steve Jobs ooit op het Windows-systeem neerkeken had, omdat hij het complex en onaantrekkelijk vond. Vanuit zakelijk oogpunt nam Microsoft echter vaste stappen: van het overnemen van code en het lanceren van een GUI tot het uitbrengen van Office acht jaar na Lotus, verstevigden ze hun ecosysteempositie op alle mogelijke manieren.

Een blik op de huidige Windows-architectuur door de lens van Windows NT

Windows NT Architectuurdiagram met vertaalde componenten

User Mode Subsystems: Applicatiecompatibiliteit Windows Manager en GDI: Gebruikersinterface en vensterbeheer Power Manager: Beheert de stroomvoorziening PnP Manager: Plug-and-play apparaatbeheerder Process Manager: Beheert processen VMM: Virtual Memory Manager IPC Manager: Interprocescommunicatie, zoals berichtuitwisseling Security Reference Monitor: Autorisatie en beveiliging I/O Manager: Beheert input/output-verzoeken voor apparaten Object Manager: Biedt uniforme controle en beveiliging voor objecten zoals bestanden, processen en apparaten Micro Kernel: Kernfuncties van het OS, interprocescommunicatie, threadbeheer Kernel Mode Drivers: Interageren direct met hardware, bieden hardware-interfaces voor het systeem HAL: Hardware Abstraction Layer, schermt verschillen tussen hardware af

Samenvatting van de Vier Elementen – Het Zien van Variabelen en Constante Vragen

Chips, Systeem, Applicaties en Apparaten

In dit proces zijn enkele sleutelelementen het vermelden waard. Ten eerste de evolutie van opslag- en rekenunits. Hoewel de kosten van vroege chips en opslag daalden, daalden ze niet significant, wat verband houdt met de vooruitgang van de Wet van Moore. Tegenwoordig is de inzet van edge computing ook omdat technologische ontwikkeling een bepaald kantelpunt heeft bereikt.

Ten tweede neemt het besturingssysteem, als belangrijke middleware, sleutelrollen op zich zoals resourcebeheer en apparaatadaptatie. Hoewel vroege systemen niet krachtig waren, was hun belang vanzelfsprekend.

Ten derde konden vroege killer-applicaties geld opleveren, maar als ze niet diep ontwikkeld werden, konden ze uiteindelijk worden vervangen [wat nu vaak verticale scenario’s wordt genoemd, die diepgang vereisen]. Of applicatieleveranciers kunnen doordringen tot de laag van het besturingssysteem is nog steeds een vraag die het overwegen waard is.

Uiteindelijk wordt waarde vastgelegd door een commercieel voertuig. In de beginjaren kochten mensen hardware als het voertuig, maar met de oprichting van systeemplatforms nam het belang van hardware relatief af. In het tijdperk waarin “platform koning is,” deelde het besturingssysteem niet alleen de waarde, maar voedde het ook een rijk applicatie-ecosysteem. Dit fenomeen werd ook bevestigd in het tijdperk van het mobiele internet.

We kunnen deze vier elementen—hardware, besturingssysteem, applicaties en mens-computerinteractie—koppelen aan de huidige ontwikkeling van AI. Aan de aanbodzijde moeten we nadenken over waarom mensen computers nodig hebben en waarom ze AI-modellen nodig hebben. De onveranderlijke vraag is naar efficiënte en gemakkelijke opslag en bewerking van informatie. Elke generatie computerapparaten streeft naar een natuurlijkere en eenvoudigere mens-computerinteractie, wat een eeuwig thema is.

Tot slot zijn de verspreiding en het delen van informatie ook belangrijke factoren die technologische ontwikkeling stimuleren. Van vroege e-mail tot latere browsers, de evolutie van verspreidingsmethoden heeft voldaan aan de diepgewortelde behoefte van mensen aan digitalisering. Tegenwoordig geloven we over het algemeen dat we in een golf van intelligentie zitten, net als bij de eerdere informatierevolutie, en we kunnen historische patronen gebruiken om analogieën te trekken en na te denken over toekomstige richtingen.

• Technologische basislaag (sleutel tot opslag/verwerking): De ontwikkeling van kernhardwaretechnologieën zoals processors (rekenkracht) en opslag (opslagmedia).
• Platformlaag: Het basisplatform van de pc, dat interfaces met hardware biedt en een uitvoeringsomgeving voor applicaties op hogere lagen.
• Applicatielaag: Applicatiesoftware is de belangrijkste reden voor gebruikers om pc's te kopen en een belangrijke factor om gebruikers aan een bepaald platform te binden.
• Transactievoertuig: Hardwareproducten zijn de fysieke apparaten die eindgebruikers kopen, beschikbaar voor gebruikers om te kiezen en te kopen.

Vraag – Digitalisering:

• Bewaring: Een handig medium voor het permanent opslaan van informatie.
• Productie: De constante behoefte aan efficiëntie bij het verwerken van tekst, data, afbeeldingen en informatie in productiviteitsscenario's.
• Verspreiding: De efficiëntie van samenwerking.

Belangrijke gebeurtenissen en trends na 1990

De bovenstaande tabel toont duidelijk enkele zeer interessante feiten! In de jaren 90 verwelkomden we de introductie van de Intel Pentium-processor, de explosie van internettoepassingen, de geboorte van Windows 98 en de opkomst van USB 1.1, netbooks en ultrabooks. Deze reeks technologische innovaties schetst de onveranderlijke trend in de ontwikkeling van computers — het internet kwam echt in elk huishouden.

In deze periode werden CPU's verder lichter, en de komst van USB 1.1 maakte de uitbreiding van randapparatuur gemakkelijker, waardoor het eenvoudig werd om apparaten zoals muizen aan te sluiten. De opkomst van het internet zorgde ervoor dat veel consumenten persoonlijke computerapparaten gingen gebruiken. Het is opmerkelijk dat de ontwikkeling van de pc een duidelijke trend laat zien: lichtere en draagbare apparaten. Een vroege voorloper van de mobiele telefoon was de PDA.

Desktopcomputer – 2000

Notebook – 2005

Ultrabook – 2012

De bovenstaande afbeeldingen zijn door AI gegenereerde simulaties

De PDA-revolutie van de jaren 90 biedt een interessant perspectief. Omdat de tijd beperkt is, gaan we hier niet dieper op in. Maar een terugblik op dit traject kan enkele belangrijke analogieën bieden voor het toekomstige iteratiepad van AI-pc’s of AI-NAS.

Ik heb dit besproken met collega’s bij Lenovo. Hun vroege marktpenetratie betrof al browsers. In 2000 lanceerde Lenovo een programma dat inbelinternettoegang makkelijker maakte, het netwerk instellen en verbinden vereenvoudigde, waardoor meer gebruikers toegang kregen tot internet. Dit hielp hen snel de markt te veroveren. Daarna brak het tijdperk van merkcomputers aan.

Een constante in de evolutie van pc’s is de verschuiving naar draagbaarheid en dunheid, waardoor individuen overal en altijd toegang hebben tot de digitale wereld. Een andere trend is de overgang van vroege zware productie naar multi-scenario penetratie. Dus, op welke verticale industrieën zal AI zich aanvankelijk richten? Wanneer zal het breed worden geadopteerd? Dit hangt nauw samen met de onderliggende rekenkracht, het apparaatformaat en de volwassenheid van het besturingssysteem – dit alles is met elkaar verbonden. We zien dat de tweede helft van het pc-tijdperk deze multi-scenario penetratie belichaamt.

Vandaag drijven nieuwe variabelen zoals GPU’s, TPU’s en de ingebouwde NPU van RISC-V de systeemontwikkeling aan, en deze systeemveranderingen zullen doordringen tot de applicatielaag. Wanneer het moment daar is, zullen veel interessante AI-native toepassingen ontstaan, waardoor lokale Copilot nog krachtiger wordt. Er zijn echter veel sleutelelementen in de industrie, die diepgaande overweging en observatie van veranderingen bij belangrijke spelers vereisen.

Veranderende factoren, onveranderlijke trends

• 1. Draagbaarheid: van zwaar naar draagbaar, lager energieverbruik en lichtere apparaten – wat de instapkosten in de digitale wereld aanzienlijk verlaagt.
• 2. Multi-scenario: gamen, tekenen, programmeren en gerelateerde randapparatuur – die de grenzen van digitale toepassingen aanzienlijk uitbreiden.

Wat is de sleutel tot het vestigen van een nieuwe categorie? Gespecialiseerde apparaten versus algemene computerapparaten

In dit proces realiseerde ik me een interessante vraag: hoe verhouden de multi-vorm AI-hardware van vandaag zich tot de pc-ontwikkeling van vroeger? Welke apparaatinnovaties zullen door de pc worden opgeslokt, en welke niet? De pc was toen zo dominant, net zoals smartphones, laptops en cloud computing dat nu zijn. Dus, in welke scenario’s ontstond er een scheiding tussen gespecialiseerde en algemene apparaten, die uiteindelijk niet door één enkel, verenigd apparaat werden vervangen?

Ik ontdekte dat de spelconsole die Nintendo in 1983 lanceerde eigenlijk dezelfde chip gebruikte als de Apple I en II, maar het werd een gespecialiseerd apparaat. Tot op de dag van vandaag volgt het kopen van een PS5 of Xbox dezelfde logica. Daarom, wanneer een verticaal scenario voldoende diepte heeft in rekenbehoeften, systeemvereisten en toepassingsscenario’s, kan het een onafhankelijke categorie gespecialiseerde apparaten vormen. De PDA uit 1999 is een ander voorbeeld. Het gebruikte relatief verouderde, energiezuinige apparaten om te voldoen aan de behoefte aan een persoonlijke digitale assistent. Hoewel de PDA toen nog geen telefoon was, slechts een goedkoop hulpmiddel voor planning en contactbeheer, was het veel goedkoper dan een pc en bezette het een klein ecosysteem van draagbare apparaten, wat kan worden gezien als een voorloper van de mobiele telefoon. Maar het werd niet volledig vervangen door latere laptops; in plaats daarvan overtrof de ontwikkeling van mobiele telefoons het.

Tussen 1980 en 2000, is er een enkel, uniform computerapparaat ontstaan in de computerindustrie? Het sleutelwoord is “scenedypte.”

NES – 1983

MOS Technology 6502

PDA – 1999

Motorola DragonBall 16 MHz

De grens tussen gespecialiseerde en algemene apparaten zet ons aan het denken: welke van de huidige AI slimme hardware zal worden opgeslokt door AI-telefoons, en welke zal zich zelfstandig vertakken in nieuwe categorieën zoals AI-speelgoed? Wat betreft diepte van het scenario en investeringen in middelen, kunnen we spelconsoles en PDA’s als analogieën gebruiken voor diepgaand nadenken.

Terzijde, de vroege 8-bit processors hadden een rekenprestatie die niet kon tippen aan de huidige ARM-processors; ze waren vergelijkbaar met de displaycontroller in je thuis koelkast of magnetron. Een computer uit 1980 had in wezen het rekenniveau van je thuis koelkast. Het punt is: terugkijkend was het niet zo krachtig als men zou denken, maar het legde wel de basis voor de hele pc-industrie en de ontwikkeling van het internet.

De AI-pc van vandaag, toepassingen en nieuwe kansen

Terug naar het heden, hoewel de elementen van de industriële keten zijn veranderd, blijft onveranderd de vraag van mensen naar het bewaren, produceren en verspreiden van data. Op abstract niveau verschuiven de behoeften van mensen van GUI-bediening naar de behoefte aan een concurrent of een intelligente agent die automatisch code of taken voltooit. Wat constant blijft, is de behoefte aan het verkrijgen en opslaan van informatie. Met de implementatie van Copilot kunnen makers wat context invoeren en de machine laten helpen met het creëren van scripts of het begrijpen van wat hun collega’s doen.

Een bedrijf kan bijvoorbeeld een agent gebruiken om alle relevante innovaties in de industrie in realtime te volgen en automatisch wekelijkse rapporten te genereren. Deze manieren van het behouden en verkrijgen van productiedata worden slimmer en intelligenter. En het dragerapparaat hiervoor zal zeker anders zijn dan een traditionele pc; het wordt een altijd-aan, realtime rekenapparaat. Vroeger moesten mensen een muis en GUI gebruiken om productief te zijn; maar wanneer intelligentie direct in het rekenapparaat is ingebed, kan het zelfstandig handelen. Dit betekent dat mens-computerinteractie niet langer afhankelijk hoeft te zijn van een muis en een scherm. Je kunt het een taak geven, en het kan die direct voltooien.

En het proces om dit alles te bereiken onthult een patroon dat zichtbaar is in de microkosmos van de afgelopen 40 jaar. Daarom zijn deze onderliggende vraagstukken consistent! De nieuwe productiviteit aangedreven door GPT zal nog steeds worden gedomineerd door productiviteitsscenario’s in de vroege stadia, net zoals Lotus 1-2-3 in het DOS-tijdperk! We kunnen voortbouwen op deze basis, nieuwe productievormen toevoegen en mogelijke vroege toepassingsscenario’s vinden. Gecombineerd met de eerder genoemde game-industrie, beeldverwerkingsindustrie en methoden voor het produceren, verkrijgen en verspreiden van data, kunnen we theoretisch alle mogelijkheden verkennen.

Nieuwe Productiefactoren

Nu zien we vier nieuwe productiefactoren opkomen: de ontwikkeling van GPU's en TPU's, nieuwe besturingssysteemmodellen, gegevensprivatisering en de hoeveelheid unieke gebruikersgegevens die worden vastgehouden. Wanneer deze factoren worden gecombineerd, kunnen we de geboorte zien van een gloednieuw “compute-en-opslag-geïntegreerd” rekenapparaat. De positie ervan verschilt van die van mobiele telefoons, laptops en zelfs de publieke cloud. Ik zal proberen de kenmerken duidelijk in een tabel op te sommen.

• Privé Gegevens: Hoogwaardige eigendomsgegevens binnen een organisatie of privé verkregen gegevens door machines zijn belangrijke activa voor het trainen en optimaliseren van AI-modellen.
• Grote Model Capaciteit: Het vermogen om te begrijpen, genereren en redeneren, aanpasbaar aan verschillende taken en scenario's.
• GPU of ASIC Rekenkracht: Gespecialiseerde hardware met hoge prestaties voor inferentie.
• AI Toepassingen: Nieuwe toepassingen gebaseerd op LLM's die geïntegreerd zijn in diverse scenario's.

Scenario's en Dragers – Eén Tabel

Vanwege beperkingen in de batterijduur zien we dat computing steeds lichter wordt, wat heeft geleid tot de mobiele telefoons en laptops van vandaag. Daarom is de technologische ontwikkeling altijd gericht geweest op draagbaarheid en samenwerking, wat langdurige wensen van mensen zijn. Net zoals bij de ontwikkeling van e-commerce streven mensen naar merken van hogere kwaliteit en een lichtere ervaring, met de wens voor draagbaardere batterijen en telefoons. Echter, rekenkracht en batterijduur worden beperkt door energie- en stroomverbruik, wat het intelligentieniveau van modellen die op apparaten kunnen draaien beperkt, momenteel meestal op het niveau van 3 miljard parameters.

Dit betekent dat wanneer Windows of het volgende generatie Android-systeem klaar is, ze waarschijnlijk gebaseerd zullen zijn op 3B-niveau modellen en Copilot, wat een nieuwe generatie AI-toepassingen zal inspireren, zoals AI-gestuurde browsers, e-mailantwoordtools, enzovoort. De ruimte voor deze toepassingen is beperkt, maar ze zullen nog steeds erg interessant zijn omdat ze alleen 3B-niveau modellen achter de schermen kunnen draaien. Dit is een fase die mobiele telefoons en laptops onvermijdelijk zullen doormaken, omdat vanuit het perspectief van het siliciumproces de AI-rekenkracht per watt niet snel dramatisch zal veranderen.

Aan de andere kant is er pure cloud computing. Maar het probleem met de cloud is: ben je bereid je data van platforms zoals Notion, Slack en Lark over te dragen aan een cloudleverancier? Of ben je bereid een enkele cloudserviceprovider volledige toegang te geven tot je Taobao-, WeChat- en financiële accounts? Dit brengt duidelijk een enorme psychologische besluitvormingslast met zich mee. Daarom zal de cloud op het hoogste niveau blijven bestaan, waarbij de meest intelligente modelmogelijkheden via API-aanroepen worden aangeboden, en grote ondernemingen doordringt en bedekt.

Maar er is een kans ontstaan om een nieuw besturingssysteem te bouwen. Dit besturingssysteem zal fungeren als drager voor een intelligente agent, draaiend op een apparaat dat 24 uur per dag aanstaat. Je kunt er taken naartoe sturen vanaf je telefoon of laptop, en het zal ze automatisch op de achtergrond uitvoeren. Het heeft een enorme datacapaciteit, en omdat er geen beperkingen zijn in rekenkracht, kan het worden uitgerust met een GPU van honderd watt-niveau, die ongeveer 200 TOPS AI-rekenkracht levert. De iteratie van TPU’s en NPU’s zal de kosten van rekenkracht verder verlagen, vergelijkbaar met de evolutie van de vroege 8088-chip.

Op deze basis kan een realtime, voldoende intelligent model worden gebouwd dat voor iedereen dienstbaar is. Toegepast op het heden zijn dit de grote modellen van 7B tot 100B die iedereen uitbrengt, die na kwantisatie volledig kunnen draaien op een 200 TOPS rekenarchitectuur. Als er geschikte besturingssysteemondersteuning is, zal er een rijk ecosysteem van intelligente agent-applicaties ontstaan. Deze systeemniveau-modellen zijn fijn afgestemd, wat we vaak edge-modellen noemen. Hoewel de industriële keten uit veel elementen bestaat, heeft dit nieuwe apparaat een duidelijke positionering. Net zoals de laptop die je koopt, kun je inloggen op verschillende accounts zonder je teveel zorgen te maken over dataveiligheidsproblemen, omdat het jouw persoonlijke computerapparaat is. Het is slim genoeg om je 24 uur per dag te bedienen.

Makers, ingenieurs en kenniswerkers

Makers

Freelancers

Programmeurs

Afgezien van front-end innovaties zoals brillen en koptelefoons, is het zeer waarschijnlijk dat er aan de achterkant een persoonlijk computerapparaat zal ontstaan, dat de overgang maakt van productiviteit naar consumentengebruik. Dit is een apparaat dat verschuift van puur rekenen naar een geïntegreerde compute-en-opslag-oplossing. Tegenwoordig worden datamobiliteit en samenwerking verbeterd, terwijl de vraag naar rekenkracht ook toeneemt. Een geïntegreerd compute-en-opslag-apparaat wordt een noodzakelijke drager voor een persoonlijke intelligente agent.

Aanvankelijk kunnen dergelijke apparaten zich richten op groepen zoals makers, ingenieurs en kenniswerkers om de markt te betreden. Zij hebben doorgaans een grote hoeveelheid rijke mediadata en behoefte aan assetmanagement, en vereisen productiviteitstools om hun pijnpunten op het gebied van opslag en samenwerking aan te pakken. Dit lijkt op het penetratiepad van vroege pc’s, gericht op gebruikers die bereid zijn te betalen en een sterke vraag naar productiviteit hebben, en zo dit nieuwe strijdtoneel betreden.

ZimaCube – De private cloud van de maker

We hebben recentelijk verdere interviews gehouden met talrijke makers en contentprofessionals, waarbij we een breder scala aan toepassingsscenario’s hebben ontdekt. Deze categorie heeft in feite een zeer lange pijplijn. De aanpak van ZimaCube lijkt meer op de verticale integratie van Apple, en we moeten heroverwegen hoe we in verschillende fasen verder gaan. Momenteel dient NAS (Network Attached Storage) als drager voor AI. Het heeft zijn eigen iteratieproces. Binnen dit proces bereiken we commercialisering via verticale integratie van de private cloud-oplossingen van makers.

Hardware is geen barrière, maar het startpunt; het moet een zekere uniekheid hebben.	Systeem en applicaties dienen het scenario.

Hardware is het startpunt; het begint met hardware, maar de waarde van het scenario ligt in de applicaties. Een open applicatie-ecosysteem kan ons helpen om eerder diverse opkomende applicaties zoals Lotus 1-2-3 te absorberen. We hoeven niet overhaast veel middelen te investeren in het ontwikkelen van applicaties; in plaats daarvan moeten we een platform bouwen en dit promoten via community-gedreven operaties.

Systeem- en applicaties van derden

Blijf open, integreer mainstream applicaties uit de LocalLLM-gemeenschap en bouw een App Store met documentatie en unieke applicatiestandaarden.

De noodzaak om systemen en gemeenschappen te combineren in een wereldwijde zakelijke context

Hybride hardware- en softwareproducten zijn echter inderdaad moeilijk te creëren. In het huidige China hebben veel innovatieve bedrijven dubbele capaciteiten nodig. Qua organisatorische capaciteiten moeten ze enerzijds een “waterval” aanpak volgen voor hardwarebeheer en productieprocessen om hardwarekosten en -risico’s te beheersen; anderzijds moeten ze een agile, iteratieve logica opbouwen om softwaresystemen wekelijks of maandelijks bij te werken.

Gemeenschappen kunnen een uitstekend middel zijn om wereldwijde gebruikersbehoeften en feedback terug te voeren in onze softwaresystemen. Hardware zelf vereist mogelijk niet vaak updates. Als je een powerbank verkoopt, kunnen Amazon-beoordelingen en watervalbeheer de productdefinitie en een verkoopcyclus van een jaar voltooien. Maar vandaag zijn er weinig niches voor creatieve bedrijven die uitsluitend op hardwarelevering vertrouwen. De meeste categorieën die afhankelijk zijn van schaalvoordelen worden gedomineerd door giganten, en er zijn geen nieuwe verkeersstructuren die de markt snel kunnen uitbreiden.

Een Universele Uitdaging: Een Oproep aan de Volgende Generatie Platformbouwers

De geschiedenis leert ons dat elk computing-tijdperk uiteindelijk wordt gedefinieerd door één of enkele dominante platforms. Vandaag is het bouwen van dit nieuwe platform een gedeelde kans en uitdaging voor alle innovators wereldwijd. Dit vereist een ongekende en allesomvattende capaciteit die grenzen overstijgt:

Diepe Integratie van Hardware en Software: Dit vereist de perfecte samensmelting van de “waterval” strengheid van hardwareontwikkeling met de “agile” iteratie van software. Succesvolle innovatie gaat niet langer alleen over hardware of software, maar over een naadloos geïntegreerd “Hybride Product.”

Gezamenlijk Ecosystemen en Gemeenschappen Bouwen: Net zoals de Homebrew Computer Club de pc-revolutie ontketende, zijn de open-source gemeenschappen van vandaag (zoals LocalLLM) de wieg voor de volgende generatie “killer apps.” Een gesloten systeem kan even winnen, maar alleen een open ecosysteem kan de toekomst winnen.

Daarom gaat de ultieme les uit de jaren 80 niet over geografie, maar over visie. De winnaars uit die tijd wonnen niet omdat ze in Silicon Valley zaten, maar omdat ze chips, systemen en applicaties succesvol integreerden in een platform dat mensen in staat stelde en een nieuw tijdperk inluidde.

Vandaag is het podium klaar. Voor ondernemers en investeerders wereldwijd is de echte vraag niet “waar” te innoveren, maar “hoe” de nieuwe productiefactoren—privédata, AI-modellen en toegankelijke rekenkracht—effectief te organiseren in een nieuw, mensgericht platform dat creativiteit ontketent. Dit is geen solo-optreden van één enkel land of regio, maar een wereldwijde onderneming die ons allemaal aangaat, met als doel de toekomst van computing te hervormen.