ਲੈਪਟਾਪ ਨਿਰਮਾਤਾ ਅਚਾਨਕ ਸਭ ਕੁਝ AI ਕਿਉਂ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ?

ਟੈਕ ਇੰਡਸਟਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੈਂਟਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੀਸੈਂਟਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚੱਲਦੀ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ, ਕਲਾਉਡ ਹੀ ਸਭ ਕੁਝ ਸੀ। ਤੁਹਾਡੇ ਲੈਪਟਾਪ ਦਾ ਹਰ ਸਮਾਰਟ ਫੀਚਰ ਕਿਸੇ ਦੂਰ-ਦੁਰਾਡੇ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਦੇ ਸਰਵਰ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਸੀ। ਪਰ ਹੁਣ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। Intel, AMD ਅਤੇ Apple ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੁਣ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਤੁਹਾਡੀ ਡਿਵਾਈਸ ‘ਤੇ ਲਿਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਹਰ ਨਵੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਿਲੀਕਾਨ ਚਿੱਪ ਜੋੜ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ Neural Processing Unit (NPU) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਸਿਰਫ ਸਪੀਡ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਪਾਵਰ ਐਫੀਸ਼ੀਐਂਸੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਿਨਾਂ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦੀ ਮਦਦ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਰੱਥ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ‘ਤੇ ਘੱਟ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੰਡਸਟਰੀ ਇਸਨੂੰ AI PC ਦਾ ਯੁੱਗ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੈਪਟਾਪ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਤਰ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਕਸਦ ਲੈਪਟਾਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੈਸਿਵ ਟੂਲ ਤੋਂ ਇੱਕ ਐਕਟਿਵ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਬੈਟਰੀ ਖਪਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕੇ।

ਇਹ ਕਿਉਂ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਲੈਪਟਾਪ ਵਿੱਚ CPU (ਜਨਰਲ ਕੰਮਾਂ ਲਈ) ਅਤੇ GPU (ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡਾਟਾ ਲਈ) ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ AI ਲਈ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹਨ। CPU ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ ਹੈ ਅਤੇ GPU ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬਿਜਲੀ ਖਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। **Neural Processing Unit** ਇੱਕ ਸਪੈਸ਼ਲਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਪ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਬਣੀ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਟ੍ਰਿਲੀਅਨਾਂ ਆਪਰੇਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਲੈਪਟਾਪ ‘ਤੇ ਹੀ ਵੱਡੇ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਇਮੇਜ ਜਨਰੇਟਰ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। NPU ਦੇ ਆਉਣ ਨਾਲ CPU ਅਤੇ GPU ਆਪਣੇ ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਫ੍ਰੀ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲੈਪਟਾਪ ਗਰਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਐਫੀਸ਼ੀਐਂਸੀ ਯੂਜ਼ਰਸ ਨੂੰ ਨਵਾਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਖਰੀਦਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰੇਗੀ।

ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਵਧਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਕਾਰਨ ਵੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੁਣ ਲੋਕਲ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਲਾਉਡ-ਬੇਸਡ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਦਾ ਖਰਚਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕੰਮ ਨੂੰ ਲੈਪਟਾਪ ‘ਤੇ ਸ਼ਿਫਟ ਕਰਕੇ, Microsoft ਅਤੇ Google ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਬਿਲੀਅਨਾਂ ਡਾਲਰ ਬਚਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ Intel ਅਤੇ AMD ਵਰਗੀਆਂ ਸਿਲੀਕਾਨ ਦਿੱਗਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਚਲਾਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਚਾਲ ਹੈ। AI PC ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਤਿੰਨ ਸਾਲ ਬਾਅਦ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੀਆਂ AI ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਗਾਈਡਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਹਾਈ-ਐਂਡ ਵਰਕਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਹਰ ਕੰਜ਼ਿਊਮਰ ਲੈਪਟਾਪ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਬੇਸਲਾਈਨ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਗਲੋਬਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਅਤੇ ਐਨਰਜੀ ‘ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਚਿੰਤਤ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਡਾਟਾ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਲੋਕਲ AI ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡਾਟਾ ਲੈਪਟਾਪ ‘ਤੇ ਹੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ GDPR ਵਰਗੇ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦਾ ਐਨਰਜੀ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਵੀ ਘਟਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਮ ਲੈਪਟਾਪਾਂ ‘ਤੇ ਹੀ ਹੋਵੇਗਾ, ਤਾਂ ਗਲੋਬਲ ਗ੍ਰਿੱਡ ‘ਤੇ ਦਬਾਅ ਘੱਟ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਹ ਡੀਸੈਂਟਰਲਾਈਜ਼ਡ ਪਹੁੰਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਵੀ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦੀ ਸਪੀਡ ਘੱਟ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਿਊਟ ਪਾਵਰ ਦਾ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਹੈ ਜੋ ਇੰਟਰਨੈਸ਼ਨਲ ਟੈਕ ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਚਲਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਆਮ ਕੰਮ ਦੇ ਦਿਨ ਵਿੱਚ, AI-ਨੇਟਿਵ ਲੈਪਟਾਪ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਹੁਤ ਸੂਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵੀਡੀਓ ਕਾਨਫਰੰਸ ਦੌਰਾਨ, NPU ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸ਼ੋਰ ਜਾਂ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖਪਤ ਦੇ ਤੁਹਾਡੇ ਬੈਕਗ੍ਰਾਊਂਡ ਨੂੰ ਬਲਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮੀਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ, ਇੱਕ ਲੋਕਲ ਮਾਡਲ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨੁਕਤੇ ਨੋਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਭੇਦ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਫਾਈਲਾਂ ਲੱਭਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹ ਡਾਕੂਮੈਂਟ ਕਿੱਥੇ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਬਜਟ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਅਤੇ ਲੋਕਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ।

ਦੁਪਹਿਰ ਤੱਕ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰੈਜੈਂਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇਮੇਜ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ। Stable Diffusion ਦੇ ਲੋਕਲ ਵਰਜ਼ਨ ਨਾਲ, NPU ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਇਮੇਜ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਲੰਬੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਤਿੰਨ-ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰ (summary) ਵੀ ਤੁਰੰਤ ਮਿਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਨੈੱਟਵਰਕ latency ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਇਸ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਰਿਸਪੌਂਸਿਵ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ AI PC ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਹੈ—ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਫੀਚਰ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਸੈਂਕੜੇ ਛੋਟੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਸਵਾਲ ਵੀ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ NPU ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ ਕੀਮਤ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੌਜੂਦਾ AI ਫੀਚਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ ਜੋ ਪੁਰਾਣੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਵੀ ਚੱਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਨਾਲ ਹੀ, ਕੀ ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਪੁਰਾਣਾ (obsolete) ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ? ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਚਿੱਪ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਕੂੜਾ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗਾ। ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਵੀ ਹੈ—ਜੇਕਰ AI ਤੁਹਾਡੀ ਹਰ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਇੰਡੈਕਸ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਡਾਟਾ ਦਾ ਕੰਟਰੋਲ ਕਿਸ ਕੋਲ ਹੈ?

ਤਕਨੀਕੀ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ Windows DirectML ਜਾਂ Intel OpenVINO ਵਰਗੀਆਂ APIs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ। ਫਿਲਹਾਲ, ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਹੁਤ ਖਿੰਡਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਮੈਮੋਰੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਵੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਹੁਣ unified memory architectures ਵੱਲ ਵਧਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ CPU, GPU ਅਤੇ NPU ਇੱਕੋ ਹਾਈ-ਸਪੀਡ ਮੈਮੋਰੀ ਸ਼ੇਅਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਤਾਂ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਲੈਪਟਾਪ ਨੂੰ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਰੈਮ (RAM) ਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰਸ ਨੂੰ ਖਰੀਦਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ TOPS (Tera Operations Per Second) ਵਰਗੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਥਰਮਲ ਲਿਮਿਟਸ ਨੂੰ ਜ਼ਰੂਰ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਤਲਾ ਲੈਪਟਾਪ ਜੇਕਰ ਗਰਮੀ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਉਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਲੋ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਲੋਕਲ ਸਟੋਰੇਜ ਵੀ ਇੱਕ ਫੈਕਟਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਕਾਫੀ ਜਗ੍ਹਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਸਟੈਂਡਰਡ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ AI ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ‘ਤੇ ਪੋਰਟੇਬਲ ਬਣਾ ਸਕੇ।

ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ AI ਕਹਾਣੀ, ਟੂਲ, ਰੁਝਾਨ ਜਾਂ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਆਪਣਾ ਲੇਖ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਭੇਜੋ — ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸੁਣਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਾਂਗੇ।

ਸਿੱਟਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI PC ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਸ਼ਿਫਟ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅਜੇ ਆਪਣੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਅੱਜ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਸਿਰਫ ਬਿਹਤਰ ਵੀਡੀਓ ਕਾਲਾਂ ਅਤੇ ਫੋਟੋ ਐਡਿਟਿੰਗ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹਨ। ਅਗਲੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਇਸਨੂੰ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟ ਕਰਨਗੇ, ਇਸਦੀ ਅਸਲ ਕੀਮਤ ਸਾਹਮਣੇ ਆਵੇਗੀ। ਸਿਰਫ ਇੱਕ NPU ਸਟਿੱਕਰ ਲਈ ਆਪਣਾ ਲੈਪਟਾਪ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕਾਹਲੀ ਨਾ ਕਰੋ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰੋਗੇ, ਤਾਂ ਇੱਕ AI ਚਿੱਪ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਹ ਲੈਪਟਾਪ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ, ਐਫੀਸ਼ੀਐਂਟ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਦਮ ਹੈ।

Editor’s note: We created this site as a multilingual AI news and guides hub for people who are not computer geeks, but still want to understand artificial intelligence, use it with more confidence, and follow the future that is already arriving.