AI PC未免有些太过乐观了

原文来源：读懂财经

图片来源：由无界 AI生成

在今年的CES上，AI PC算是彻底“火”了一把，各大厂商纷纷入局。其中，英伟达发布了三款AI PC芯片；联想、戴尔、惠普、华硕等头部PC厂商相继发布了各类“AI PC”；微软也决定将AI助手Copilot的实体键引入搭载Windows 11的电脑。

要知道，AI PC概念，最早由英特尔CEO帕特·基辛格在2023年9月提出。换言之，从概念提出到厂商产品落地，不过短短三个月时间。

所有人都相信，在AI落地的迷雾里，PC几乎是最为确定的机会。PC不仅能够满足大模型所需规模算力的硬件需求，也能率先享受到ChatGPT等超级应用的需求红利。更重要的是，把算力从云端迁移到终端，能够最大程度地规避AI所带来的数据安全问题。按咨询机构预测，2024年全球AI PC就能实现超千万台的规模化出货。

逻辑固然清晰，但现实远没这么乐观。目前，为了提升性能，AI PC价格动辄万元，但在实际工作中，仍然更多承担着个人助理的工作。换言之，AI PC的高溢价与其有限能力之间，还需要更多的价值去填补。

01 产业链扎堆AI PC

作为AI PC概念的提出者，英特尔是最先入局这一领域的玩家。今年9月，英特尔宣布启动业内首个AI PC加速计划。3个月后正式发布了全新酷睿Ultra移动处理器，采用英特尔首个用于客户端的片上AI加速器“神经网络处理单元（NPU）”。

这样的趋势延续到了今年的“科技春晚”上。在CES上，多个厂商纷纷发布了AI PC产品，涵盖从芯片到硬件到软件方方面面。

在芯片上，英伟达在发布了CES上三款 GeForce RTX 40 SUPER 系列 GPU，包括 GeForce RTX 4080 SUPER、GeForce RTX 4070 Ti SUPER 和 GeForce RTX 4070 SUPER，它们将作为 AI PC 的核心，为最新游戏提供超强动力。

作为英伟达的竞争对手，英特尔和AMD也推出了自己的AI PC产品。英特尔在此次CES上重点推广面向AI PC的新一代处理器——酷睿Ultra；而AMD则放弃了“Hawk系列”的笔记本电脑CPU，推出了具有NPU的Ryzen Mobile 7000/8000，来满足AI时代的用户需求。

在硬件层面，联想、戴尔、惠普、华硕等头部PC厂商都发布了各类“AI PC”。其中联想的动作最积极，接连发布了10余款AI PC产品，旗下Think、Yoga等系列新品开始配备Creator Zone生成式AI软件，基于大模型的智能助手支持文生图、AI问答和交互功能，部分机型还配备了一键直达的“AI Now”Copilot按键，便于更快捷地访问日常AI伴侣。

其它厂商的笔记本电脑更多地是针对生成式AI应用进行了一些优化，并从硬件层面搭载了英特尔、英伟达最新的芯片产品。

而软件层面的变化主要集中在微软。据最新的报道，微软决定将AI助手Copilot的实体键引入搭载Windows 11的电脑，首批设备会在本月完成上市。要知道，上一次Windows PC键盘布局的变革，还是在30年前。

从芯片到PC厂再到微软，所有人的动作只为一件事情：抓住AI PC的机会。那么，AI PC到底是什么，能够让如此多的巨头趋之若鹜？

02 把大模型算力搬到终端上

目前，行业内对AI PC的定义尚不清楚。尽管如此，我们仍然能够通过已发布产品的蛛丝马迹，看到AI PC的一些核心思路——通过新的计算架构设计，将过去只能云端运行的大模型算力搬到了PC终端上，进而能够形成内置AI模型及AIGC等软件能力。

从物理视角，AI PC与传统PC差异在于架构的不同。目前，传统PC在主芯片架构上以“CPU+GPU”的方式为主流方案，核心思路是让PC的功能专注于“计算+存储”。AI PC最重要的是嵌入了AI芯片，形成“CPU+GPU+NPU”的异构方案。

NPU专注于处理神经网络相关的任务，例如深度学习推理和训练，能够大幅提升升PC的AI能力，实现更好地管理AI工作量、提升性能、控制电池消耗等目的。

尽管目前的 AIGC 都是在云上实现，但长远来看，具备本地算力几乎是AI PC的必然，因为只有这样才能减少云端大模型的数据传输和时延。更重要的是，从云端到终端的变化，也能最大幅度地保障用户数据的安全性。在AI时代，数据和土地一样，是生产力要素，而AI PC可以在本地处理所有内容，无需担心数据使用权问题。

从经济层面看，着AI计算能力从云端走向终端，也重新迭代了云服务的成本模型。原因在于，本地运行大模型可以有效缓解云服务的成本压力。