在今年的“科技春晚”CES上，AI PC站在了當之無愧的C位。 無論是晶元廠商還是PC品牌，都把目光投向了這個領域，一夜之間成為科技圈最熱門的概念之一。
事實上，在去年下半年，多家PC品牌發布或預覽了他們所謂的AI PC產品。 Microsoft甚至決定調整**PC的鍵盤，將AI助手Copilot的物理按鍵引入到搭載Windows 11的電腦上，首批裝置將於本月完成。 要知道，上一次 Windows PC 鍵盤的布局發生變化是在 30 年前。
此外，許多機構也非常樂觀。 根據 Canalys 的最新報告，到 2024 年，相容 AI 的 PC 的全球份額將佔 19%，並在 2025 年迅速增長至 37%。 根據群智諮詢最新**，預計2024年全球AI PC出貨量將達到1300萬台左右，實現規模化出貨。
無論是公認的技術含量，還是行業的積極態度，似乎都意味著2024年的PC行業會一片光明，但這次由**鏈帶動的迭代也值得思考，AI將如何徹底改變PC？ 成為PC廠商新引擎的概率有多大？
AI模式讓很多科技產品賽道都擁有了iPhone時刻的話語權，PC行業甚至有點晚了。
去年9月，英特爾首次提出AI PC概念，並宣布推出業界首個AI PC加速計畫。 三個月後，全新酷睿超移動處理器正式發布，採用英特爾首款面向客戶端的片上AI加速器“神經網路處理單元（NPU）”。
上游鏈的迭代快速轉移到下游。 聯想、巨集碁、華碩等大牌紛紛正式發布搭載英特爾新處理器的新產品，面對這個等待了40年的市場機會，各大PC廠商顯然不能保留，齊心協力將AI PC推向第一波高潮。
從理論上講，從目前的產品形態和使用者習慣來看，AI PC的故事是完全有道理的。
PC與手機、智慧型音箱、智慧型眼鏡等終端裝置具有相同的高頻互動屬性，AI作為全場景生產力工具，在效率提公升方面會更加明顯。 此外，與其他終端裝置相比，PC由於在儲存容量、裝置空間、核心硬體等方面具有優勢，可以承載更多樣化的AI生態。
目前，從AI大模型的相關應用來看，PC仍是大模型的最優載體。 從 ChatGPT 到 Microsoft 365 Copilot，殺手級應用程式通常是第乙個出現在 PC 上的應用程式，而 AI 可以對這樣的生產力裝置產生直接影響。
由於 PC 將更簡單地處理功耗和計算能力等問題，即使是膝上型電腦也受益於 GPU 效能迭代和最新 NPU 架構的出現，並且仍有效能提公升的空間。 聯想首款專注於膝上型電腦的AI計算機也證明了這一點。
總之，個人電腦，尤其是膝上型電腦，不僅滿足了大機型所需的規模算力的硬體要求，而且不會過分影響使用者使用電腦類產品的習慣。
華 Chuang** 認為，低延遲+私隱保護將帶動大模型國產化需求，AI PC的邊緣算力有望解決行業痛點，成為首個大規模落地AI終端。 一些AI應用在PC使用者側的落地，有望帶動大量的PC換代需求，或帶動PC行業進入新一輪的上公升週期。
IDC**，由於AI PC的到來，未來5年中國PC市場將保持穩定增長態勢，台式機、膝上型電腦、平板電腦的總市場規模將從2024年的6800萬台增加到2024年的8000多萬台，增長近18%。 英偉達CEO黃仁勳此前也指出，未來10年，新型AI PC將取代傳統PC，市值可達數萬億美元。
然而，**回歸**，現實回歸現實。
AI PC 的演進和發展可以分為兩個階段：AI Ready 和 AI On。 在AI Ready階段，AI PC主要公升級為具有基礎本地混合AI算力的晶元計算架構。 在AI ON階段，AI PC核心功能齊全，提供劃時代的AI創新體驗，基於更豐富的AI應用生態，在通用場景下提供個人AI助手服務，在邊緣私域環境下對個人大模型進行微調。
今天的第一波熱潮已經掀起，但處理器的換代只能算是一台AI就緒的PC，具備硬體能力，卻無法獨立應用AI，後續需要上層模型開發者和應用軟體廠商的支援。 因此，在沉悶的PC市場中能掀起多大的波瀾，就要看後續產品的落地了。
如今的AI PC就像初代iPhone一樣，雖然已經足夠驚豔，但並不是每個使用者都容易擁有和識別它。 PC上下游的聯動是巨大的驅動力，但更重要的是AI PC的成本，能否激發和惠及每一位使用者。
為了滿足使用者的需求，讓大家享受到大模型時代的專屬AI能力擴充套件，自然對PC的軟硬體提出了更高的要求。
隨著Intel或AMD的公升級，普通PC處理器在發布時可能會有10%到20%的差異，但半年或一年後，它將與相同配置的上一代產品基本相同。 AI PC需要搭配更高的算力，無論是搭配顯示卡還是NVIDIA GPU或算力卡，還是將NPU整合到CPU中，成本都會大幅增加。 例如，NVIDIA的計算能力約為75tops的卡，成本可能是。
七八千元，在這種情況下，整體成本可能會翻倍。
但考慮到目前產品都是中高階，利潤空間不小，所以變化不大。 不久前，首批搭載英特爾AI處理器Meteor Lake的膝上型電腦產品上市，14999元的起售價與上一代同系列無異。
值得一提的是，除了CPU之外，記憶體、硬碟、散熱是未來最有可能公升級的。 例如，一台普通的輕薄膝上型電腦最多可以使用約 6 小時，而配備 AI 雜湊卡的裝置可能預期電池壽命為 4 小時，甚至在全功率執行時僅使用 2 到 3 小時。
不過，這些只是硬體在一定條件下測試的紙面引數，實際上限取決於具體產品和生態落地。 IDC中國區總裁霍金傑表示，AI PC的誕生，標誌著以PC為代表的終端行業即將進入乙個行業大變革的時代，整個PC產業生態中的所有角色都將因為AI PC而改變。
當然，具體效果會因型號而異，這是對AI硬體廠商與基礎大機型適配的考驗，AI PC在推出後的一段時間內可能仍更傾向於B端公司採購，而C端需求的大規模出現可能需要PC廠商給出足夠吸引人的案例和效果。
另乙個需要考慮的點是如何在供應商之間分擔大型模型迭代的高成本。 短期內很難大幅降低大模型的訓練迭代和執行成本，但如何在個人電腦上實現和迭代大模型產品，以及它們是否有買斷系統或訂閱系統，都是問題。
從官方**產品來看，聯想最新發布的Pro 16 IMH、ThinkPad X1 Carbon AI等AI PC上，其AI概念依舊聚焦於英特爾提供的硬體，包括其中的酷睿Ultra處理器和NPU AI引擎，唯一在特定場景下的AI會議功能將以OTA的形式進行公升級， 而“私有大模型”等應用的概念也沒有明確提及。
目前的AI模型，如果只看晶元的能力，完全可以進行更大規模的操作和開發一些附加功能。 但是，在大型模型執行時可以提供的計算與計算本身所需的系統資源之間取得平衡仍然是乙個難題。
對於膝上型電腦來說，在本地部署大型模型意味著更多的儲存空間和更高的硬碟成本。 對於主打輕薄的商務膝上型電腦來說，雲部署不僅需要更高的成本，還會產生與安全性的悖論，如何平衡也是對PC廠商的考驗。 畢竟PC發展以來，很多市場認知都形成了很強的慣性，比如尺寸、重量、設計甚至最佳範圍，都沒有特別大的調整空間。
坦率地說，毫無疑問，AI PC已經是PC應用的新趨勢，迭代後的成本問題不會解決不了。
儘管許多研究機構都看好AI PC將推動PC換代浪潮的到來，但這並不是萬無一失的驅動力。
目前PC市場整體呈下滑趨勢，而AI PC作為一種新型產品形態，雖然提公升了國產化算力，但僅作為個人助理使用，對於整體市場的替代推廣有限。 ChatGPT等AI產品呈現樂觀趨勢，初始註冊量較高，但使用者在熟練使用後會發現其侷限性，無法完全取代所有工作和應用。 因此，AI PC 可能會吸引一些早期採用者切換裝置，但大多數人不會僅僅因為此功能而切換裝置。
消費者更傾向於以正常的報廢速度進行公升級。 由於近年來全球經濟約束和小產品突破的影響，更換週期有所延長。 預計到2024年，可能會有一段替代增長期，當結合AIPC概念時，市場可能會看到相對顯著的增長，但其中一部分仍然是常規替代的使用者群體。
不過，對於行業來說，好訊息是PC行業在經歷了陣痛後走出了低谷。
IDC發布的最新資料顯示，2024年Q3全球PC出貨量為6820萬台，環比增長11%，同比降幅收窄至8%。
但是，不容忽視的是，你是否願意為與AI PC相關的額外功能付費，或者因為離線大模型的功能而更換機器，取決於AI PC終端功能的幫助。 例如，對於學生群體來說，需要AI PC幫助總結和總結材料的論點和觀點，其實只是在那個時刻或某個時間段才需要的。 或者對於需要 PowerPoint 和 Word 變得更智慧型的兼職工作者來說，他們肯定需要終端 AI PC 功能的幫助。
總之，如果AI PC上的功能與消費群體的日常工作、學習、生活更加相關，那麼願意換手機的概率就更高。 因此，殺手級應用或端側大模型的實際應用效果決定了市場上的替代力。
隨著AI技術在PC端的融合，對軟體的依賴性將增加，生態繫結將更加緊密。
未來，AIPC的差異化將主要體現在軟體能力和使用者體驗上。 就像智慧型音箱市場一樣，在硬體上沒有太大的區別，但在軟體優化和體驗上都有優勢。 軟硬體的疊加將帶來行業的飛躍，AI ON舞台將具備完整AI PC的核心特徵。 因此，從明年開始，廠商之間的競爭將更多地體現在軟體的優化和體驗上，市場將在競爭的同時逐步開放。
最後，當我們討論資本和行業如何看待這場AI PC革命時，請不要忘記，摩爾定律和產業鏈的全球分工仍然主導著PC行業的發展，雖然它們的本質是服務消費者，但也給行業的發展帶來了許多變數和問題。