AI PC，花未开

AI PC，花未开

在今年的“科技春晚”CES上，AI PC当之无愧地站在了C位。 无论是芯片厂商还是PC品牌都将目光投向了这一领域，一夜之间它就成为了科技圈最热门的概念之一。

事实上，去年下半年，不少PC品牌就发布或预展了所谓的AI PC产品。 微软甚至决定对新PC的键盘进行调整，并在搭载11的电脑上引入AI助手的物理按键。首批设备将于本月推出。 要知道，PC 键盘布局上一次改变已经是 30 年前了。

此外，不少机构的预测也非常乐观。 最新报告显示，2024年兼容AI的个人电脑全球份额将占19%，2025年将快速增长至37%； 群智咨询最新预测显示，全球AI PC出货量预计将达到1300万台左右，实现规模化出货。

无论是公认的技术含量，还是业界的积极态度，看来2024年PC行业的前景一片光明。不过，这种由供应链驱动的迭代也有值得思考的问题。 人工智能将如何变革？ 个人电脑？ 成为PC厂商出货的新引擎的概率有多大？

电脑时刻？

AI大模型让很多科技产品赛道有了紧迫感，PC行业甚至有点晚了。

去年9月，英特尔首次提出AI PC概念，并宣布启动业界首个AI PC加速计划。 三个月后，全新酷睿Ultra移动处理器正式发布，采用英特尔首款面向客户的片上AI加速器“神经网络处理单元（NPU）”。

上游供应链的迭代很快传递到下游。 联想、宏碁、华硕等各大品牌均已正式发布搭载英特尔新款处理器的新品。 面对这个等待了40年的市场机会，各大PC厂商显然不能保持保留，纷纷联手将AI PC推向市场。 第一波高潮。

理论上，考虑到当前的产品形态和用户习惯，AI PC 的故事是完全有道理的。

PC与手机、智能音箱、智能眼镜等终端设备一样，都具有高频交互属性，而作为全场景生产力工具，AI的效率提升在PC上会更加明显。 此外，与其他终端设备相比，PC在存储容量、设备空间、核心硬件等方面具有诸多优势，还可以承载更加多元化的AI生态。

目前，从人工智能大型模型的相关应用来看，PC仍然是大型模型的最优载体。 从365到365，杀手级应用往往首先出现在PC上，而AI可以立即提高此类生产力设备的效率。

由于PC更容易处理功耗和计算能力等问题，因此即使是笔记本电脑，由于GPU性能迭代和最新NPU架构的出现，仍然有性能提升的空间。 联想首批AI电脑集中在笔记本上，也证明了这一点。

总之，PC尤其是笔记本电脑既满足大型机型所需的大规模计算能力的硬件需求，又不会过度影响用户对电脑类产品的使用习惯。

华创证券认为，低延迟+隐私保护将带动大模型国产化需求。 AI PC的边缘算力有望解决行业痛点，成为首款量产的AI终端。 在PC用户身上实现一些人工智能应用，预计将带动大量的PC换机需求，并可能引领PC行业进入新的上升周期。

IDC预计，由于AI PC的到来，未来五年中国PC市场将保持稳定增长趋势。 台式机、笔记本电脑和平板电脑的市场总规模将从2023年的6800万台增长到2027年的8000台以上，增长近18%。 CEO黄仁勋此前也指出，未来10年新型AI PC将取代传统PC，市场价值高达数万亿美元。

然而，预测就是预测，现实就是现实。

AI PC的演进和发展过程分为两个阶段：AI Ready和AI On。 在AI Ready阶段，AI PC主要表现为芯片计算架构的升级，具备基础的本地混合AI算力； 在AI舞台上，AI PC拥有完整的核心功能，提供划时代的AI创新体验，并可以基于更丰富的AI应用生态系统，提供通用场景和个人大模型精细化的个人AI助手服务——边缘私有域环境中的调优服务。

如今第一波热潮已经开始，但处理器的改变只能算是AI Ready PC，拥有硬件能力，但无法独立应用AI。 后续还需要上层模型开发厂商、应用软件厂商的支持。 因此，它能在平淡的PC市场掀起多大的波澜，还得看后续产品的落地。

今天的AI PC就像当年的第一代一样。 虽然它足够惊艳，但要让每个用户拥有并认可它却并不容易。 上下游PC的联动是巨大的驱动力，但更重要的是AI PC的成本能否激发并惠及每一个用户。

重塑PC产业，成本优先？

满足用户的需求和欲望，让每个人都能享受到大机型时代专属AI能力的延伸，自然对PC软硬件提出了更高的要求。

Intel或AMD的传统PC处理器升级后，发布时可能会有10%到20%的价格差异，但半年或一年后，价格将与上一代产品基本持平。相同的配置。 AI PC需要配备更高的计算能力。 无论是搭配显卡、GPU还是算力卡，还是将NPU集成到CPU中，成本都会大幅增加。 比如一张算力差不多的卡可能要七八千块钱，这样的话综合成本可能会翻倍。

不过考虑到目前推出的产品均为中高端，利润空间不小，因此价格变化并不大。 不久前，首批搭载英特尔AI处理器Lake的笔记本电脑产品上市。 起售价14999元，与上一代同系列产品一致。

值得一提的是，除了CPU之外，内存、硬盘、散热都是未来最有可能升级的部分。 例如，传统的轻薄笔记本最长可以使用6小时左右，而配备AI算力卡的设备满载运行时预计可以使用4小时，甚至只有2到3小时。力量。

不过，这些只是在一定条件下硬件测试出来的纸面参数。 实际上限有多高取决于具体的产品和生态实现。 IDC中国区总裁霍金杰表示，AI PC的诞生，标志着以PC为代表的终端产业即将进入产业大变革时代。 整个PC产业生态中的所有角色都将因为AI PC而发生改变。

当然，具体效果会根据模型的不同而有所不同，这将考验AI硬件厂商与基础大模型之间的适配。 AI PC在推出后的一段时间内可能仍更倾向于B端企业的采购，因为C端企业的需求规模较大。 为了出现，PC厂商可能需要提供足够有吸引力的案例和效果。

还有一点需要考虑，就是厂商之间如何分担大模型迭代的高额成本。 短期内很难大幅降低大模型的训练迭代和运营成本，但如何在个人电脑上实现大模型产品，如何迭代，是买断制还是订阅制，都是问题。

从官方商城产品来看，联想新发布的Pro 16 IMH、X1 AI等AI PC的AI概念依然集中在Intel提供的硬件上，包括Core Ultra处理器和NPU AI引擎。 唯一具体场景中的AI会议功能会以OTA的方式进行升级，并没有明确提及“私有大模型”等应用概念。

如果我们只看芯片对于当前大型AI模型的能力，那么更大规模的计算和一些附加功能的开发还有足够的空间。 然而，如何平衡大型模型运行时所能提供的计算量和计算本身所需的系统资源仍然是一个难题。

对于笔记本电脑中的性能笔记本来说，在本地部署大型机型意味着需要更大的存储容量和更高的硬盘成本； 而对于主打轻薄本的商务笔记本来说，云部署不仅需要更高的成本和安全性产生悖论，如何平衡也是对PC厂商的考验。 毕竟PC发展至今，很多市场认知已经形成了很强的惯性，比如尺寸、重量、设计甚至价格区间，并没有特别大的调整空间。

坦白讲，毫无疑问，AI PC已经是PC应用的新趋势，迭代之后成本问题也不会是无法解决的。 然而，厂商推动的迭代更新能撬动多少消费者的购买需求呢？

还没有到更换司机的时候。

尽管不少研究机构看好AI PC将推动PC换机浪潮的到来，但这并不构成万无一失的推动力。

当前PC市场整体呈现下滑趋势。 AI PC作为一种新的产品形态，提升了本地计算能力，但仅作为个人助理，在整体市场的机器换人推动力有限。 例如，某类AI产品初始注册量较高，呈现乐观趋势，但用户熟练使用后就会发现其局限性，并不能完全替代所有工作和应用。 因此，AI PC可能会吸引一些早期采用者进行切换，但大多数人不会仅仅因为这个功能而切换设备。

消费者更喜欢按照正常的报废节奏进行升级。 受全球经济限制和近年来产品小突破的影响，更新换代周期有所延长。 预计到2024年，手机更换可能会出现一段增长期。 届时，结合AIPC概念，市场可能会出现较为显着的增长，但其中一部分仍将是经常换机的用户群体。

不过，对行业来说的好消息是，经历过阵痛后，PC行业有走出低谷的动力。

IDC最新公布的数据显示，2023年Q3全球PC出货量为6820万台，环比增长11%，同比降幅收窄至8%。 未来两年大量PC用户将进入换机高峰。

但不可忽视的是，你是否愿意为AI PC相关的附加功能付费，或者因为离线大机型功能而换机。 就看AI PC端功能如何帮助消费者。 例如，对于学生群体来说，如果需要AI PC来帮助总结和总结数据的论点和观点，这个功能实际上只需要在那一刻或某一段时间就可以； 或者对于工作组来说，如果Word变得更加智能，那么它肯定需要终端侧AI PC功能的帮助。

总之，如果AI PC上的功能与消费群体的日常工作、学习、生活更加相关，那么愿意换机的概率就会更高。 因此，杀手级应用或大型终端侧机型的实际应用效果决定了市场更换的动力。

随着AI技术在PC端的融合，软件依赖性将会增加，生态绑定也会更加紧密。

未来，AIPC的差异化将主要体现在软件能力和用户体验上。 就像智能音箱市场一样，硬件上没有太大区别，但在软件优化和体验上存在差异。 只有软硬件的叠加，才会带来行业的飞跃，只有AI On的舞台，才会具备完整的AI PC核心功能。 因此，从明年开始，厂商之间的竞争将更多地体现在软件优化和体验上，市场在竞争中逐渐开放。

最后，当我们讨论完资本和产业如何看待这场AI PC革命时，请不要忘记，摩尔定律和产业链的全球分工仍然主导着PC行业的发展，尽管它们的本质是服务消费者。 但也给行业发展带来诸多变数和问题。

本文来自微信公众号“科技新知”（ID：），作者：王思源，36氪经授权发布。