AI PC，未开繁花

文 | 科技新知

今年的 " 科技春晚 "CES 上，AI PC 站在了当之无愧的 C 位。无论是芯片厂商还是 PC 品牌，都将目光瞄准这一领域，一夜之间成了科技圈热度最高的概念之一。

其实在去年下半年，多家 PC 品牌都发布或预告了旗下所谓的 AI PC 产品。微软更是决定将新款 PC 的键盘进行调整，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，上次 Windows PC 键盘布局的变革，还是在 30 年前。

另外，不少机构的预测也都十分乐观。Canalys 最新报告显示，2024 年全球兼容 AI 的个人电脑份额将占到 19%，并在 2025 年快速增长至 37%；群智咨询的最新预测显示，预计 2024 年全球 AI PC 整机出货量将达到约 1300 万台，实现规模化出货。

无论是公认的技术含量还是行业的积极态度，似乎都意味着 2024   年的 PC 行业将会柳暗花明，但这种以供应链为主来驱动的迭代，也存在值得思考的问题，AI 到底会如何革命 PC？又有多大概率成为 PC 厂商出货的新引擎？

PC 的 iPhone 时刻？

AI 大模型让不少科技产品赛道有了 iPhone 时刻的说法，PC 行业甚至有些姗姗来迟。

去年 9 月，英特尔最先提出了 AI PC 概念，同时宣布启动业内首个 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）"。

上游供应链的迭代迅速传递至下游。联想、宏碁、华硕等大品牌纷纷官宣了搭载英特尔全新处理器的新品，面对这场已经等待了四十年的市场机遇，各大 PC 厂商显然无法保持矜持，合力将 AI PC 推向了第一波高潮。

理论上来看，目前的产品形态和用户习惯，AI PC 的故事完全讲得通。

PC 和手机、智能音箱、智能眼镜等终端设备一样有着高频的交互属性，并且作为全场景生产力工具，AI 对于效率上的提升，在 PC 上的感知会更明显。另外，相较其他终端设备，PC 在存储容量、设备空间、核心硬件等多方面的优势，也能承载更多元的 AI 生态。

目前，从 AI 大模型的相关应用来看，PC 仍是大模型的最优载体。从 ChatGPT 到 Microsoft 365 Copilot，杀手级应用往往最早出现在 PC 上，AI 在这类生产力设备上对于效率的提升是立竿见影的。

因为 PC 对于功耗和算力等问题的处理会简单一些，即便是笔记本电脑，受益于 GPU 性能迭代和最新的 NPU 架构出现，性能也尚有提升空间。联想的第一批 AI 电脑集中在笔记本，也证明了这一点。

简而言之，PC 尤其是笔电，既满足了大模型所需规模算力的硬件需求，又不会过分影响用户对于电脑类型产品的使用习惯。

华创证券认为，低延迟 隐私保护，会拉动大模型本地化需求，AI PC 具备的边缘算力有望解决行业痛点，成为首个大批量落地 AI 终端。在 PC 用户端实现部分 AI 应用，有望拉动大量 PC 换机需求，或可带动 PC 行业进入新一轮上升周期。

IDC 预测，中国 PC 市场将因 AI PC 的到来，在未来 5 年中保持稳定的增长态势，台式机、笔记本电脑、平板电脑市场总规模将从 2023 年的 6800 万台，增至 2027 年的 8000 万台以上，增幅接近 18%。NVIDIA CEO 黄仁勋此前也指出，未来 10 年新的 AI PC 将取代传统 PC，市场价值可达上万亿美元。

不过，预测归预测，现实归现实。

AI PC 的演进发展过程被分为 AI Ready 和 AI On 两个阶段。在 AI Ready 阶段，AI PC 主要表现为芯片计算架构的升级，具备基本的本地混合 AI 算力；到了 AI On 阶段，AI PC 则具有完整的核心特征，提供划时代的 AI 创新体验，能够基于更丰富的 AI 应用生态提供通用场景下的个人 AI 助理服务，并在边缘私域环境下的个人大模型微调服务。

如今的第一波热潮已然掀起，只是处理器的改变只能算是 AI Ready 的 PC，具备硬件能力了，但是不能独立应用 AI，后续还需要上层模型开发厂商和应用软件厂商的支持。所以能够在沉闷的 PC 市场引发多大的波澜，尚要看后续产品的落地。

现在的 AI PC 好似当年的初代 iPhone，虽然足够惊艳，但想让每个用户拥有且认可并不是一件易事。PC 上下游的联动是一股巨大的推动力，但更重要的还是 AI PC 的成本，能否激发以及普惠到每一个用户。

重塑 PC 行业，成本先行？

满足用户的既要又要，让每个人都能享受到大模型时代的专属 AI 能力延伸，自然对 PC 的软硬件提出了更高的要求。

常规 PC 处理器随着 Intel 或 AMD 的升级，发布时可能会有 10% 到 20% 的价格差异，但半年或一年后，价格基本上会与上一代同配置产品持平。AI PC 需要搭配更高的算力，不管是搭配显卡或 NVIDIA 的 GPU 或算力卡，或将 NPU 集成到 CPU 中，成本都会显著提升。例如，NVIDIA 大约 75Tops 算力的卡，成本可能在七、八千元人民币，在这种情况下，整体成本可能会翻倍。

不过考虑到目前落地的产品都属中高端，利润空间本就不小，所以价格变化体现并不大。前不久首批搭载英特尔 AI 处理器 Meteor lake 的笔电产品上市，14999 元的起售价与同系列的前代产品相差无二。

值得一提的是，有增强的除了 CPU 之外，内存、硬盘、散热都是未来最有可能升级的部分。例如，常规轻薄笔记本最长使用 6 个小时左右，而搭载 AI 算力卡的设备可能预期续航时间为 4 个小时，甚至在全功率运行时只有 2~3 个小时。

不过，这些只是在一定条件下硬件测试出来的纸面参数，实际的上限有多高，还要看具体的产品与生态的落地。IDC 中国总裁霍锦洁表示，AI PC 的诞生标志着以 PC 为代表的终端行业即将进入一个行业大变革的时代，整个 PC 产业生态里的各个角色都会因为 AI PC 而做出改变。

当然，具体效果会因模型而异，这很考验 AI 硬件厂商和基础大模型之间的适配，AI PC 在推出之后的一段时间有可能还是更偏向 B 端的公司采购，C 端需求的大规模出现，可能需要 PC 厂商给出一个足够吸引人的案例、效果。

还有额外的一点要考虑，就是厂商之间如何分摊大模型迭代产生的高昂成本。短期内大模型的训练迭代和运行成本是很难明显降低的，但个人电脑上的大模型产品如何实现、如何迭代，买断制还是订阅制，都是疑问。

从官方商城产品来看，目前联想新发布的 Pro 16 IMH、ThinkPad X1 Carbon AI 等 AI PC，其 AI 概念仍集中在英特尔提供的硬件，包括酷睿 Ultra 处理器和其中的 NPU AI 引擎，唯一一项具体场景下的 AI 会议功能将以 OTA 的方式进行升级，" 私人大模型 " 等应用方面的概念则没有明确提及。

目前的 AI 大模型，如果只看芯片的能力，是完全有余地去做更大规模的运算，开发出一些额外功能的。但如何平衡大模型运行时能提供的计算，和计算本身需要占用的系统资源，仍是个难题。

对于笔电中的性能本来说，在本地部署大模型意味着需要更大的存储量，和更高的硬盘成本；而对于主打轻薄的商务本来说，云端部署不但需要更高的成本，和安全性又产生悖论，如何平衡对 PC 厂商来说也是考验。毕竟 PC 发展至今，很多市场认知已经形成强大的惯性，例如尺寸、重量、设计甚至价格区间，都没有特别大的调整空间。

坦白来讲，AI PC 已经是 PC 应用的新趋势毋庸置疑，成本问题在迭代后也不会是不可解决，只是以厂家驱动的迭代更新，到底能撬动多大的消费者购买需求呢？

驱动换机，时机未到

尽管多家研究机构均看好 AI PC 将推动 PC 换机潮的到来，但这还构不成万无一失的驱动力。

当前的 PC 市场整体呈下行趋势，AI PC 作为一种新产品形态，虽然提升了本地化的计算能力，但仅作为个人助理使用，对于整体市场的换机推动力度有限。如 ChatGPT 一类的 AI 产品在初期注册量较高，显示出乐观的趋势，但用户在熟练使用后会发现其局限性，它们并不能完全取代所有工作和应用。因此，AI PC 可能会吸引一些尝鲜用户换机，但大多数人不会仅因为这一功能而更换设备。

消费者更倾向于按照正常的淘汰节奏进行升级。由于近几年全球经济受限和产品突破较小的影响，换机周期有所延长。预计到 2024 年，可能会迎来一个换机增长期，届时结合 AIPC 概念，市场可能会看到相对明显的增长，但其中一部分仍然是常规换机的用户群体。

不过对于行业来讲，一个好消息是，PC 产业在经历过阵痛之后，已有走出低谷的势头。

根据 IDC 发布的最新数据，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%，大量 PC 用户在未来两年将进入换机高峰。

但不容忽视的是，愿不愿意为 AI PC 相关额外功能买单，或者因为离线大模型的功能去换机，要看 A I PC 端侧功能对消费者产生帮助。比如对于学生群体来说，需要 AI PC 帮助总结、归纳资料的论点、观点，其实只是在那一刻或者某一个时间段需要这个功能；或者对于打工群体来说，需要 PowerPoint、Word 变得更智能，那肯定需要一个端侧 AI PC 功能的辅助。

简而言之，如果 AI PC 上的功能与消费群体的日常工作、学习、生活的相关度越高，那么愿意换机的概率便高了一些。所以杀手级的应用或者端侧大模型会的实际应用效果，才决定了市场上的换机动力。

随着 AI 技术在 PC 端的集成，软件的依赖度会增加，生态绑定也会更紧密。

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，硬件差异不大，但软件优化和体验上各有千秋。软件与硬件两方面的叠加才会带来产业的跃变，AI On 阶段才具有完整的 AI PC 核心特征。因此，从明年开始，厂商之间的竞争将更多地体现在软件的优化和体验上，而竞争的同时市场也会逐渐打开。

最后，当我们讨论完资本以及产业是如何看待这次 AI PC 革命的时候，请不要忘记，摩尔定律和产业链全球分工仍然主导着 PC 行业的发展，尽管它们的本质都是为消费者服务，但也给行业发展带来许多变数和疑问。