文|讀懂財經(jīng)

在今年的CES上，AI PC算是徹底“火”了一把，各大廠商紛紛入局。其中，英偉達(dá)發(fā)布了三款A(yù)I PC芯片；聯(lián)想、戴爾、惠普、華碩等頭部PC廠商相繼發(fā)布了各類“AI PC”；微軟也決定將AI助手Copilot的實體鍵引入搭載Windows 11的電腦。

要知道，AI PC概念，最早由英特爾CEO帕特·基辛格在2023年9月提出。換言之，從概念提出到廠商產(chǎn)品落地，不過短短三個月時間。

所有人都相信，在AI落地的迷霧里，PC幾乎是最為確定的機會。PC不僅能夠滿足大模型所需規(guī)模算力的硬件需求，也能率先享受到ChatGPT等超級應(yīng)用的需求紅利。更重要的是，把算力從云端遷移到終端，能夠最大程度地規(guī)避AI所帶來的數(shù)據(jù)安全問題。按咨詢機構(gòu)預(yù)測，2024年全球AI PC就能實現(xiàn)超千萬臺的規(guī)?；鲐洝?/p>

邏輯固然清晰，但現(xiàn)實遠(yuǎn)沒這么樂觀。目前，為了提升性能，AI PC價格動輒萬元，但在實際工作中，仍然更多承擔(dān)著個人助理的工作。換言之，AI PC的高溢價與其有限能力之間，還需要更多的價值去填補。

01 產(chǎn)業(yè)鏈扎堆AI PC

作為AI PC概念的提出者，英特爾是最先入局這一領(lǐng)域的玩家。今年9月，英特爾宣布啟動業(yè)內(nèi)首個AI PC加速計劃。3個月后正式發(fā)布了全新酷睿Ultra移動處理器，采用英特爾首個用于客戶端的片上AI加速器“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元（NPU）”。

這樣的趨勢延續(xù)到了今年的“科技春晚”上。在CES上，多個廠商紛紛發(fā)布了AI PC產(chǎn)品，涵蓋從芯片到硬件到軟件方方面面。

在芯片上，英偉達(dá)在發(fā)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，它們將作為 AI PC 的核心，為最新游戲提供超強動力。

作為英偉達(dá)的競爭對手，英特爾和AMD也推出了自己的AI PC產(chǎn)品。英特爾在此次CES上重點推廣面向AI PC的新一代處理器——酷睿Ultra；而AMD則放棄了“Hawk系列”的筆記本電腦CPU，推出了具有NPU的Ryzen Mobile 7000/8000，來滿足AI時代的用戶需求。

在硬件層面，聯(lián)想、戴爾、惠普、華碩等頭部PC廠商都發(fā)布了各類“AI PC”。其中聯(lián)想的動作最積極，接連發(fā)布了10余款A(yù)I PC產(chǎn)品，旗下Think、Yoga等系列新品開始配備Creator Zone生成式AI軟件，基于大模型的智能助手支持文生圖、AI問答和交互功能，部分機型還配備了一鍵直達(dá)的“AI Now”Copilot按鍵，便于更快捷地訪問日常AI伴侶。

其它廠商的筆記本電腦更多地是針對生成式AI應(yīng)用進(jìn)行了一些優(yōu)化，并從硬件層面搭載了英特爾、英偉達(dá)最新的芯片產(chǎn)品。

而軟件層面的變化主要集中在微軟。據(jù)最新的報道，微軟決定將AI助手Copilot的實體鍵引入搭載Windows 11的電腦，首批設(shè)備會在本月完成上市。要知道，上一次Windows PC鍵盤布局的變革，還是在30年前。

從芯片到PC廠再到微軟，所有人的動作只為一件事情：抓住AI PC的機會。那么，AI PC到底是什么，能夠讓如此多的巨頭趨之若鶩？

02 把大模型算力搬到終端上

目前，行業(yè)內(nèi)對AI PC的定義尚不清楚。盡管如此，我們?nèi)匀荒軌蛲ㄟ^已發(fā)布產(chǎn)品的蛛絲馬跡，看到AI PC的一些核心思路——通過新的計算架構(gòu)設(shè)計，將過去只能云端運行的大模型算力搬到了PC終端上，進(jìn)而能夠形成內(nèi)置AI模型及AIGC等軟件能力。

從物理視角，AI PC與傳統(tǒng)PC差異在于架構(gòu)的不同。目前，傳統(tǒng)PC在主芯片架構(gòu)上以“CPU+GPU”的方式為主流方案，核心思路是讓PC的功能專注于“計算+存儲”。AI PC最重要的是嵌入了AI芯片，形成“CPU+GPU+NPU”的異構(gòu)方案。

NPU專注于處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的任務(wù)，例如深度學(xué)習(xí)推理和訓(xùn)練，能夠大幅提升升PC的AI能力，實現(xiàn)更好地管理AI工作量、提升性能、控制電池消耗等目的。

盡管目前的 AIGC 都是在云上實現(xiàn)，但長遠(yuǎn)來看，具備本地算力幾乎是AI PC的必然，因為只有這樣才能減少云端大模型的數(shù)據(jù)傳輸和時延。更重要的是，從云端到終端的變化，也能最大幅度地保障用戶數(shù)據(jù)的安全性。在AI時代，數(shù)據(jù)和土地一樣，是生產(chǎn)力要素，而AI PC可以在本地處理所有內(nèi)容，無需擔(dān)心數(shù)據(jù)使用權(quán)問題。

從經(jīng)濟層面看，著AI計算能力從云端走向終端，也重新迭代了云服務(wù)的成本模型。原因在于，本地運行大模型可以有效緩解云服務(wù)的成本壓力。

與硬件層面的變化，AI PC在軟件層面的變化就相對小一些。與傳統(tǒng)PC相比，AI PC在軟件上最大的變化是整合了輕量化AI模型，使各種生成式AI應(yīng)用都能在AI PC上順利地運行。

從模型端看，受制于本地算力、存儲、通信等性能限制，與PC結(jié)合的AI模型走輕量化路線，參數(shù)普遍在100億級別。目前主流的輕量化AI模型是谷歌的PaLM 2（Gecko版本）和Meta的Llama 2.

在應(yīng)用端，AI PC的應(yīng)用主要集中在工作生活助手、圖像生成等AI解決方案上。在這方面，進(jìn)展最快當(dāng)屬微軟。

目前，微軟已經(jīng)將AI Copilot整合到Windows 11當(dāng)中，Windows 11更新Copilot后將擁有150多項新功能，用戶可以體驗Copilot和全新的AI功能，包括畫圖、照片、剪貼板等應(yīng)用程序。同時，微軟將于2025年10月終止Windows 10的支持服務(wù)，從而變相推動用戶轉(zhuǎn)向使用Windows Copilot。

總體來說，AI PC更像是一個以大模型為核心的端側(cè)AI軟硬件集合體。

03 AI PC的確定性背后的未知

為什么在諸多硬件里，AI PC會率先脫穎而出？原因在于，PC是目前大模型應(yīng)用的最為成熟的載體。受益于GPU性能迭代和最新的NPU架構(gòu)出現(xiàn)，PC的算力還有提升空間，能夠滿足大模型所需規(guī)模算力的硬件需求。

另外，PC也是最有可能跑出殺手級應(yīng)用的場景。無論是之前的ChatGPT還是現(xiàn)在的Microsoft 365 Copilot都證明了這一點。

正因為如此，AI PC的市場前景被廣泛看好。Canalys最新報告顯示，2024年全球兼容AI的個人電腦份額將占到19%，并在2025年快速增長至37%；群智咨詢的最新預(yù)測顯示，預(yù)計2024年全球AI PC整機出貨量將達(dá)到約1300萬臺，實現(xiàn)規(guī)?；鲐?。

除了銷量提升帶來的硬件增長外，AI軟件服務(wù)也有望帶來增量市場。以Microsoft 365 Copilot為例，微軟面向其Office 365 E3、E5、商業(yè)標(biāo)準(zhǔn)版和商業(yè)進(jìn)階版的訂閱商戶，將Copilot的定價設(shè)為每個用戶每月30美元。

不出意外，個人電腦將支持更多的AI應(yīng)用在終端運行，且隨著AI PC的迭代創(chuàng)新，有望支持更高級別的AI軟件，助力AI應(yīng)用市場實現(xiàn)增長。

這一點可以參考特斯拉推出的FSD系統(tǒng)。從2016年開始，特斯拉的包括FSD套件收入在內(nèi)的服務(wù)及其他業(yè)務(wù)收入呈現(xiàn)增長態(tài)勢，特斯拉在售賣整車的同時還提供以AI技術(shù)賦能的軟件服務(wù)。目前，特斯拉的軟件業(yè)務(wù)已經(jīng)成為其重要的收入來源和利潤增長點，其軟件收入已經(jīng)超過了10億美元。

AI PC的故事雖好，但也不能對太過樂觀。一個嚴(yán)重的瓶頸在于，AI PC的高溢價與其有限能力之間，仍然更多的東西去填。

由于AI PC需要搭配更高的算力，不管是搭配顯卡或NVIDIA的GPU或算力卡，或?qū)PU集成到CPU中，成本都會顯著提升。比如，NVIDIA大約75Tops算力的卡，成本可能在七、八千元人民幣，整體成本可能會翻倍。也正因為如此，AI PC的產(chǎn)品大都集中在中高端，前不久首批搭載英特爾AI處理器Meteor lake的筆記本電腦上市，起售價在14999元。

盡管價格昂貴，但現(xiàn)階段AI PC能提供功能則相對有限，多被用于個人助理使用。參考ChatGPT早期注冊量走高，后續(xù)流量下滑的情況，功能的局限性也將對AI PC的滲透造成不利影響。

雖然當(dāng)前AI的發(fā)展速度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了我們預(yù)期，但我們也必須清醒的認(rèn)識到：AI的落地不僅僅是簡單地把軟硬件堆疊上去，而是做真正基于用戶需求的產(chǎn)品。老話說的好，時代在變，工具在變，需求沒變。