AI PC
PC（個人電腦）自發明以來，一直都與「生產力」呈現出高度綁定的關系，也正是由於生產力工具的屬性，讓它能夠被消費者所接受，同時也成為了少數的「剛需類科技硬件」
但在過去十幾年的發展歷程中，PC市場卻呈現出較大的波動。2008年後，受到智能手機的沖擊以及經濟環境的影響，全球PC出貨量開始放緩，到2013年，年出貨量已經從峰值時的3.5億臺下降至3.1億臺。
此後，由於市場飽和與移動設備的普及，PC市場持續處於「冷卻期」。然而，2019年以後，由於遠程辦公和在線學習需求的大幅增加，市場短期內再次達到高峰。不過短期需求風口一過，市場再度陷入沈寂，2023年，出貨量降至2.47億臺，創下了「新史低」。
與此同時，PC市場的產品品類也在發生巨變，其中兩個典型案例就是遊戲本和AI PC。前者在過去5年中完成了從「新物種」到「銷量杠把子」的快速蛻變，AI PC則被認為是未來5年拉動PC市場的最大動力源。根據Canalys的預測，中國AI PC市場將於2024年開始進入爆發期，到2028年將達到3300萬臺，其將占到PC市場整體出貨量的73%。
從概念提出至今不過1年時間，AI PC真的可以「挽狂瀾於既倒，扶大廈之將傾」嗎？
* AI+PC，從來就不是什麽「新物種」
關於AI PC發展的起點，業內大部分人認為要追溯到2023年9月，隨著英特爾CEO帕特·基辛格在矽谷首次提出「AI PC」，同時伴隨著年底酷睿Ultra系列處理器的推出，相關產品才實現落地。
但鈦媒體APP在對相關技術進行了深度研究後發現，如果順著時間線再往前追溯，實際上英偉達於2018年就推出了RTX技術和首款專為AI打造的消費級GPU芯片 (GeForce RTX) 。據英偉達技術工程師介紹：「在英偉達的定義中，AI PC就是是搭載專用AI加速硬件的計算機，而在RTX GPU上，這些專用的AI加速器被稱為Tensor Core。」
英偉達GPU芯片支持的AI應用
更通俗地理解，英偉達在GPU芯片中加入的Tensor Core就像是一個超級計算「加速器」，專門用來處理和加速某些特定類型的數學計算，尤其是深度學習中的計算任務。
想象一下，你在廚房裏做飯，有一個普通的刀可以切菜，但如果你有一臺專門的切菜機，那切菜的速度和效率就會大大提高。同樣地，普通的處理器（CPU）和圖形處理器（GPU）可以處理各種各樣的計算任務，但Tensor Core就像是那臺專門的切菜機，它被設計來處理特定的「菜」（也就是矩陣乘法和卷積等數學運算）。
這些運算在深度學習中很常見，比如在訓練神經網絡時需要大量的矩陣乘法，而Tensor Core可以比傳統的計算單元更快地完成這些任務。結果就是，使用Tensor Core可以大大加速AI模型的訓練和推理過程，使得這些復雜的計算在更短的時間內完成。
Tensor Core的出現，實際上就是為了能夠加速AI性能，並為PC用戶引入以前在雲端才能運行的AI新功能。針對開發者或者深度AI用戶，英偉達也已經上線了TensorRT開發者套件，實現加速深度學習推理性能。
通過生成式AI完成的「圖生圖」應用
據英偉達技術工程師介紹，TensorRT能加速熱門的生成式AI模型，包括Stable Diffusion 1.5和SDXL等，全新的 UL Procyon AI 圖像生成基準測試也已支持TensorRT加速。所以在生成式AI應用剛剛興起時，會看到英偉達專業級顯卡出現「一卡難求」的情況，GPU芯片供應不足時，很多消費級顯卡如RTX 4090、RTX 4080也都大量被采購並應用到AI計算當中。
如今，也有大量面向個人用戶的AI 應用可以通過英偉達RTX GPU來完成，比如文生圖、圖生圖應用以及依靠對本地模型學習生成的「智能語音助手」等等。因此可以說，從應用層面乃至硬件技術層面，「AI PC」本身並不是什麽「新物種」。
芯片廠商扛起「AI PC」大旗
之所以英特爾提出「AI PC」後，這一概念才受到了PC領域廣泛的認可，一方面是由於英偉達此前的大量相關AI應用更多地是圍繞企業端展開，即將專業顯卡（或者說工作站顯卡）應用在如TensorFlow、PyTorch、Caffe等深度學習框架進行大規模數據集上的模型訓練。
再比如在大規模神經網絡（如GPT模型、BERT模型等）的訓練中，研究機構和公司會使用如NVIDIA DGX Station A100這樣的高性能工作站或集群來提升工作效率。
與這些大規模應用相比，圍繞個人電腦（PC）的端側AI處理需求，可以被看作是Tensor Core帶來的一種「副產品」。盡管在遊戲、圖像生成、語言處理等應用上也能看到相關應用，但與便宜好用、門檻更低的雲端算力相比，單獨購買一塊顯卡用於AI應用，對於普通用戶來說太過奢侈。
另一方面，GPU與CPU相比，並不處於「剛需」生態位。根據Jon Peddie Research公布的數據，截止2024年第一季度，獨立顯卡在PC市場的滲透率還不到20%，因為依靠部分CPU內置的集成顯卡，依然可以滿足很多辦公、日常娛樂和基礎生產力的需求。
所以，即便英偉達在更早時就已經展開了圍繞AI應用的相關布局，並且在生態匹配方面也具備先發優勢，但「AI PC」的風頭卻被英特爾搶占。
值得註意的是，英特爾在提出「AI PC」概念時，也已經將目標群體瞄向個人消費者。英特爾中國區技術總經理高宇在與鈦媒體APP交流中表示：「AI PC將會拉開PC新時代的序幕，自AI PC概念提出以後，英特爾也在與終端廠商通過推動產品創新、打造AI生態、落地AI應用等方面，幫助AI PC不斷深入消費者心智。」
面向個人的AI應用
另外還需要說明的一點是，英特爾對於AI PC的定義有著比較明確的品類界限劃定。高宇提到：「英特爾定義的AI PC特指具有CPU+GPU+NPU的輕薄筆記本形態，它所強調的場景應用，實際上是利用AI通過雲與PC的緊密協作，或在電腦端獨立運行大語言模型，為用戶實現豐富的AI應用場景。」
也就是說，英特爾提出的「AI PC」本身就將高性能臺式機以及個人可能會使用的工作站產品排除在外了，這也使得英特爾界定的「AI PC」與重度依賴算力的應用場景並不完全重合，更加強調AI如何為個人提供服務、提升工作效率，而非創造像ChatGPT這樣的大型應用。
在鈦媒體APP看來，無論是英特爾與聯想、華碩等OEM廠商共同推進的搭載Ultra系列處理器的筆記本產品，亦或是采用高通、英偉達芯片，具備AI算力的個人電腦，它們都可以算作「AI PC」的範疇。
對於「AI PC」的定義應該來自於它能夠提供的體驗究竟如何，而不是它究竟采用了哪個品牌的芯片、哪個廠商的軟件。
正如中國惠普有限公司副總裁暨中國區消費類產品事業部總經理範子軍所說：「對於AI PC的定義，可能每個品牌、每個人都不一樣，就比如在電腦裏安裝了AI軟件，那是不是它就變成了AI PC？亦或者是產品具備一個用來激活AI功能的獨立按鍵，這樣的產品是不是就叫做AI PC？我認為都不是。」
AI PC的核心，其實是利用AI功能來提升效率、產生價值。在此基礎上，AI PC的另一大特性在於強調提供效率升級的源動力，來自於本地算力和本地部署能力的加持。
AI將如何改變PC？
在了解了AI PC的起源和定義後，站在當下來看，加入AI後，會對PC領域產生哪些影響呢？鈦媒體APP分析認為，主要會集中在兩個方面：推動市場和競爭格局的變化以及對產品功能定義的更新。
從市場層面來看，「AI PC」似乎已經讓沈寂多年的PC市場找到了增長的活力。根據Canalys公布的數據，2024年第二季度，全球PC繼續維持增長，臺式機和筆記本的出貨量達6280萬臺，同比增長3.4%。
其中，AI PC的出貨量為880萬臺，占本季度PC總出貨量的14%。不過需要註意的是，Canalys統計數據中AI PC設備包括臺式機和筆記本，它界定品類的依據在於是否配備專用AI工作負載的芯片組或模塊，如NPU，因此這部分AI PC的銷量不止會有搭載英特爾芯片的筆記本產品，同時也會包括采用英偉達顯卡的PC產品。
此前已有業內人士分析稱：「隨著向Windows11的過渡和AI PC的采用，將會推動產品更新周期在未來四個季度內加速。AI功能的集成不僅提升了設備的性能，還帶來了全新的應用場景和用戶體驗，尤其是在提高生產力和娛樂體驗方面。這些功能使得AI PC成為未來市場增長的重要驅動力。」
眾多OEM廠商中，聯想是第一個重點發力的「AI」的，在去年12月初英特爾推出酷睿Ultra系列處理器以後，12月15日，聯想便發布了ThinkPad X1 Carbon AI、小新Pro 16 AI酷睿版兩款AI Ready的AI PC產品。
更早之前的10月，在第九屆聯想創新科技大會（2023 Lenovo Tech World）上，聯想也率先展示了AI PC產品，此外，聯想還與IDC發布了業內首份《AI PC產業（中國）白皮書》。
作為單季度出貨量達到1370萬臺的PC品牌，惠普同樣也是最早一批入局AI PC的廠商。截至目前，其不僅推出了包括星Book Pro 16、星Book Pro 14在內的AI PC終端，同時也發布了集成一站式AI功能的惠小微智能助手4.0。
今年5月10日，雷神科技發布首款增程式AI PC雷神aibook15，搭載英特爾酷睿Ultra 7處理器，支持CPU+GPU+NPU提供AI混合算力。此外，包括微星、華碩、榮耀等OEM廠商，也都借助英特爾CPU的叠代，同步完成了向「AI PC」的進化。
對於AI PC在現階段市場方面取得的成績，鈦媒體APP分析認為，這更多地來源於AI PC的叠代依附於以芯片為核心的硬件叠代。換句話說，很多消費者在購買產品的同時，擺在面前的並非是「AI PC」和「非AI PC」的二選一難題，取而代之的是，只要用戶購買采用最新芯片的PC產品，那就一定是「AI PC」。
英特爾中國區董事長王銳表示，截止今年6月，自英特爾酷睿Ultra處理器發布以來，已有800萬臺設備搭載了酷睿Ultra處理器。從統計層面來講，這就是800萬臺AI PC，無論它上面是否運行了AI應用、無論用戶是否知道產品搭載了本地AI算力，它都是「AI PC」取得的銷量。
對於AI功能如何拉動PC產品銷售，鈦媒體APP認為範子軍提出的觀點更加可靠：「隨著用戶身邊的人使用AI PC獲得越來越高的效率、越來越好的體驗，一定會帶動更多的人去了解並購買AI PC，新的需求也會隨之迸發出來。」
說到底，AI PC與傳統PC相比，在外觀、設計甚至系統UI上都沒有產生差異，因此它無法像遊戲本、遊戲掌機那樣，通過淺層的市場教育讓用戶了解產品的革新之處。現階段，AI功能與本地算力的加入，急需一個「殺手級應用」完成破圈，讓消費者能夠感知AI帶來的價值，才能最終促成購買。
由此可見，何時才能有適合AI PC的殺手級應用出現成為了核心，過去大家看到的ChatGPT、Stable Diffusion、Pika等爆火的AI應用，或是利用了規模更大的雲端算力支持，或是對高算力的獨立GPU提出了要求。在鈦媒體APP看來，現階段AI PC的主要優勢，將會體現在將這些高算力需求應用實現移動端部署上。
高宇也提到了這一點：「在AI PC中，雲端代表算力上限，端側代表算力下限，雲端AI與端側AI共同將AI應用體驗完整呈現給PC用戶，二者在平臺上是共存的。而在AI PC層面，想要促進AI應用落地，不僅需要給力的硬件，更需要調優的軟件。」
行業分析師向鈦媒體APP表示：「目前來看，AI PC的普及速度很大程度上受到設備價格和用戶教育程度的影響，再加上產品帶來的體驗差異不夠明顯，因此這類設備現階段主要面向高端市場和專業用戶，大眾市場的接受度仍在提升中。」
從市場影響力方面來說，現階段AI對PC銷售的實際賦能十分有限，更多的用戶只是為了PC付費而非AI付費。如果將時間維度拉長，隨著更多的AI應用，尤其是能夠依托本地AI算力的應用出現，當部分用戶開始感知AI帶來的生活、工作效率提升，人們才會希望了解並購買「AI PC」。
談及未來AI PC的競爭方向，範子軍認為，硬件層面的競爭仍然會是核心，像CPU性能、散熱能力、屏幕與鍵盤以及機身的設計等等。但AI的加入也確實給產品的競爭思路帶來了一些變化。
「在硬件基礎上，我認為AI PC時代，安全、可靠和易用性將會成為對產品新的考量維度，安全性主要是隱私方面，尤其是端雲緊密結合的AI時代更是如此，可靠性則是解決產品作為生產力工具，在各種工作狀況下都可以穩定運行，而易用性，則是指如何充分挖掘出AI的能力，讓它實現低門檻、實用性以及高效率之間的平衡。」範子軍說到。
誘發格局生變，AI加入引發「芯戰」
如果說現階段去談AI PC帶來的革新以及成為左右消費者購買產品的關鍵因素還為時尚早的話，隨著「AI PC」的出現，產業競爭格局的變化卻已經實打實的到來了。
以2024臺北國際電腦展為例，既能看到傳統芯片品牌英特爾、AMD、英偉達圍繞AI打擂臺，也能看到高通等「PC新勢力」爭相布局AI PC，許多終端廠商也在同步發力AI應用。
事實上，高通對PC平臺的布局早在2016年就已經開始了，從驍龍835上PC到推出面向PC的驍龍8cx計算平臺再到如今的驍龍X計算平臺和2款處理器，高通與「PC」的磨合期已有8年，AI PC概念的提出，也讓高通看到了行業洗牌、借機入局的機會。
高通與微軟聯手打造AI PC
進入2024年，高通在PC領域的布局也在提速，其中一個關鍵事件便是與微軟的合作。5月21日淩晨，微軟推出了新款Surface Pro、Surface Laptop，它們可以看作是微軟在AI時代的硬件開端，新機搭載了高通處理器，同時為了與英特爾提出的AI PC概念做區分，微軟還給新品授予了「Copilot+PC」的名稱。
此前，鈦媒體APP在與高通技術負責人的溝通中，對方曾提到，像微軟Office 365相關套件目前都已經以原生應用的方式移植到了搭載驍龍的Windows PC上，其他的包括Adobe全家桶也進行了適配，瀏覽器方面也提供了對Edge、Chrome的支持，不過在遊戲上目前支持的比較少，現階段適配的主要以休閑遊戲為主。
高通公司總裁兼CEO安蒙則表示：「PC正在迎來重塑。搭載驍龍X Elite的Copilot+ PC整個系統都集成了AI，由驍龍芯片賦能的Windows Copilot+ PC正在共同定義個人計算體驗，打造面向新一代PC產品的應用。」
不止是高通，蘋果也將會是AI PC時代的「鯰魚」，憑借自研架構、最新製程工藝和Mac OS，蘋果M系列芯片和MacBook產品在短時間內就取得了成功。但被很多人忽視的一點是，蘋果也是最早在芯片中引入AI加速模塊的廠商之一。
蘋果首次在其手機芯片中加入專用AI加速模塊，即神經引擎（Neural Engine），可以追溯到2017年發布的A11仿生芯片中。A11仿生芯片搭載了蘋果首款神經引擎，專門用於處理機器學習任務，如面部識別（Face ID）和增強現實（AR）應用。
蘋果M系列芯片中同樣也集成了專用的神經引擎（Neural Engine），專門用於處理AI和機器學習任務，如圖像識別、自然語言處理等。因此對於蘋果來說，為AI應用的部署已經打好了一定的硬件基礎。
鈦媒體APP認為，進入AI PC後，所有芯片廠商再次拉入了統一起跑線。從現階段的競爭來看，英偉達憑借獨有架構、相對完善的生態和來自企業端的應用為基礎，在AI PC的競爭中確實掌握一定的優勢，而英特爾則掌握了市場認知度、產品先發優勢和領先的產品體量緊隨其後。
其他廠商無論是AMD、高通、蘋果甚至是其他的入局者，都保持了一致的步伐和平等的發展機遇。AI PC時代，英特爾想要繼續保持CPU領域的霸主地位，變得更難了。
總體來說，AI PC目前仍然處於發展中的初期階段，如何更快、更高效地完成市場教育，同時尋找到AI PC相較於傳統PC真正的「殺手鐧」是擺在終端廠商、芯片廠商、軟件廠商面前共同的難題。
長期來看，AI PC依靠本地算力的優勢，可以更好地與雲端算力形成互補，前者負責提供隱私性強、運算效率高、體驗一致性好的AI應用，後者則會在通用性、擴展性、算力需求更高的應用場景中發揮作用，只有到那時，AI PC才能擺脫「噱頭」的帽子，真正走上AI的快車道。---[鈦媒體/作者: 鄧劍雲*編輯: 鐘毅 |鈦媒體深度]
