文｜劉俊宏

編｜王一粟

來源 | 光錐智能

蘋果這回終于不“擠牙膏”了，急不可耐地扎入了AIPC的“名利場”。

就在2月28日，蘋果CEO庫克還在股東大會上宣稱：“目前市面上用于人工智能的電腦，沒有比Mac更好的”。僅一周過去，蘋果在沒有預告的前提下，突然發(fā)布了新款Macbook Air，并大肆宣揚了新款電腦的AI能力。

圖片：新款Macbook Air的AI能力宣傳 來源：蘋果官網

蘋果“閃擊”AIPC的節(jié)奏不可謂不快。不過要論落地的步伐，終究還是慢了一步。

單論目前已經推出的AIPC，有榮耀的MagicBook Pro 16；聯(lián)想在MWC（世界移動通訊大會）發(fā)布的Think Pad T14/T14s第五代、ThinkPad T16第三代等一系列AIPC產品；戴爾在Inspiron 靈越 16 Plus也標注了“滿血AIPC”標識。除此之外，微軟也將在3月21日發(fā)布Surface Pro 10和Surface Laptop 6，并以此向蘋果的iPad Pro和MacBook Pro公開叫板。

PC儼然成為繼手機之后，AI對智能硬件改造的又一浪潮。

在PC進行AI改造的路線上，PC與手機同為個人智能硬件，底層實現(xiàn)原理較為類似?；驹矶际且源竽Ｐ投嗽茀f(xié)同的共識下，加強芯片AI能力實現(xiàn)端側部署。例如高通在PC端上推出了支持搭載130億參數大模型的X Elite；英特爾在全新酷睿HX和U系列CPU，增加了核顯數量來提高AI性能。

不過，聚焦在具體使用場景中，與AI手機偏向生活和便利的方向不同，AIPC更傾向于創(chuàng)意和生產力。例如微軟用Colpilot改造升級了包括畫圖、視頻編輯器、截圖和照片等基礎功能。聯(lián)想搭載了向量數據庫，讓AI利用本地資料做PPT。

“生成式人工智能具有令人難以置信的突破潛力”，或許AI改變一切的潛力正如庫克所強調一般。從生活到生產，從工作站到智能穿戴，AI改造全部電子設備的進程已不可阻擋。

我們似乎已經臨近第四次科技革命的春天。

在AI改造智能終端的道路上，與手機廠商主導的AI手機不同，AIPC在產業(yè)鏈上匯聚了更多廠商的共識。

率先進軍AIPC的，是微軟和英特爾兩大分別位于軟件和芯片的巨頭。

2023年9月，英特爾CEO帕特·基辛格在創(chuàng)新大會上認為，AI將通過云與PC緊密協(xié)作，進而從根本上改變、重塑和重構PC體驗，并高呼稱，“我們正邁向AIPC的新時代”。另一邊的微軟，在Windows 11上內置了Copilot，將AI助手集成到PC系統(tǒng)層級。

從時間節(jié)點來算，英特爾和微軟是AIPC時代的揭幕者。但對于AI植入PC的看法，英特爾和微軟顯然各有各的算盤。

在英特爾這邊，根據創(chuàng)新大會聚焦開發(fā)者云平臺的規(guī)劃，不難看出英特爾希望通過AI普及到終端的方式，拉動其近兩年不斷失利的數據中心及AI業(yè)務。根據英特爾2023年報顯示，其兩大營收支柱之一的數據中心及AI業(yè)務營收155億美元，同比下滑20%。并且，其數據中心業(yè)務在整個市場中已經呈現(xiàn)邊緣化趨勢，市場營收份額已下降至如今的20%區(qū)間。

而對于“半控制”了OpenAI微軟來說，PC系統(tǒng)內置AI（Copilot），更像是Windows和ChatGPT的整合。在自然語言的交互下，降低用戶使用操作系統(tǒng)的難度，順便推廣更新Windows 11。

不過，不論PC產業(yè)鏈上游的玩家（英特爾和微軟）最初對AIPC的想法如何，AIPC的落地，隨著2024年CES上英偉達、英特爾、AMD圍繞AIPC推出多款AI能力增強的芯片，PC整機廠商聯(lián)想一口氣推出10余款AIPC產品的密集節(jié)奏下，更多PC整機廠商也披露（或發(fā)布）了AIPC產品的落地計劃。

其中，除了聯(lián)想和微軟、蘋果，單論整機廠商是惠普將在星Book Pro 14上搭載酷睿Ultra 7處理器，用于支持本地200億參數大語言模型；戴爾在靈越13 pro、14 Plus、16Plus上搭載酷睿Ultra處理器；三星將在Galaxy Book4（搭載酷睿Ultra）上深度集成微軟Copilot；宏碁在Swift和Aspire筆記本支持Copilot按鍵（一鍵呼出Copilot功能）；華碩將推出靈耀14等AIPC。

從PC廠商們的產品規(guī)劃來看，準備發(fā)布（或已發(fā)布）的AIPC產品具備兩個明顯特征。其一是，現(xiàn)階段披露的產品，大多AI的落地規(guī)劃并不完整，AI功能主要靠芯片能力（搭載酷睿Ultra）或依賴第三方實現(xiàn)（Copilot）；其二是2024年的PC市場將在不同定位和價位上，涌現(xiàn)大量AIPC產品。

圖片：AIPC將覆蓋不同定位和價位 來源：中信建投

PC廠商們在AI能力的缺位，或因PC廠商對AI大模型的投入并未如手機行業(yè)“人手一個大模型”般“狂熱”。不過，從PC廠商寧可“先拿硬件頂上”也要扎堆推出AIPC的舉動上，能夠看到PC的AI迭代窗口期可能非常短。

以中國PC市場為界，根據IDC數據顯示，處理器集成AI加速引擎的AIPC（包括筆記本電腦和臺式機）在2024年便成為市場主流。2027年，AIPC的市場份額預計將達到85%，基本完成對PC市場的滲透。預期的銷量解釋了，PC廠商為何紛紛將2024年作為推出AIPC產品的重要時刻。

圖片：AIPC預計滲透率 來源：IDC

或許AIPC的落地節(jié)奏，正如去年12月聯(lián)想集團副總裁、中國首席戰(zhàn)略官阿不力克木?阿不力米提所言，“AIPC首先會經歷一個AI Ready階段，芯片架構會率先升級到混合AI架構，并加速AI應用創(chuàng)新；隨著個人大模型、個人智能體、AI應用開放生態(tài)等的嵌入，AIPC將加速邁入AI On階段”。當前階段的AIPC產品落地，暫時處于先推出具備AI能力硬件（AI Ready），等待PC端應用生態(tài)和使用場景完全開發(fā)（AI On）的階段。

不過，參考手機行業(yè)的AI變革，一味依賴硬件和第三方支持的AI終端會喪失產品差異，表現(xiàn)弱于平均值（例如國行三星Galaxy S24的部分AI功能表現(xiàn)較差）。

AIPC的先行者們，已經開始尋找獨屬于PC上的AI應用場景了。

什么是AIPC？位于PC產業(yè)鏈不同生態(tài)位玩家的思考不盡相同。

咨詢機構IDC認為，“一臺具備AI能力的PC必須擁有專用的芯片組或模塊來加速AI計算”，有AI芯片的就算是AIPC。

位于PC產業(yè)上游芯片的英特爾認為，能在本地端使用AI功能的就是AIPC。“AI可通過云與PC的緊密協(xié)作，或在電腦端獨立運行大語言模型，進而從根本上改變、重塑 PC 的用戶體驗”。

位于PC產業(yè)下游的整機廠商聯(lián)想認為，“AIPC是個人AI助理，也就是Personal AI Twin，作為每個人的分身，能夠提供四個方面的核心價值：第一，能夠在工作、學習、生活等場景下提供個性化創(chuàng)作、私人秘書和設備管家在內的專屬服務；第二，能夠提供時刻伴隨、實時感知與響應、不依賴網絡的可靠服務；第三，因為 AI 全面內嵌本地終端，能夠大幅度降低每個人使用大模型服務的成本；第四，能夠提供最大容量、最可靠的本地個人數據和隱私安全保障”。

透過不同廠商的不同看法，一些關于AIPC產品的初步理解正在形成共識。

即AIPC是能支持AI本地運行、能主動介入用戶的使用過程，以及提供AI工具來滿足用戶實際的生產力（或創(chuàng)作）需求。

而在這條共同的道路上，PC產業(yè)鏈的廠商們正在打下基礎。

首先是AI本地化的處理上，由于PC廠商當前還未形成類似手機廠商內置自家大模型的策略。AIPC的大模型主要還是依賴于第三方搭載。例如聯(lián)想Lenvo AI Now助手的大模型就來自阿里云的通義千問。PC的AI能力，當前主要還是依靠AI算力硬件升級，或支持本地大模型的方式實現(xiàn)。

具體在芯片上，是強調NPU為主（獨立AI加速器）性能的異構計算平臺已經成為主流。其中，在Arm陣營中，高通在2023年10月發(fā)布的驍龍X Elite處理器，搭載的Hexagon NPU可提供45TOPS算力，支持設備本地運行130億參數的AI大模型。在運行參數量較?。?0億）的大模型時，支持每秒生成30個token（可理解為每秒生成30個詞）。另一邊，在x86陣營，英特爾在2023年四季度推出的Meteor Lake系列上，首次將NPU內置，支持200億參數大模型運行。

圖片：高通驍龍X Elite主要參數指標 來源：高通

其次，在AI主動介入用戶的使用中，當前大多數AIPC廠商的嘗試不算太深入。主要功能還是利用AI動態(tài)調配算力（例如榮耀Magicbook、蘋果Macbook），實現(xiàn)更流暢的PC體驗。但僅是如此的AI功能，還遠遠不夠。參照手機行業(yè)的主動式AI功能（例如OPPO小布助手等），或許個人AI知識庫將成為PC端“人機共駕”的方向。

由于AI大模型基于歷史數據訓練，用戶在使用大模型介入生產活動中，雖可以用AI出一份工作總結或PPT模板，但AI輸出的具體內容不可避免地呈現(xiàn)出模板化特征。

對此，聯(lián)想的解決方案是將向量數據庫內置于PC。PC端可以將用戶工作過程中的所有文檔、PDF、PPT、日程表，甚至工作習慣進行向量化，并存儲于本地。如此一來，當用戶向AI提出要求時，AI可以基于本地資料，向用戶提供具有個人特征的回答，或主動為用戶提供相應的素材。

最后，在AI工具層面，當前AIPC廠商的AI工具大多處于通用整合階段，暫時無法體現(xiàn)PC品牌的差異化。例如惠普的惠小微具備字幕翻譯、會議筆記等功能，但這些功能在視頻、會議軟件中大多早已內置，使得PC廠商的AI工具存在感較弱。

整體來看，當前PC產業(yè)鏈的廠商們雖對AIPC的定義達成了初步共識，但從實際產品表現(xiàn)中，當前AIPC更多還是以體現(xiàn)AI潛力為主。AIPC在實際落地、AI與PC的結合、AI功能差異化上暫時還處于初級階段。

但相信，這些問題日后都能隨著出貨量的上升，英特爾、英偉達、蘋果等AIPC應用生態(tài)的普及，PC廠商補齊AI能力下逐漸解決。屆時，市場存量的AI Ready狀態(tài)的AIPC將集體向AI On階段轉變。正如華碩共同執(zhí)行長胡書賓所言，“AIPC2024年會開始發(fā)酵，但還是有一段學習曲線”。

但換個角度來說，當前的AIPC暫時還無法實現(xiàn)以AI能力作為主要賣點，直接拉動消費需求。

參考手機行業(yè)，從手機廠商加入自研大模型到OPPO初步實現(xiàn)“AI原生”的周期約為半年?？紤]到PC整機廠商的AI能力相比手機行業(yè)較弱，AIPC預計形成AI差異化賣點的時間，大概率將稍長于AI手機。

如此一來，2024年AIPC滲透率一下子“飛升”至50%的預期，背后或許存在著PC產業(yè)鏈們遠超AI技術賦能的訴求。

2024年AIPC高滲透率的預期，主因或是PC行業(yè)周期的影響。

從銷量變化層面來看，當前全球PC行業(yè)位于“觸底反彈”階段。據Gartner的報告顯示，2023年全球PC出貨量再跌“谷底”，全年PC出貨量為2.4億臺，較2022年下降14.8%，是市場自2006年（2.3億）以來首次跌破2.5億臺。

不過，當把銷量數據拆分到季度，PC行業(yè)卻顯示復蘇跡象。數據顯示，2023年四季度的出貨量同比增長0.3%，結束了此前連續(xù)八個季度的下降。對此，Gartner研究總監(jiān)Mikako Kitagawa認為，“PC市場經過大幅調整后已經觸底。已困擾該行業(yè)兩年之久的庫存問題在2023年第四季度回歸正常。這次出現(xiàn)小幅增長表明供需終于達到了平衡”。

總所周知，PC市場是一個早已發(fā)展完全的市場，其宏觀銷量變動及預期主要受經濟、技術迭代和換新周期所影響，而聚焦于2024的AIPC銷量，在如前文所述的AIPC特性及差異化不足，加上PC廠商大規(guī)模投放AIPC產品策略的影響下，換新周期是本輪推動AIPC滲透率高增的主要原因。

根據數據顯示，受疫情轉化的居家辦公、線上教育等PC需求影響，2019至2022年間PC行業(yè)銷量呈現(xiàn)明顯增長。在此基礎上，疊加PC平均5年的換機周期，可以預期2024年為PC行業(yè)新一輪增長周期的開始。如此一來，隨著AIPC產品的大量投放，AIPC的高滲透率自然將隨著換機選購而急劇提升。

在市場“蛋糕”放大的背景下，隨著AIPC（AI Ready階段）快速滲透，整個PC產業(yè)鏈也隨之狂歡。

硬件領域，以PC零部件的內存為例。雖然當前AIPC廠商對內存配置尚無共識，但AIPC將驅動內存需求增長的趨勢已能基本確定。根據TrendForce數據，2021年底單臺PC的DRAM平均容量為7.49GB。在AIPC的產品路線下，8G的內存遠遠不夠運行PC內置大模型。參考AI手機行業(yè)的參數量（約7B）和聯(lián)想Lenvo AI Now助手（原始參數量7B）對內存的需求，單是內存行業(yè)在AIPC時代的容量需求就已經趨近翻倍。

圖片：不同大小AI模型對內存需求 來源：中金公司

而在軟件領域，AIPC正在表現(xiàn)出重構PC應用生態(tài)的趨勢。

最大的變化或將體現(xiàn)在因SoC架構改變而推動的軟件生態(tài)上。隨著AI對PC芯片算力的需求增長（微軟認為至少需要40TOPS），原本PC普遍采用的x86架構的功耗問題開始凸顯。PC行業(yè)開始越來越關注低功耗、長續(xù)航的Arm架構。

圖片：Arm架構PC滲透率預計逐步提升 來源：Counterpoint

具體差別簡單來說，x86和Arm架構的不同，一方面是不同架構芯片上的軟件不同，另一方面是x86架構設計思路傾向于綜合高性能。但x86隨著性能提升，功耗“壓不住”，導致PC耗電量大，而采用了Arm架構的SoC隨著性能提高，功耗相對可控。

以蘋果采用了Arm架構的M3芯片為例，M3芯片性能核速度比M1提升最高30%。但在以M1、M3芯片提供相同性能的作為對比，M3的功耗幾乎只有M1的一半。

看到了Arm架構潛力的微軟，在2021年發(fā)布了Windows 11 on Arm，提供了x86架構應用向Arm架構遷移的路徑。2022年，微軟又面向Arm架構推出了應用開發(fā)套件（Visual Studio2022），推動Windows生態(tài)向Arm架構轉變。而這，對PC軟件的開發(fā)者來說，將是一次大規(guī)模的軟件移植熱潮。

此外，在AI工具層面，目前市場上的應用大多集中在圖像、AI對話、視頻等AIGC領域。這些應用落地在實際生產場景時，或因重復生成導致總計加載時間較長和費用昂貴。而在AIPC本地運行AI大模型的能力下（例如英特爾通過OpenVINO插件，離線在本地運行了Diffusion軟件），用戶將能無視網絡環(huán)境，隨時隨地利用AI生產創(chuàng)意。

從手機到PC，AI改造一切智能終端的趨勢已經不可阻擋?？梢灶A見，當隨著AI平板、AI耳機、AI手環(huán)等更多更貼近生活的設備出現(xiàn)后，智能化終將無處不在。