定價一兩萬的AIPC，只是噱頭？

2024年，想買電腦的人們都發現，幾乎所有品牌都說自己有AI功能，還多了一個新名詞AIPC。

是的，前有AI手機、AI電視，現在，AI故事終於講到了略顯沒落的PC（personal computer，個人電腦）。

和很多"炒冷飯"的概念不同，AIPC是一個去年下半年纔開始吆喝的新概念。

很多人聽說AIPC這個詞，是因爲聯想、惠普等老牌PC廠商，華爲、榮耀等跨界廠商，都掏出了自家的AIPC產品。其實，AIPC概念之所以在2024年出圈，還有一條暗線發揮了作用：英特爾、英偉達等芯片巨頭對消費級CPU（中央處理器）芯片做了大刀闊斧的改革，增加了專門的AI算力，推着傳統PC向AIPC轉變。搭着這些芯片大廠的快車，市面上纔出現了這麼多AIPC產品。

從PC產業的困局去看，2024年被定義爲AIPC大規模出貨的元年，是芯片廠商和PC廠商的合謀。而從大模型的發展來看，將一部分算力下沉到端側，尤其是與用戶規模龐大的移動端設備結合，或許是一條降低算力成本、跑通AI變現模式的出路。

拋開PC廠商吆喝的賣點和枯燥的技術理論，我們需要搞明白：AIPC和過去的PC，到底有什麼不一樣？它能幫大模型解決降本和安全問題嗎？現階段，有沒有必要衝着AI去換一臺定價一兩萬元的AIPC？誰家的產品最有可能顛覆市場？

AIPC和PC，有什麼不一樣？

2024年開年，AIPC就成了流行詞。雖然PC廠商都在不遺餘力地吆喝各家AIPC產品的賣點，但AIPC是什麼，它和傳統的PC有什麼不一樣？可能很多人只是停留在一些零星的瞭解上，而就連業界對它也沒有一個統一明確的定義。

目前不同廠商的AIPC產品的配置不同，不過，一個共識是，和傳統的PC相比，AIPC必須配備專用的芯片或者AI模塊，才能支持本地化運行百億參數級別的大語言模型。

AIPC是Artificial Intelligence Personal Computer的簡稱，我們只需要理解，AIPC是具有AI功能的PC。另外，還需要了解一個背景性信息：把大模型能力塞進個人電腦，讓它可以本地化部署大模型，既能解決目前大模型基本都在雲端運行的高成本問題，還讓人和PC的交互方式發生了變革。因此，各大PC廠商都不想錯過這輪東風，推出了一大波AIPC產品。

在廠商的宣傳裡，有AI加持的PC，將成爲我們最主要的生產力工具，甚至顛覆整個PC行業。能實現的功能包括桌面端的智能化轉型，WPS、office等軟件的智能輔助，基於個人知識庫實現多元知識圖譜構建，基於個人生物參數的個人健康模型、病理監控等等。

這些宏大敘事離我們還比較遙遠，如果購買了一臺AIPC，現在就能用上的AI功能有哪些？

其實，和市面上的AI應用沒有本質差別，不過，AIPC的優勢是，能更定製化、更高效、更安全地實現這些AI功能。這正是目前AIPC的三大核心賣點。

各家PC廠商宣傳的AI助手、智能助手、個人工作助理等，歸根到底主打的是第一個賣點，即AIPC能實現個性化的AI服務。

現在我們大多數人使用AI應用都需要上網，比如ChatGPT、文心一言或者KIMI，這些應用大部分都在雲端。

如果把大模型部署在本地，直接在PC上運行，並且和其他PC應用合作，比如，用Word時可以自動用AI潤色文字，開會時可以自動生成會議紀要，剪視頻時可以自動AI摳圖。即便是沒有聯網的狀態下，這些AI服務也照常運行，那麼，AI助手就可以時刻分析使用者的習慣，針對性地提升和優化工作學習的效率。

從這一點可以看出，PC廠商"卷"的方向，已經不再是單純提供模型，而是根據個人使用者的使用場景，解決個性化的問題。

再來看AIPC產品的另外兩個賣點。

高性能，是指AIPC運行AI工具，如生成圖片、視頻等的效率更高，而且，還可以運行一些對性能要求比較高的專業AI軟件。

實現高性能有兩個前提，其一，大模型的本地化部署，其二，AIPC配備了AI專用的芯片或AI模塊。

大模型如果在本地化部署，不用聯網就能跑，那就避免了網絡傳輸可能出現的延時和不便。但大模型是怎麼進入到AIPC中呢？這其實是一個技術難題。

從聯想公佈的技術路線來看，它是通過大模型壓縮技術，使模型體積足夠小，同時保持良好的性能，也就是說，通過大模型小型化，讓它在PC上運行，再搭載AI處理器，讓AIPC運行大模型，更高效地完成各種AI任務。

安全性就比較容易理解了。雲端大模型吃的是"百家飯"，所有用戶的信息都"喂"給它，因此，數據的隱私和安全問題是很多公司和個人關注的重點。如果大模型部署在本地，就能規避一些風險。這也是AIPC相比普通電腦的一大優勢。畢竟普通電腦在網絡狀態不好時都沒法用一些AI工具，更別說斷網運行本地AI了。

芯片和PC大廠，搶奪C位

ChatGPT3的誕生，宣告了2023年大模型元年的開始。從那之後，各行各業開始探索AI和大模型會如何改變科技界，尤其是如何讓大模型從雲端走向移動端，解決降本和安全的問題。

芯片廠商、PC廠商在AIPC這個方向上不謀而合。2023年下半年以來，它們一方搭臺，給AIPC提供算力和能耗支持，另一方唱戲，馬不停蹄地推出AIPC產品，默契地把PC捧成個人擁抱AI的第一個入口。

要實現前面提到的那些區別於傳統PC的AIPC功能，有一個前提，CPU要跟上，也就是在CPU中增加AI算力，以提升AI操作的處理效率和性能，並且降低功耗。

因此，先來看芯片廠商。英特爾、英偉達、AMD、高通都加入了AIPC芯片市場的軍備競賽。

「定焦」製圖

動作最快的是英特爾。它最早在去年9月提出了AIPC的概念，去年底，便推出了首個AIPC處理器，也就是代號Meteor Lake的新型酷睿Ultra處理器；今年又推出了多款酷睿第14代臺式和移動端處理器。英特爾說，酷睿Ultra是它四十年來PC處理器的最大變革。

英特爾之所以這麼着急，是爲了發力被英偉達統治的AI芯片市場。有業內人士分析，目前的現狀是，運行本地化大模型，獨顯GPU（圖形處理器）依然必不可少，而英偉達的GPU比較好用，提供的庫相對更全。

今年初，英偉達發佈了三款GPU。去年底，AMD也已經推出GPU產品。還有消息稱，英偉達和AMD，都在開發基於Arm架構的客戶端PC處理器，進一步向英特爾發起挑戰。

這背後是芯片廠商的一場暗戰。

要知道，筆記本電腦市場主流的CPU架構是X86和Arm兩種，而過去20年，由於微軟和英特爾的聯盟非常穩固，從市佔率來看，一直是X86架構的天下，只有蘋果的MacBook用的是Arm架構。

但現在，AI對PC芯片的算力需求提高後，功耗問題更加突出，Arm架構低功耗、長續航的優勢就被放大了，越來越多廠商加入Arm PC生態。

除了英偉達、AMD，高通去年10月推出了Arm架構的PC芯片，英偉達和聯發科在合作佈局Arm PC處理器，而英特爾也在今年2月宣佈與Arm合作。2024年，Arm PC生態要熱鬧起來了。

「定焦」製圖

在PC廠商中，自帶AI和操作系統兩大優勢的微軟是帶頭人。去年，它陸續把類似ChatGPT的AI工具等整合進全線產品；今年3月，發佈了自家的AIPC產品，Surface Pro 10商用版和Surface Laptop 6商用版。

微軟的AIPC最大的不同是，在PC統裡內置了AI（Copilot），更像是把Windows和ChatGPT整合在一起，將AI助手集成到PC系統層級，理論上，能降低用戶使用操作系統的難度，還順便推廣了Windows 11。

其他PC廠商自然不願多等，基本都靠接入別家AI芯片的方式，快速推出產品。

其中，聯想、華碩、惠普、宏碁、戴爾、華爲、榮耀、三星，都站到了英特爾的陣營裡，基於英特爾酷睿Ultra處理器，推出各自的AIPC產品。

英特爾還在發佈會上直接用Ultra和老對手AMD的Ryzen AI進行對比。現在看來，英特爾更佔優勢。不過，有消息稱，一些2024年新發布的AIPC產品，將搭載AMD處理器。

上述PC廠商中，出貨量第一的聯想，在AIPC上最爲積極。它是目前爲止發佈AIPC產品最多的廠商，還嘗試定義下一個時代的AIPC究竟是什麼，建設AIPC生態。

相比之下，蘋果落地的速度慢了一步，今年3月初，才發佈AIPC產品，並聲稱，這是"最佳的AI消費級筆記本"。和其他終端廠商嵌入別家AI芯片不同，蘋果用的是自研的M3芯片。蘋果也因此被認爲是第一家完全具備AI能力的PC製造商。此外，蘋果還被曝出，將於今年10月推出自研的M4系列芯片，準備對整個Mac產品線進行全面改革。

AIPC，能拯救銷量嗎？

這一波AIPC浪潮，芯片大廠暗流涌動，PC廠商則是明槍暗箭都有，兩大陣營之所以這麼賣力地爭奪AIPC市場，很大一部分原因是，做顯卡生意的英偉達成了全球的寵兒，手機、家電乃至汽車都在爭奪AI入口，而PC產業已經太久沒有新故事了。

PC誕生以來，產品形態、交互方式和主要使用場景基本沒有發生大的變化。爲數不多的小變化，或許就是PC在沿着更輕更薄更便捷的方向發展。

更要命的是，用戶換機週期已經拉長到5年，PC出貨量一年比一年慘。2023年被認爲是PC行業史上最糟糕的一年，全球PC市場全年出貨量2.4億臺，同比下滑了14.8%。

這倒逼廠商們爭先加入AIPC爭奪戰，希望搶到第一波AI換機用戶。

廠商如此賣力吆喝，那用戶買賬嗎？

從第三方數據看，AIPC的出現的確拉動了市場，但效果有限。IDC數據顯示，2024年Q1，全球PC出貨量同比增長3%，結束了連續兩年的下滑趨勢，恢復到疫情前的水平。

2023年一季度全球PC出貨排名 來源 / IDC

但很難說這3%的增長和AIPC有直接關係，因爲今年一季度，PC廠商明顯加快了上新速度。

AIPC能不能拯救PC的銷量，還要回到用戶視角去看：現在的AIPC是真正的生產力，還是營銷噱頭？現階段，有沒有必要爲了AI性能換一臺AIPC？視頻博主二師兄Stone的結論是不建議。

在他看來，我們使用的AIPC應用大部分在雲端，只要有一臺能正常開網頁的電腦都可以用，和本地硬件沒有關係；還有一些是AIGC的本地應用，這裡面又分爲兩類，一類是對性能要求比較低的，例如WPS AI，不需要非得是AIPC，只要安裝了WPS就可以用；另一類是對性能要求比較高的，典型代表是文生圖AI工具Stable Diffusion，如果想更快出圖，至少要有一張英偉達的獨立顯卡，酷睿Ultra的效率也比較慢。因此，爲了AI去買AIPC，對於大部分人來說沒有太大必要。

兩位數碼愛好者均對「定焦」表示，實際體驗頭部廠商的AIPC產品後發現，現階段的AIPC只能算是有AI功能加持的筆記本，和自己期待的AIPC還有比較大的差距。

究其原因，在他們看來，國內外的AIPC產品都處於早期，產品和技術都還不夠成熟，不但成本高，落地也難。目前主流廠商的AIPC產品起售價，從5000元到1.5萬元不等，如果是高配版，價格能達到兩萬多元，這個價位對消費者或許也沒有太大吸引力。

當然，AIPC打開市場的阻力不止這些。在前述業內人士看來，過去半年，各大廠商在PC硬件上打得不可開交，但其實除了硬件，AI軟件的發展，也會是決定AIPC下一個階段發展的關鍵。

事實上，軟件生態決定了硬件能力在端側到底能發揮出多大的智能化能力。這裡面涉及到很多問題，比如，如何豐富端側生態的環境、滿足用戶個性化的需求、實現本地化內容與應用的深度融合等。總而言之，只有軟件和硬件同步發展，形成完整的生態系統，才能支撐AIPC更快落地。

不過，不少分析機構對未來的AIPC出貨態度比較樂觀，認爲2024是AIPC規模性出貨的元年，預測到2027年每10臺出貨的PC中就有6臺是AIPC。

未來幾年，AIPC的能力會提升，而在消費級、企業級市場的價格不會有太大波動。在消費級市場，價格依然在個人和家庭能接受的水平。例如，AI筆記本電腦的平均單價在5500元-6500元之間，AI臺式電腦平均單價在4000元左右。

而在企業端，據IDC預測，AIPC價格將穩中有漲。原因在於，AIPC的性能提升後，能在戰略上推動企業智能化轉型，對企業有更高的價值。

近一年多的AI故事，更多來自於OpenAI、谷歌這些巨頭的宏大敘事，現在故事的支線，終於講到了PC，離我們普通人更近了一步。雖然真正的AIPC還沒來到，但可以確定的是，未來幾年，是AI改變整個人機交互的一個關鍵變革期，這個時間離我們不會太遠了。