今天小编分享的科技经验：问世一年后，AI真的改变PC了吗？，欢迎阅读。
AI PC
PC（个人电腦）自发明以来，一直都与 " 生产力 " 呈现出高度绑定的关系，也正是由于生产力工具的属性，让它能够被消费者所接受，同时也成为了少数的 " 刚需类科技硬體 "
但在过去十几年的发展历程中，PC 市场却呈现出较大的波动。2008 年后，受到智能手机的冲击以及经济环境的影响，全球 PC 出货量开始放缓，到 2013 年，年出货量已经从峰值时的 3.5 亿台下降至 3.1 亿台。
此后，由于市场饱和与移动设备的普及，PC 市场持续处于 " 冷却期 "。然而，2019 年以后，由于远程办公和在线学习需求的大幅增加，市场短期内再次达到高峰。不过短期需求风口一过，市场再度陷入沉寂，2023 年，出货量降至 2.47 亿台，创下了 " 新史低 "。
与此同时，PC 市场的产品品类也在发生巨变，其中两个典型案例就是游戏本和 AI PC。前者在过去 5 年中完成了从 " 新物种 " 到 " 销量杠把子 " 的快速蜕变，AI PC 则被认为是未来 5 年拉动 PC 市场的最大动力源。根据 Canalys 的预测，中国 AI PC 市场将于 2024 年开始进入爆发期，到 2028 年将达到 3300 万台，其将占到 PC 市场整体出货量的 73%。
从概念提出至今不过 1 年时间，AI PC 真的可以 " 挽狂澜于既倒，扶大厦之将倾 " 吗？
AI+PC，从来就不是什么 " 新物种 "
关于 AI PC 发展的起点，业内大部分人认为要追溯到 2023 年 9 月，随着英特尔 CEO 帕特 · 基辛格在硅谷首次提出 "AI PC"，同时伴随着年底酷睿 Ultra 系列处理器的推出，相关产品才实现落地。
但钛媒体 APP 在对相关技术进行了深度研究后发现，如果顺着时间线再往前追溯，实际上英伟达于 2018 年就推出了 RTX 技术和首款专为 AI 打造的消费级 GPU 芯片 ( GeForce RTX ) 。据英伟达技术工程师介绍：" 在英伟达的定义中，AI PC 就是是搭载专用 AI 加速硬體的计算机，而在 RTX GPU 上，这些专用的 AI 加速器被称为 Tensor Core。"
英伟达 GPU 芯片支持的 AI 应用
更通俗地理解，英伟达在 GPU 芯片中加入的 Tensor Core 就像是一个超级计算 " 加速器 "，专门用来处理和加速某些特定类型的数学计算，尤其是深度学习中的计算任务。
想象一下，你在厨房里做饭，有一个普通的刀可以切菜，但如果你有一台专门的切菜机，那切菜的速度和效率就会大大提高。同样地，普通的处理器（CPU）和图形处理器（GPU）可以处理各种各样的计算任务，但 Tensor Core 就像是那台专门的切菜机，它被设计来处理特定的 " 菜 "（也就是矩阵乘法和卷积等数学运算）。
这些运算在深度学习中很常见，比如在训练神经网络时需要大量的矩阵乘法，而 Tensor Core 可以比传统的计算单元更快地完成这些任务。结果就是，使用 Tensor Core 可以大大加速 AI 模型的训练和推理过程，使得这些复杂的计算在更短的时间内完成。
Tensor Core 的出现，实际上就是为了能够加速 AI 性能，并为 PC 用户引入以前在云端才能运行的 AI 新功能。针对开发者或者深度 AI 用户，英伟达也已经上线了 TensorRT 开发者套件，实现加速深度学习推理性能。
通过生成式 AI 完成的 " 图生图 " 应用
据英伟达技术工程师介绍，TensorRT 能加速热门的生成式 AI 模型，包括 Stable Diffusion 1.5 和 SDXL 等，全新的 UL Procyon AI 影像生成基准测试也已支持 TensorRT 加速。所以在生成式 AI 应用刚刚兴起时，会看到英伟达专业级显卡出现 " 一卡难求 " 的情况，GPU 芯片供应不足时，很多消费级显卡如 RTX 4090、RTX 4080 也都大量被采购并应用到 AI 计算当中。
如今，也有大量面向个人用户的 AI 应用可以通过英伟达 RTX GPU 来完成，比如文生图、图生图应用以及依靠对本地模型学习生成的 " 智能语音助手 " 等等。因此可以说，从应用层面乃至硬體技术层面，"AI PC" 本身并不是什么 " 新物种 "。
芯片厂商扛起 "AI PC" 大旗
之所以英特尔提出 "AI PC" 后，这一概念才受到了 PC 领網域广泛的认可，一方面是由于英伟达此前的大量相关 AI 应用更多地是围绕企业端展开，即将专业显卡（或者说工作站显卡）应用在如 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等深度学习框架进行大规模数据集上的模型训练。
再比如在大规模神经网络（如 GPT 模型、BERT 模型等）的训练中，研究机构和公司会使用如 NVIDIA DGX Station A100 这样的高性能工作站或集群来提升工作效率。
与这些大规模应用相比，围绕个人电腦（PC）的端侧 AI 处理需求，可以被看作是 Tensor Core 带来的一种 " 副产品 "。尽管在游戏、影像生成、语言处理等应用上也能看到相关应用，但与便宜好用、门槛更低的云端算力相比，单独购买一块显卡用于 AI 应用，对于普通用户来说太过奢侈。
另一方面，GPU 与 CPU 相比，并不处于 " 刚需 " 生态位。根据 Jon Peddie Research 公布的数据，截止 2024 年第一季度，独立显卡在 PC 市场的渗透率还不到 20%，因为依靠部分 CPU 内置的集成显卡，依然可以满足很多办公、日常娱乐和基础生产力的需求。
所以，即便英伟达在更早时就已经展开了围绕 AI 应用的相关布局，并且在生态匹配方面也具备先发优势，但 "AI PC" 的风头却被英特尔抢占。
值得注意的是，英特尔在提出 "AI PC" 概念时，也已经将目标群体瞄向个人消费者。英特尔中国区技术总经理高宇在与钛媒体 APP 交流中表示："AI PC 将会拉开 PC 新时代的序幕，自 AI PC 概念提出以后，英特尔也在与终端厂商通过推动产品创新、打造 AI 生态、落地 AI 应用等方面，帮助 AI PC 不断深入消费者心智。"
面向个人的 AI 应用
另外还需要说明的一点是，英特尔对于 AI PC 的定义有着比较明确的品类界限划定。高宇提到：" 英特尔定义的 AI PC 特指具有 CPU+GPU+NPU 的轻薄笔记本形态，它所强调的场景应用，实际上是利用 AI 通过云与 PC 的紧密协作，或在电腦端独立运行大语言模型，为用户实现丰富的 AI 应用场景。"
也就是说，英特尔提出的 "AI PC" 本身就将高性能台式机以及个人可能会使用的工作站产品排除在外了，这也使得英特尔界定的 "AI PC" 与重度依赖算力的应用场景并不完全重合，更加强调 AI 如何为个人提供服务、提升工作效率，而非创造像 ChatGPT 这样的大型应用。
在钛媒体 APP 看来，无论是英特尔与联想、华硕等 OEM 厂商共同推进的搭载 Ultra 系列处理器的笔记本产品，亦或是采用高通、英伟达芯片，具备 AI 算力的个人电腦，它们都可以算作 "AI PC" 的范畴。
对于 "AI PC" 的定义应该来自于它能够提供的体验究竟如何，而不是它究竟采用了哪个品牌的芯片、哪个厂商的軟體。
正如中国惠普有限公司副总裁暨中国区消费类产品事业部总经理范子军所说：" 对于 AI PC 的定义，可能每个品牌、每个人都不一样，就比如在电腦里安装了 AI 軟體，那是不是它就变成了 AI PC？亦或者是产品具备一个用来激活 AI 功能的独立按键，这样的产品是不是就叫做 AI PC？我认为都不是。"
AI PC 的核心，其实是利用 AI 功能来提升效率、产生价值。在此基础上，AI PC 的另一大特性在于强调提供效率更新的源动力，来自于本地算力和本地部署能力的加持。
AI 将如何改变 PC？
在了解了 AI PC 的起源和定义后，站在当下来看，加入 AI 后，会对 PC 领網域产生哪些影响呢？钛媒体 APP 分析认为，主要会集中在两个方面：推动市场和竞争格局的变化以及对产品功能定义的更新。
从市场层面来看，"AI PC" 似乎已经让沉寂多年的 PC 市场找到了增长的活力。根据 Canalys 公布的数据，2024 年第二季度，全球 PC 继续维持增长，台式机和笔记本的出货量达 6280 万台，同比增长 3.4%。
其中，AI PC 的出货量为 880 万台，占本季度 PC 总出货量的 14%。不过需要注意的是，Canalys 统计数据中 AI PC 设备包括台式机和笔记本，它界定品类的依据在于是否配备专用 AI 工作负载的芯片组或模块，如 NPU，因此这部分 AI PC 的销量不止会有搭载英特尔芯片的笔记本产品，同时也会包括采用英伟达显卡的 PC 产品。
此前已有业内人士分析称：" 随着向 Windows11 的过渡和 AI PC 的采用，将会推动产品更新周期在未来四个季度内加速。AI 功能的集成不仅提升了设备的性能，还带来了全新的应用场景和用户体验，尤其是在提高生产力和娱乐体验方面。这些功能使得 AI PC 成为未来市场增长的重要驱动力。"
众多 OEM 厂商中，联想是第一个重点发力的 "AI" 的，在去年 12 月初英特尔推出酷睿 Ultra 系列处理器以后，12 月 15 日，联想便发布了 ThinkPad X1 Carbon AI、小新 Pro 16 AI 酷睿版两款 AI Ready 的 AI PC 产品。
更早之前的 10 月，在第九届联想创新科技大会（2023 Lenovo Tech World）上，联想也率先展示了 AI PC 产品，此外，联想还与 IDC 发布了业内首份《AI PC 产业（中国）白皮书》。
作为单季度出货量达到 1370 万台的 PC 品牌，惠普同样也是最早一批入局 AI PC 的厂商。截至目前，其不仅推出了包括星 Book Pro 16、星 Book Pro 14 在内的 AI PC 终端，同时也发布了集成一站式 AI 功能的惠小微智能助手 4.0。
今年 5 月 10 日，雷神科技发布首款增程式 AI PC 雷神 aibook15，搭载英特尔酷睿 Ultra 7 处理器，支持 CPU+GPU+NPU 提供 AI 混合算力。此外，包括微星、华硕、荣耀等 OEM 厂商，也都借助英特尔 CPU 的迭代，同步完成了向 "AI PC" 的进化。
对于 AI PC 在现阶段市场方面取得的成绩，钛媒体 APP 分析认为，这更多地来源于 AI PC 的迭代依附于以芯片为核心的硬體迭代。换句话说，很多消费者在购买产品的同时，摆在面前的并非是 "AI PC" 和 " 非 AI PC" 的二选一难题，取而代之的是，只要用户购买采用最新芯片的 PC 产品，那就一定是 "AI PC"。
英特尔中国区董事长王锐表示，截止今年 6 月，自英特尔酷睿 Ultra 处理器发布以来，已有 800 万台设备搭载了酷睿 Ultra 处理器。从统计层面来讲，这就是 800 万台 AI PC，无论它上面是否运行了 AI 应用、无论用户是否知道产品搭载了本地 AI 算力，它都是 "AI PC" 取得的销量。
对于 AI 功能如何拉动 PC 产品销售，钛媒体 APP 认为范子军提出的观点更加可靠：" 随着用户身边的人使用 AI PC 获得越来越高的效率、越来越好的体验，一定会带动更多的人去了解并购买 AI PC，新的需求也会随之迸发出来。"
说到底，AI PC 与传统 PC 相比，在外观、设计甚至系统 UI 上都没有产生差异，因此它无法像游戏本、游戏掌机那样，通过浅层的市场教育让用户了解产品的革新之处。现阶段，AI 功能与本地算力的加入，急需一个 " 杀手级应用 " 完成破圈，让消费者能够感知 AI 带来的价值，才能最终促成购买。
由此可见，何时才能有适合 AI PC 的杀手级应用出现成为了核心，过去大家看到的 ChatGPT、Stable Diffusion、Pika 等爆火的 AI 应用，或是利用了规模更大的云端算力支持，或是对高算力的独立 GPU 提出了要求。在钛媒体 APP 看来，现阶段 AI PC 的主要优势，将会体现在将这些高算力需求应用实现移动端部署上。
高宇也提到了这一点：" 在 AI PC 中，云端代表算力上限，端侧代表算力下限，云端 AI 与端侧 AI 共同将 AI 应用体验完整呈现给 PC 用户，二者在平台上是共存的。而在 AI PC 层面，想要促进 AI 应用落地，不仅需要给力的硬體，更需要调优的軟體。"
行业分析师向钛媒体 APP 表示：" 目前来看，AI PC 的普及速度很大程度上受到设备价格和用户教育程度的影响，再加上产品带来的体验差异不够明显，因此这类设备现阶段主要面向高端市场和专业用户，大众市场的接受度仍在提升中。"
从市场影响力方面来说，现阶段 AI 对 PC 销售的实际赋能十分有限，更多的用户只是为了 PC 付费而非 AI 付费。如果将时间维度拉长，随着更多的 AI 应用，尤其是能够依托本地 AI 算力的应用出现，当部分用户开始感知 AI 带来的生活、工作效率提升，人们才会希望了解并购买 "AI PC"。
谈及未来 AI PC 的竞争方向，范子军认为，硬體层面的竞争仍然会是核心，像 CPU 性能、散热能力、螢幕与键盘以及机身的设计等等。但 AI 的加入也确实给产品的竞争思路带来了一些变化。
" 在硬體基础上，我认为 AI PC 时代，安全、可靠和易用性将会成为对产品新的考量维度，安全性主要是隐私方面，尤其是端云紧密结合的 AI 时代更是如此，可靠性则是解决产品作为生产力工具，在各种工作状况下都可以稳定运行，而易用性，则是指如何充分挖掘出 AI 的能力，让它实现低门槛、实用性以及高效率之间的平衡。" 范子军说到。
诱发格局生变，AI 加入引发 " 芯战 "
如果说现阶段去谈 AI PC 带来的革新以及成为左右消费者购买产品的关键因素还为时尚早的话，随着 "AI PC" 的出现，产业竞争格局的变化却已经实打实的到来了。
以 2024 台北国际电腦展为例，既能看到传统芯片品牌英特尔、AMD、英伟达围绕 AI 打擂台，也能看到高通等 "PC 新势力 " 争相布局 AI PC，许多终端厂商也在同步发力 AI 应用。
事实上，高通对 PC 平台的布局早在 2016 年就已经开始了，从骁龙 835 上 PC 到推出面向 PC 的骁龙 8cx 计算平台再到如今的骁龙 X 计算平台和 2 款处理器，高通与 "PC" 的磨合期已有 8 年，AI PC 概念的提出，也让高通看到了行业洗牌、借机入局的机会。
高通与微软联手打造 AI PC
进入 2024 年，高通在 PC 领網域的布局也在提速，其中一个关键事件便是与微软的合作。5 月 21 日凌晨，微软推出了新款 Surface Pro、Surface Laptop，它们可以看作是微软在 AI 时代的硬體开端，新机搭载了高通处理器，同时为了与英特尔提出的 AI PC 概念做区分，微软还给新品授予了 "Copilot+PC" 的名称。
此前，钛媒体 APP 在与高通技术负责人的沟通中，对方曾提到，像微软 Office 365 相关套件目前都已经以原生应用的方式移植到了搭载骁龙的 Windows PC 上，其他的包括 Adobe 全家桶也进行了适配，浏览器方面也提供了对 Edge、Chrome 的支持，不过在游戏上目前支持的比较少，现阶段适配的主要以休闲游戏为主。
高通公司总裁兼 CEO 安蒙则表示："PC 正在迎来重塑。搭载骁龙 X Elite 的 Copilot+ PC 整个系统都集成了 AI，由骁龙芯片赋能的 Windows Copilot+ PC 正在共同定义个人计算体验，打造面向新一代 PC 产品的应用。"
不止是高通，苹果也将会是 AI PC 时代的 " 鲶鱼 "，凭借自研架构、最新制程工艺和 Mac OS，苹果 M 系列芯片和 MacBook 产品在短时间内就取得了成功。但被很多人忽视的一点是，苹果也是最早在芯片中引入 AI 加速模块的厂商之一。
苹果首次在其手机芯片中加入专用 AI 加速模块，即神经引擎（Neural Engine），可以追溯到 2017 年发布的 A11 仿生芯片中。A11 仿生芯片搭载了苹果首款神经引擎，专门用于处理机器学习任务，如面部识别（Face ID）和增强现实（AR）应用。
苹果 M 系列芯片中同样也集成了专用的神经引擎（Neural Engine），专门用于处理 AI 和机器学习任务，如影像识别、自然语言处理等。因此对于苹果来说，为 AI 应用的部署已经打好了一定的硬體基础。
钛媒体 APP 认为，进入 AI PC 后，所有芯片厂商再次拉入了统一起跑线。从现阶段的竞争来看，英伟达凭借独有架构、相对完善的生态和来自企业端的应用为基础，在 AI PC 的竞争中确实掌握一定的优势，而英特尔则掌握了市场认知度、产品先发优势和领先的产品体量紧随其后。
其他厂商无论是 AMD、高通、苹果甚至是其他的入局者，都保持了一致的步伐和平等的发展机遇。AI PC 时代，英特尔想要继续保持 CPU 领網域的霸主地位，变得更难了。
总体来说，AI PC 目前仍然处于发展中的初期阶段，如何更快、更高效地完成市场教育，同时寻找到 AI PC 相较于传统 PC 真正的 " 杀手锏 " 是摆在终端厂商、芯片厂商、軟體厂商面前共同的难题。
长期来看，AI PC 依靠本地算力的优势，可以更好地与云端算力形成互补，前者负责提供隐私性强、运算效率高、体验一致性好的 AI 应用，后者则会在通用性、扩展性、算力需求更高的应用场景中发挥作用，只有到那时，AI PC 才能摆脱 " 噱头 " 的帽子，真正走上 AI 的快车道。（本文首发于钛媒体 APP 作者 / 邓剑云 编辑 / 钟毅）
