一两万的AIPC，只是噱头？

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为了 AI 买 PC，有必要吗？

定焦（dingjiaoone）原创

作者 | 金玙璠

编辑 | 魏佳

2024 年，想买电腦的人们都发现，几乎所有品牌都说自己有 AI 功能，还多了一个新名词 AIPC。

是的，前有 AI 手机、AI 电视，现在，AI 故事终于讲到了略显没落的 PC（personal computer，个人电腦）。

和很多 " 炒冷饭 " 的概念不同，AIPC 是一个去年下半年才开始吆喝的新概念。

很多人听说 AIPC 这个词，是因为联想、惠普等老牌 PC 厂商，华为、荣耀等跨界厂商，都掏出了自家的 AIPC 产品。其实，AIPC 概念之所以在 2024 年出圈，还有一条暗线发挥了作用：英特尔、英伟达等芯片巨头对消费级 CPU（中央处理器）芯片做了大刀阔斧的改革，增加了专门的 AI 算力，推着传统 PC 向 AIPC 转变。搭着这些芯片大厂的快车，市面上才出现了这么多 AIPC 产品。

从 PC 产业的困局去看，2024 年被定义为 AIPC 大规模出货的元年，是芯片厂商和 PC 厂商的合谋。而从大模型的发展来看，将一部分算力下沉到端侧，尤其是与用户规模庞大的移动端设备结合，或许是一条降低算力成本、跑通 AI 变现模式的出路。

抛开 PC 厂商吆喝的卖点和枯燥的技术理论，我们需要搞明白：AIPC 和过去的 PC，到底有什么不一样？它能帮大模型解决降本和安全问题吗？现阶段，有没有必要冲着 AI 去换一台定价一两万元的 AIPC？谁家的产品最有可能颠覆市场？

AIPC 和 PC，有什么不一样？

2024 年开年，AIPC 就成了流行词。虽然 PC 厂商都在不遗余力地吆喝各家 AIPC 产品的卖点，但 AIPC 是什么，它和传统的 PC 有什么不一样？可能很多人只是停留在一些零星的了解上，而就连业界对它也没有一个统一明确的定义。

目前不同厂商的 AIPC 产品的配置不同，不过，一个共识是，和传统的 PC 相比，AIPC 必须配备专用的芯片或者 AI 模块，才能支持本地化运行百亿参数级别的大语言模型。

AIPC 是 Artificial Intelligence Personal Computer 的简称，我们只需要理解，AIPC 是具有 AI 功能的 PC。另外，还需要了解一个背景性信息：把大模型能力塞进个人电腦，让它可以本地化部署大模型，既能解决目前大模型基本都在云端运行的高成本问题，还让人和 PC 的互動方式发生了变革。因此，各大 PC 厂商都不想错过这轮东风，推出了一大波 AIPC 产品。

在厂商的宣传里，有 AI 加持的 PC，将成为我们最主要的生产力工具，甚至颠覆整个 PC 行业。能实现的功能包括桌面端的智能化转型，WPS、office 等軟體的智能辅助，基于个人知识库实现多元知识图谱构建，基于个人生物参数的个人健康模型、病理监控等等。

这些宏大叙事离我们还比较遥远，如果购买了一台 AIPC，现在就能用上的 AI 功能有哪些？

其实，和市面上的 AI 应用没有本质差别，不过，AIPC 的优势是，能更定制化、更高效、更安全地实现这些 AI 功能。这正是目前 AIPC 的三大核心卖点。

图源 / Unsplash

各家 PC 厂商宣传的 AI 助手、智能助手、个人工作助理等，归根到底主打的是第一个卖点，即 AIPC 能实现个性化的 AI 服务。

现在我们大多数人使用 AI 应用都需要上网，比如 ChatGPT、文心一言或者 KIMI，这些应用大部分都在云端。

如果把大模型部署在本地，直接在 PC 上运行，并且和其他 PC 应用合作，比如，用 Word 时可以自动用 AI 润色文字，开会时可以自动生成会议纪要，剪视频时可以自动 AI 抠图。即便是没有联网的状态下，这些 AI 服务也照常运行，那么，AI 助手就可以时刻分析使用者的习惯，针对性地提升和优化工作学习的效率。

从这一点可以看出，PC 厂商 " 卷 " 的方向，已经不再是单纯提供模型，而是根据个人使用者的使用场景，解决个性化的问题。

再来看 AIPC 产品的另外两个卖点。

高性能，是指 AIPC 运行 AI 工具，如生成图片、视频等的效率更高，而且，还可以运行一些对性能要求比较高的专业 AI 軟體。

实现高性能有两个前提，其一，大模型的本地化部署，其二，AIPC 配备了 AI 专用的芯片或 AI 模块。

大模型如果在本地化部署，不用联网就能跑，那就避免了网络传输可能出现的延时和不便。但大模型是怎么进入到 AIPC 中呢？这其实是一个技术难题。

从联想公布的技术路线来看，它是通过大模型压缩技术，使模型体积足够小，同时保持良好的性能，也就是说，通过大模型小型化，让它在 PC 上运行，再搭载 AI 处理器，让 AIPC 运行大模型，更高效地完成各种 AI 任务。

安全性就比较容易理解了。云端大模型吃的是 " 百家饭 "，所有用户的信息都 " 喂 " 给它，因此，数据的隐私和安全问题是很多公司和个人关注的重点。如果大模型部署在本地，就能规避一些风险。这也是 AIPC 相比普通电腦的一大优势。毕竟普通电腦在网络状态不好时都没法用一些 AI 工具，更别说断网运行本地 AI 了。

芯片和 PC 大厂，抢夺 C 位

ChatGPT3 的诞生，宣告了 2023 年大模型元年的开始。从那之后，各行各业开始探索 AI 和大模型会如何改变科技界，尤其是如何让大模型从云端走向移动端，解决降本和安全的问题。

芯片厂商、PC 厂商在 AIPC 这个方向上不谋而合。2023 年下半年以来，它们一方搭台，给 AIPC 提供算力和能耗支持，另一方唱戏，马不停蹄地推出 AIPC 产品，默契地把 PC 捧成个人拥抱 AI 的第一个入口。

要实现前面提到的那些区别于传统 PC 的 AIPC 功能，有一个前提，CPU 要跟上，也就是在 CPU 中增加 AI 算力，以提升 AI 操作的处理效率和性能，并且降低功耗。

因此，先来看芯片厂商。英特尔、英伟达、AMD、高通都加入了 AIPC 芯片市场的军备竞赛。

「定焦」制图

动作最快的是英特尔。它最早在去年 9 月提出了 AIPC 的概念，去年底，便推出了首个 AIPC 处理器，也就是代号 Meteor Lake 的新型酷睿 Ultra 处理器；今年又推出了多款酷睿第 14 代台式和移动端处理器。英特尔说，酷睿 Ultra 是它四十年来 PC 处理器的最大变革。

英特尔之所以这么着急，是为了发力被英伟达统治的 AI 芯片市场。有业内人士分析，目前的现状是，运行本地化大模型，独显 GPU（图形处理器）依然必不可少，而英伟达的 GPU 比较好用，提供的库相对更全。

今年初，英伟达发布了三款 GPU。去年底，AMD 也已经推出 GPU 产品。还有消息称，英伟达和 AMD，都在开发基于 Arm 架构的客户端 PC 处理器，进一步向英特尔发起挑战。

这背后是芯片厂商的一场暗战。

要知道，筆記型電腦市场主流的 CPU 架构是 X86 和 Arm 两种，而过去 20 年，由于微软和英特尔的联盟非常稳固，从市占率来看，一直是 X86 架构的天下，只有苹果的 MacBook 用的是 Arm 架构。

但现在，AI 对 PC 芯片的算力需求提高后，功耗问题更加突出，Arm 架构低功耗、长续航的优势就被放大了，越来越多厂商加入 Arm PC 生态。

除了英伟达、AMD，高通去年 10 月推出了 Arm 架构的 PC 芯片，英伟达和联发科在合作布局 Arm PC 处理器，而英特尔也在今年 2 月宣布与 Arm 合作。2024 年，Arm PC 生态要热闹起来了。

「定焦」制图

在 PC 厂商中，自带 AI 和作業系統两大优势的微软是带头人。去年，它陆续把类似 ChatGPT 的 AI 工具等整合进全线产品；今年 3 月，发布了自家的 AIPC 产品，Surface Pro 10 商用版和 Surface Laptop 6 商用版。

微软的 AIPC 最大的不同是，在 PC 统里内置了 AI（Copilot），更像是把 Windows 和 ChatGPT 整合在一起，将 AI 助手集成到 PC 系统层级，理论上，能降低用户使用作業系統的难度，还顺便推广了 Windows 11。

其他 PC 厂商自然不愿多等，基本都靠接入别家 AI 芯片的方式，快速推出产品。

其中，联想、华硕、惠普、宏碁、戴尔、华为、荣耀、三星，都站到了英特尔的阵营里，基于英特尔酷睿 Ultra 处理器，推出各自的 AIPC 产品。

英特尔还在发布会上直接用 Ultra 和老对手 AMD 的 Ryzen AI 进行对比。现在看来，英特尔更占优势。不过，有消息称，一些 2024 年新发布的 AIPC 产品，将搭载 AMD 处理器。

上述 PC 厂商中，出货量第一的联想，在 AIPC 上最为积极。它是目前为止发布 AIPC 产品最多的厂商，还尝试定义下一个时代的 AIPC 究竟是什么，建设 AIPC 生态。

相比之下，苹果落地的速度慢了一步，今年 3 月初，才发布 AIPC 产品，并声称，这是 " 最佳的 AI 消费级笔记本 "。和其他终端厂商嵌入别家 AI 芯片不同，苹果用的是自研的 M3 芯片。苹果也因此被认为是第一家完全具备 AI 能力的 PC 制造商。此外，苹果还被曝出，将于今年 10 月推出自研的 M4 系列芯片，准备对整个 Mac 产品线进行全面改革。

AIPC，能拯救销量吗？

这一波 AIPC 浪潮，芯片大厂暗流涌动，PC 厂商则是明枪暗箭都有，两大阵营之所以这么卖力地争夺 AIPC 市场，很大一部分原因是，做显卡生意的英伟达成了全球的宠儿，手机、家电乃至汽车都在争夺 AI 入口，而 PC 产业已经太久没有新故事了。

PC 诞生以来，产品形态、互動方式和主要使用场景基本没有发生大的变化。为数不多的小变化，或许就是 PC 在沿着更轻更薄更便捷的方向发展。

更要命的是，用户换机周期已经拉长到 5 年，PC 出货量一年比一年惨。2023 年被认为是 PC 行业史上最糟糕的一年，全球 PC 市场全年出货量 2.4 亿台，同比下滑了 14.8%。

这倒逼厂商们争先加入 AIPC 争夺战，希望抢到第一波 AI 换机用户。

厂商如此卖力吆喝，那用户买账吗？

从第三方数据看，AIPC 的出现的确拉动了市场，但效果有限。IDC 数据显示，2024 年 Q1，全球 PC 出货量同比增长 3%，结束了连续两年的下滑趋势，恢复到疫情前的水平。

2023 年一季度全球 PC 出货排名来源 / IDC

但很难说这 3% 的增长和 AIPC 有直接关系，因为今年一季度，PC 厂商明显加快了上新速度。

AIPC 能不能拯救 PC 的销量，还要回到用户视角去看：现在的 AIPC 是真正的生产力，还是营销噱头？现阶段，有没有必要为了 AI 性能换一台 AIPC？视频博主二师兄 Stone 的结论是不建议。

在他看来，我们使用的 AIPC 应用大部分在云端，只要有一台能正常开网页的电腦都可以用，和本地硬體没有关系；还有一些是 AIGC 的本地应用，这里面又分为两类，一类是对性能要求比较低的，例如 WPS AI，不需要非得是 AIPC，只要安装了 WPS 就可以用；另一类是对性能要求比较高的，典型代表是文生图 AI 工具 Stable Diffusion，如果想更快出图，至少要有一张英伟达的独立显卡，酷睿 Ultra 的效率也比较慢。因此，为了 AI 去买 AIPC，对于大部分人来说没有太大必要。

两位数码爱好者均对「定焦」表示，实际体验头部厂商的 AIPC 产品后发现，现阶段的 AIPC 只能算是有 AI 功能加持的笔记本，和自己期待的 AIPC 还有比较大的差距。

究其原因，在他们看来，国内外的 AIPC 产品都处于早期，产品和技术都还不够成熟，不但成本高，落地也难。目前主流厂商的 AIPC 产品起售价，从 5000 元到 1.5 万元不等，如果是高配版，价格能达到两万多元，这个价位对消费者或许也没有太大吸引力。

当然，AIPC 打开市场的阻力不止这些。在前述业内人士看来，过去半年，各大厂商在 PC 硬體上打得不可开交，但其实除了硬體，AI 軟體的发展，也会是决定 AIPC 下一个阶段发展的关键。

事实上，軟體生态决定了硬體能力在端侧到底能发挥出多大的智能化能力。这里面涉及到很多问题，比如，如何丰富端侧生态的环境、满足用户个性化的需求、实现本地化内容与应用的深度融合等。总而言之，只有軟體和硬體同步发展，形成完整的生态系统，才能支撑 AIPC 更快落地。

不过，不少分析机构对未来的 AIPC 出货态度比较乐观，认为 2024 是 AIPC 规模性出货的元年，预测到 2027 年每 10 台出货的 PC 中就有 6 台是 AIPC。

未来几年，AIPC 的能力会提升，而在消费级、企业级市场的价格不会有太大波动。在消费级市场，价格依然在个人和家庭能接受的水平。例如，AI 筆記型電腦的平均单价在 5500 元 -6500 元之间，AI 台式电腦平均单价在 4000 元左右。