今天小編分享的科技經驗：電腦+AI，有搞頭！但不多 ，歡迎閲讀。
AI PC 是過去 1 年内讨論度和曝光度最高的 AI 終端。
筆者提出的這個觀點可能與很多人的認知有所不同，但它卻是個不争的事實。橫向對比，作為 AI 技術賦能下產品更新的代表，同賽道的其他產品類型包括了 AI 家電、AI 手機等等。
仔細分析不難發現，前者的 AI 滲透率和感知度依然很低，後者雖然智能屬性有所增強、應用生态也不錯，但 AI 的名号卻并不響亮，而且由于手機本身具備的智能屬性，讓廠商和用户都很少單獨提及 "AI 手機 " 的概念。
縱向對比的話，在過去 1 年内，市面上也湧現出很多 "AI 新物種 "，像是 Rabbit R1、Orion 智能眼鏡、Ola 智能體耳機等等，而這些與 AI PC 相比，無論是市場規模、廠商投入的宣發力度、品類認知度等等，也都不在一個層級上。
所以站在用户層面，大家都很好奇 AI 技術能如何幫助我手中的 PC 變得更加好用和高效，而站在廠商層面，它們也在力求為 PC 這個誕生已有 53 年歷史的 " 老古董 " 尋找一個 " 新故事 "，所以 AI PC 才被推上了風口浪尖。
賣得好但感知低，問題出在哪裏？
關于 AI PC 的前世問題，此前筆者在《搶你飯碗的電腦真的要來了？寫在 AI PC 爆發的前夜》一文中已經做了非常詳細的梳理，其中解答的問題包括但不限于 AI PC 是不是 2023 年才誕生的？AI PC 和 " 能運行 AI 的 PC" 之間的主要差異等等。
傳統印象裏，一個新品類的出現，當概念提出後，對品類的相關描述會迅速地被廠商通過產品、技術化的手段實現 " 具象化 "，并快速推向市場。然而在 AI PC 上，這件事卻并不容易，進入 2024 年，"AI PC" 的概念只是在大方向上逐漸清晰，但具體的定義卻愈加模糊起來。
其中，關鍵點便來自于 " 生态位競争優勢的搶奪 "，主要涉及三大勢力：芯片廠商、終端廠商和軟體廠商。最先提出 AI PC 概念的是英特爾，作為一家芯片廠商，其在提出 AI PC 概念的時候，自然就将重點放在了芯片層面，具體來説，英特爾認為 AI PC 應該基于擁有新架構和獨立 NPU 單元的酷睿 Ultra 處理器。
相比前代處理器產品，其最大特點便是融合了 CPU、GPU 以及專用的人工智能加速器 NPU。同時，英特爾還強調 " 融合算力 " 的概念，即 CPU、GPU、NPU 都是參與 AI 任務的，只是各司其職罷了。
從上面的定義中就不難看出，英特爾把 PC 包裝為 "AI PC"，核心目的只有一個：賣芯片。只要 PC 產品采用了搭載 NPU 單元的新版酷睿處理器，理論上説它就是 AI PC，至于 AI 在上面運行的怎麼樣，有沒有具體的應用來承接端側算力，盡管英特爾官方宣稱已經對主流模型進行了适配，但這并不是英特爾首先考慮的問題。
只要 " 換芯 " 就能進化為 "AI PC"，筆者認為這是 AI PC 能夠在 1 年内銷量爆發的直接原因。甚至在筆者接觸到的不少身邊用户那裏，即便換了所謂的 "AI PC"，他們也沒有用過 AI 功能，從網上下單電腦，到手以後還是該打字打字、該看劇看劇。
但從市場的出貨量統計上，是不包括用户對 AI 應用的使用頻率的，因此數據層面看 AI PC 的市場影響力，遠比人們感知的要大得多。根據 Canalys 數據，2024 年第三季度全球 AI PC 出貨量達 1330 萬台，環比增長 49%，占 PC 總出貨量的 1/5。同時，Canalys 還預計到 2027 年 AI PC 出貨量将超過 1.7 億台。
對這個數據，筆者并不持懷疑态度，甚至現實出貨量還會比這個增長的更快。其背後的原因很簡單，未來的 PC 市場，非 AI PC 才是小眾產品。或者説，未來你能買到的電腦，應該大多數都是 AI PC 的範疇。
像英特爾就已經完成了筆記本和台式機主流處理器產品的 "AI 化 "，現階段只要你購買最新型号的筆記本或者是台式機，基本就等于買了一台 "AI PC" 回家，盡管很多人可能并不知道它是什麼以及能做什麼。
"Copilot+PC" 出現，新勢力登場
當用户還在努力理解何為 AI PC 的時候，今年年中微軟又整了一個 " 大活兒 "，作為軟體大廠，微軟旗下的 PC 產品線 Surface 先是于 3 月迎來常規更新，Surface Pro 10 商用版和 Surface Laptop 6 商用版均采用了英特爾酷睿 Ultra 處理器。
并且雙方在發布產品的同時，還進一步細化了 AI PC 的定義，最主要的變化是在設計層面增加了一條：AI PC 應該配備一個專門用于激活 Microsoft Copilot 的物理按鍵。
但在 5 月份，微軟突然槍口一轉，宣布推出 "Copilot+PC"，這是一個跟 AI PC 類似，但又不完全相同的產品概念。而與微軟站在一個舞台上的，則是 PC 領網域耕耘 7 年有餘卻始終沒取得好成績的高通，後者希望憑借骁龍 X Elite 和 X Plus 芯片，進入 PC 領網域分得一杯羹。
那微軟眼中的 AI PC 是什麼樣子呢？首先肯定是系統要内置自家的 Copilot，并借助它來實現更多 AI 應用的落地。但是就跟英特爾加入 NPU 計算單元的方式類似，微軟也沒有推出全新的 "AI 系統 " 而是把 Copilot 集成到最新的 Windows 11 系統以及 Edge 浏覽器當中。
另一方面，微軟也提出了硬體層面的要求，像是算力門檻，Copilot+PC 必須搭載性能達到 40 TOPS 的 NPU 單元。表面看起來，提升算力要求似乎是為了實現 Copilot 的本地運行。
但實際上，微軟并沒有在 Copilot+PC 中内置本地運行的 AI 應用，Copilot 的功能也都離不開雲端算力。而端側算力門檻，則更像是一張 " 門票 "，因為前文提到的兩顆高通 PC 芯片，正好都能滿足這個要求（芯片 NPU 算力 45TOPS）。
英特爾的 AI PC 對比微軟的 Copilot+PC
有正好能過門檻的，自然也就有被拒之門外的，像是英特爾和 AMD，都被擋在了 Copilot+PC 的門外，高通之所以在算力部署上更加如魚得水，筆者分析主要是由于手機芯片早在 2018 年就已經接入了 NPU 單元，因此在設計經驗上更加豐富。
英特爾和微軟，一個是 CPU 市占率 78%（2023 年 Q4 數據）的芯片廠商，一個是 PC 系統應用占比超 7 成的軟體廠商，對 AI PC 的定義卻有所不同，兩者都是為了賣貨，卻有着不同的考量，站在英特爾的角度，更加寬泛的概念，能夠快速将 AI PC 導入市場，刺激用户換新。
而微軟，顯然是希望與高通聯手，一方面能夠更好地與日漸起勢的 Mac OS 抗衡，建立起自己的 ARM 應用生态，另一方面，則是希望通過包裝 Copilot+PC 的概念，同時賺取軟體 + 硬體的利潤，讓 Surface 系列更受市場重視。電影《讓子彈飛》裏有一句台詞，筆者覺得非常貼切，" 剿匪的膽子我們沒有，但是借着剿匪斂财的膽子，我們是大大的有。"
AI PC 的最大痛點：端側存在感羸弱
此外，以聯想為代表的 OEM 廠商，也在不斷細化 AI PC 的概念，像是需要搭載内置個人大模型與自然互動的智能體、具備本地異構算力等等。所以即便到了 2024 年末尾，對于 " 什麼是 AI PC" 這個基本問題，依然沒有一個準确的定義，市場中也沒有一台能夠像 iPhone 那樣能夠代表智能手機的 AI PC 產品。
在筆者看來，這也是現階段 AI PC 雖然看似熱度很高，實則并不被大眾所關注的原因之一。
除了定義方面的模糊，AI PC 相較于傳統 PC 的應用落地速度也較為緩慢，現階段的 AI 應用仍然以雲端為主，這就導致 AI PC 的 " 端側算力 " 很難找到适配的場景，用户感知度自然也不高。
用于部署本地大模型的工具
與此同時，端側的有限算力相較于企業部署在雲端的高算力伺服器，其 AI 應用的實際體驗也有不小的差距。根據筆者之前的測試，現階段本地算力能夠比較好駕馭的模型，其參數量通常只有 7-13B，雖然也能完成日常的文稿總結、翻譯等簡單任務，但距離成熟的 AI 應用仍有很大差距。
再加上部署模型、訓練模型、調整參數等步驟都存在一定的門檻，讓本地大模型的存在變得有些尴尬。然而，像很多 AI PC 上的智能助理、智能體，其本身的基礎溝通功能可能會調用本地算力，但到了較為高階的功能，很多時候還是需要借助第三方的雲端應用來實現。
所以站在實際應用的角度可以對發展至 2024 年末的 AI PC 下一個結論，它本質上還是常規迭代的 PC 產品，圍繞 AI 能力帶來的提升幾乎沒有。端側不成熟的應用加上有限的算力，讓 AI PC 相較傳統 PC 多出來的 "AI" 有些名不副實，在雲端 AI 應用完全可以替代端側 AI 應用并且在體驗、能力上全面超越的當下環境，廠商們鼓吹的端側算力真的有存在價值嗎？筆者認為這是要畫一個問号的。
那 AI PC 沒有未來了嗎？恰恰相反，筆者認為它是 " 當下雞肋，未來可期 " 的產品。實際上，AI 之于 PC 的革新，完全不亞于智能手機相較于功能機的革新，而且跟手機相比，因為 PC 與生產力的強綁定關系，讓它有了更多的施展空間。
在筆者看來，生成式 AI 的最大優勢，就是極大程度上消除了各類知識、應用的 " 基礎門檻 "，并讓機器能夠有效地替代低效率的重復勞動，而這些恰恰都是 PC 最需要的屬性。
舉個更加具體的案例，" 編程 " 過去被認為是很高門檻的工作，對于普通用户來説，并不是沒有想要開發一個小程式、撰寫一個小腳本的需求，而是為了實現這項能力付出的學習成本和最終的勞動產出不對等，而生成式 AI，确實可以幫助對編程完全不了解，但對自己需求了解的用户，完成從構思到實現的過程。
類似的跨行業應用案例還很多，比如不了解電腦的小白，怎麼去操作電腦裏的高階設定，不擅長制作表格、PPT 的員工，怎麼去更好地完成年度總結報告、數據匯總等等。尤其是相較于綜合社交、娛樂、工作屬性的手機，PC 在生產力場景的高滲透度，就讓它的 AI 應用可以直接轉化為 " 效率提升 "。
AI PC 會在未來成為打工人最好的 " 鋤頭 "，但現在它還不是。（本文首發于钛媒體 APP 作者｜ 鄧劍雲 編輯｜鍾毅）
