今天小编分享的科技经验：电腦+AI，有搞头！但不多 ，欢迎阅读。
AI PC 是过去 1 年内讨论度和曝光度最高的 AI 终端。
笔者提出的这个观点可能与很多人的认知有所不同，但它却是个不争的事实。横向对比，作为 AI 技术赋能下产品更新的代表，同赛道的其他产品类型包括了 AI 家电、AI 手机等等。
仔细分析不难发现，前者的 AI 渗透率和感知度依然很低，后者虽然智能属性有所增强、应用生态也不错，但 AI 的名号却并不响亮，而且由于手机本身具备的智能属性，让厂商和用户都很少单独提及 "AI 手机 " 的概念。
纵向对比的话，在过去 1 年内，市面上也涌现出很多 "AI 新物种 "，像是 Rabbit R1、Orion 智能眼镜、Ola 智能体耳机等等，而这些与 AI PC 相比，无论是市场规模、厂商投入的宣发力度、品类认知度等等，也都不在一个层级上。
所以站在用户层面，大家都很好奇 AI 技术能如何帮助我手中的 PC 变得更加好用和高效，而站在厂商层面，它们也在力求为 PC 这个诞生已有 53 年历史的 " 老古董 " 寻找一个 " 新故事 "，所以 AI PC 才被推上了风口浪尖。
卖得好但感知低，问题出在哪里？
关于 AI PC 的前世问题，此前笔者在《抢你饭碗的电腦真的要来了？写在 AI PC 爆发的前夜》一文中已经做了非常详细的梳理，其中解答的问题包括但不限于 AI PC 是不是 2023 年才诞生的？AI PC 和 " 能运行 AI 的 PC" 之间的主要差异等等。
传统印象里，一个新品类的出现，当概念提出后，对品类的相关描述会迅速地被厂商通过产品、技术化的手段实现 " 具象化 "，并快速推向市场。然而在 AI PC 上，这件事却并不容易，进入 2024 年，"AI PC" 的概念只是在大方向上逐渐清晰，但具体的定义却愈加模糊起来。
其中，关键点便来自于 " 生态位竞争优势的抢夺 "，主要涉及三大势力：芯片厂商、终端厂商和軟體厂商。最先提出 AI PC 概念的是英特尔，作为一家芯片厂商，其在提出 AI PC 概念的时候，自然就将重点放在了芯片层面，具体来说，英特尔认为 AI PC 应该基于拥有新架构和独立 NPU 单元的酷睿 Ultra 处理器。
相比前代处理器产品，其最大特点便是融合了 CPU、GPU 以及专用的人工智能加速器 NPU。同时，英特尔还强调 " 融合算力 " 的概念，即 CPU、GPU、NPU 都是参与 AI 任务的，只是各司其职罢了。
从上面的定义中就不难看出，英特尔把 PC 包装为 "AI PC"，核心目的只有一个：卖芯片。只要 PC 产品采用了搭载 NPU 单元的新版酷睿处理器，理论上说它就是 AI PC，至于 AI 在上面运行的怎么样，有没有具体的应用来承接端侧算力，尽管英特尔官方宣称已经对主流模型进行了适配，但这并不是英特尔首先考虑的问题。
只要 " 换芯 " 就能进化为 "AI PC"，笔者认为这是 AI PC 能够在 1 年内销量爆发的直接原因。甚至在笔者接触到的不少身边用户那里，即便换了所谓的 "AI PC"，他们也没有用过 AI 功能，从网上下单电腦，到手以后还是该打字打字、该看剧看剧。
但从市场的出货量统计上，是不包括用户对 AI 应用的使用频率的，因此数据层面看 AI PC 的市场影响力，远比人们感知的要大得多。根据 Canalys 数据，2024 年第三季度全球 AI PC 出货量达 1330 万台，环比增长 49%，占 PC 总出货量的 1/5。同时，Canalys 还预计到 2027 年 AI PC 出货量将超过 1.7 亿台。
对这个数据，笔者并不持怀疑态度，甚至现实出货量还会比这个增长的更快。其背后的原因很简单，未来的 PC 市场，非 AI PC 才是小众产品。或者说，未来你能买到的电腦，应该大多数都是 AI PC 的范畴。
像英特尔就已经完成了笔记本和台式机主流处理器产品的 "AI 化 "，现阶段只要你购买最新型号的笔记本或者是台式机，基本就等于买了一台 "AI PC" 回家，尽管很多人可能并不知道它是什么以及能做什么。
"Copilot+PC" 出现，新势力登场
当用户还在努力理解何为 AI PC 的时候，今年年中微软又整了一个 " 大活儿 "，作为軟體大厂，微软旗下的 PC 产品线 Surface 先是于 3 月迎来常规更新，Surface Pro 10 商用版和 Surface Laptop 6 商用版均采用了英特尔酷睿 Ultra 处理器。
并且双方在发布产品的同时，还进一步细化了 AI PC 的定义，最主要的变化是在设计层面增加了一条：AI PC 应该配备一个专门用于激活 Microsoft Copilot 的物理按键。
但在 5 月份，微软突然枪口一转，宣布推出 "Copilot+PC"，这是一个跟 AI PC 类似，但又不完全相同的产品概念。而与微软站在一个舞台上的，则是 PC 领網域耕耘 7 年有余却始终没取得好成绩的高通，后者希望凭借骁龙 X Elite 和 X Plus 芯片，进入 PC 领網域分得一杯羹。
那微软眼中的 AI PC 是什么样子呢？首先肯定是系统要内置自家的 Copilot，并借助它来实现更多 AI 应用的落地。但是就跟英特尔加入 NPU 计算单元的方式类似，微软也没有推出全新的 "AI 系统 " 而是把 Copilot 集成到最新的 Windows 11 系统以及 Edge 浏览器当中。
另一方面，微软也提出了硬體层面的要求，像是算力门槛，Copilot+PC 必须搭载性能达到 40 TOPS 的 NPU 单元。表面看起来，提升算力要求似乎是为了实现 Copilot 的本地运行。
但实际上，微软并没有在 Copilot+PC 中内置本地运行的 AI 应用，Copilot 的功能也都离不开云端算力。而端侧算力门槛，则更像是一张 " 门票 "，因为前文提到的两颗高通 PC 芯片，正好都能满足这个要求（芯片 NPU 算力 45TOPS）。
英特尔的 AI PC 对比微软的 Copilot+PC
有正好能过门槛的，自然也就有被拒之门外的，像是英特尔和 AMD，都被挡在了 Copilot+PC 的门外，高通之所以在算力部署上更加如鱼得水，笔者分析主要是由于手机芯片早在 2018 年就已经接入了 NPU 单元，因此在设计经验上更加丰富。
英特尔和微软，一个是 CPU 市占率 78%（2023 年 Q4 数据）的芯片厂商，一个是 PC 系统应用占比超 7 成的軟體厂商，对 AI PC 的定义却有所不同，两者都是为了卖货，却有着不同的考量，站在英特尔的角度，更加宽泛的概念，能够快速将 AI PC 导入市场，刺激用户换新。
而微软，显然是希望与高通联手，一方面能够更好地与日渐起势的 Mac OS 抗衡，建立起自己的 ARM 应用生态，另一方面，则是希望通过包装 Copilot+PC 的概念，同时赚取軟體 + 硬體的利润，让 Surface 系列更受市场重视。电影《让子弹飞》里有一句台词，笔者觉得非常贴切，" 剿匪的胆子我们没有，但是借着剿匪敛财的胆子，我们是大大的有。"
AI PC 的最大痛点：端侧存在感羸弱
此外，以联想为代表的 OEM 厂商，也在不断细化 AI PC 的概念，像是需要搭载内置个人大模型与自然互動的智能体、具备本地异构算力等等。所以即便到了 2024 年末尾，对于 " 什么是 AI PC" 这个基本问题，依然没有一个准确的定义，市场中也没有一台能够像 iPhone 那样能够代表智能手机的 AI PC 产品。
在笔者看来，这也是现阶段 AI PC 虽然看似热度很高，实则并不被大众所关注的原因之一。
除了定义方面的模糊，AI PC 相较于传统 PC 的应用落地速度也较为缓慢，现阶段的 AI 应用仍然以云端为主，这就导致 AI PC 的 " 端侧算力 " 很难找到适配的场景，用户感知度自然也不高。
用于部署本地大模型的工具
与此同时，端侧的有限算力相较于企业部署在云端的高算力伺服器，其 AI 应用的实际体验也有不小的差距。根据笔者之前的测试，现阶段本地算力能够比较好驾驭的模型，其参数量通常只有 7-13B，虽然也能完成日常的文稿总结、翻译等简单任务，但距离成熟的 AI 应用仍有很大差距。
再加上部署模型、训练模型、调整参数等步骤都存在一定的门槛，让本地大模型的存在变得有些尴尬。然而，像很多 AI PC 上的智能助理、智能体，其本身的基础沟通功能可能会调用本地算力，但到了较为高阶的功能，很多时候还是需要借助第三方的云端应用来实现。
所以站在实际应用的角度可以对发展至 2024 年末的 AI PC 下一个结论，它本质上还是常规迭代的 PC 产品，围绕 AI 能力带来的提升几乎没有。端侧不成熟的应用加上有限的算力，让 AI PC 相较传统 PC 多出来的 "AI" 有些名不副实，在云端 AI 应用完全可以替代端侧 AI 应用并且在体验、能力上全面超越的当下环境，厂商们鼓吹的端侧算力真的有存在价值吗？笔者认为这是要画一个问号的。
那 AI PC 没有未来了吗？恰恰相反，笔者认为它是 " 当下鸡肋，未来可期 " 的产品。实际上，AI 之于 PC 的革新，完全不亚于智能手机相较于功能机的革新，而且跟手机相比，因为 PC 与生产力的强绑定关系，让它有了更多的施展空间。
在笔者看来，生成式 AI 的最大优势，就是极大程度上消除了各类知识、应用的 " 基础门槛 "，并让机器能够有效地替代低效率的重复劳动，而这些恰恰都是 PC 最需要的属性。
举个更加具体的案例，" 编程 " 过去被认为是很高门槛的工作，对于普通用户来说，并不是没有想要开发一个小程式、撰写一个小脚本的需求，而是为了实现这项能力付出的学习成本和最终的劳动产出不对等，而生成式 AI，确实可以帮助对编程完全不了解，但对自己需求了解的用户，完成从构思到实现的过程。
类似的跨行业应用案例还很多，比如不了解电腦的小白，怎么去操作电腦里的高阶設定，不擅长制作表格、PPT 的员工，怎么去更好地完成年度总结报告、数据汇总等等。尤其是相较于综合社交、娱乐、工作属性的手机，PC 在生产力场景的高渗透度，就让它的 AI 应用可以直接转化为 " 效率提升 "。
AI PC 会在未来成为打工人最好的 " 锄头 "，但现在它还不是。（本文首发于钛媒体 APP 作者｜ 邓剑云 编辑｜钟毅）
