曆史的回答往往不會像 ChatGPT ，在輸入問題後馬上就給你一個明确的結果。現實世界的模型響應延遲往往動辄數年，才能驗證你輸入的 prompt 是否準确。
大模型爆發于 2023 年，可草蛇灰線在 2017 年就已經埋下，這是人工智能行業最大的伏筆。今天燎原的 AIGC ，在這一年點燃星星之火。
當人們還在驚訝于 AlphaGo 再次擊敗柯潔，Transformer 架構已經悄然面世，徹底改變了機器理解人類自然語言的方式，這篇論文被稱爲「ChatGPT 奠基之作」。
雖然 2017 年 Transformer 在學界和業界都沒引起太大反響，但一家剛成立兩年，規模隻有 50 人的小團隊馬上決定全力投入其中，這家機構叫做 OpenAI。
當時馬斯克還是 OpenAI 的核心人物，英偉達創始人黃仁勳也剛向 OpenAI 贈送了世界上第一台 DGX-1 超級計算機。
而英偉達還在 2017 年的 GTC 大會發布了 AI 超級核彈 Tesla V100，這是當時有史以來最昂貴的計算機項目，也是英偉達難度最高、最複雜的項目。
同樣是這一年，在移動互聯網時代缺少聚光燈的老牌 PC 廠商聯想，也将重心轉移到人工智能。
2017 年的聯想全球創新科技大會上，聯想集團董事長兼 CEO 楊元慶首次宣布「All in AI」。
在人工智能時代，聯想的使命，就是要成爲由 AI 驅動的智能變革的推動者和賦能者。
在共享單車、新零售風起雲湧的 2017 年，大概很少人認爲聯想還能再成爲時代的弄潮兒。而随後幾年 PC 市場的持續萎靡，似乎在不斷印證這個觀點。
然而在 AIGC 的浪潮中，對行業影響最大的幾家公司—— OpenAI 、英偉達和微軟，并非隻是抓住了時代的風口，而是靠着遠見、執行力和極大的熱情，穿越甚至制造周期。
昨天聯想發布了内置個人智能體「聯想小天」的 AI PC 系列産品，這也是當前中國市場中真正意義上的人工智能個性化電腦。
從推動 PC 走入中國家庭和個人 到帶動中國互聯網的普及、成爲 PC 市場第一，40 歲的聯想，開始成爲一家「超級智能體」公司。
AI 硬件≠大模型 + 硬件
随着大模型的參數卷上天，很多廠商開始加快探索 AI 硬件的形态。 我們在讨論 AI 手機時提到，大語言模型将是新的智能手機操作系統。
科技和數碼産品正在被 AI 改變，但不得不承認目前對消費者的影響還很有限。一些 AI 硬件的嘗試展現出爲了 AI 而 AI 的多餘，最近遭遇大量差評的 Ai Pin 就是其中之一。
無論是交互的效率，還是實現的功能，先不用和手機相提并論，甚至不如門檻更低的智能手環。
這裏暴露的問題，源于對 AI 硬件的理解，如果隻是将大模型塞進硬件，無論端側還是雲端都已經不算技術難題，但如果 AI 硬件簡單等同于大模型 + 硬件，恐怕很難提供給用戶比現有設備更大的價值。
大模型提供的自然語言交互的确可能帶來圖形界面後的再一次交互變革。可一個重要的基礎是大模型能在個人設備高效流暢地運行。
而大模型是底層技術，并非産品。怎麽将大模型與硬件和系統融合，打造原來需要多個應用和工具切換的 AI Agent（AI 智能體），才是衡量 AI 硬件價值最核心的要素。就像 AI 科學家吳恩達說的：
AI 智能體（AI Agent）的工作流将會帶來 AI 領域的巨大進步，甚至可能會超越下一代基礎模型。
綜合輸入和輸出的效率來看，PC 和手機其實都是當下最合适的硬件載體。其中 PC 的便攜性雖然不如手機，但如果在一些聚焦生産力的細分場景，PC 反而是交互效率更高的設備。
比如 AI 做 PPT 現在不算什麽新鮮事，但這個工作流再智能你也更願意選擇一台 PC ( 或配備鍵鼠的平闆 ) ，而非手機來操作。
在聯想聯手 IDC 聯合發布的《AI PC 産業白皮書》裏，也提到了 PC 承載個人大模型的四個優勢：
PC 具備全模态的人機自然交互條件
PC 是承載最多場景的個人通用設備
PC 是迄今爲止最強的個人計算平台
PC 是存儲容量最大、最受信賴的安全終端
楊元慶在接受愛範兒采訪時也指出，今天運行 AI 智能體最好的載體還是 PC。
最主要的是算力因素。所謂人工智能手機更多還是通過網絡享受公有智能的好處。對于實現基于個人知識庫的智能體，通過個人智能體實現個人的人工智能雙胞胎的方向，目前來看還是電腦是最好的載體。
PC 廠商都在想方設法給大模型「瘦身」，力求以更小的内存在設備運行。目前參數量較小的大模型大都也有 70 億參數，換算成儲存空間至少需要 20 GB，更别想用 ChatGPT、Llama 3 等上千億參數的模型。
聯想去年能率先發布 AIPC 産品，其實很大程度得益于在大模型壓縮技術上的突破，甚至比上遊芯片廠商還領先一點。
此前聯想的 Lenvo AI Now 助手，将阿裏通義千問原來的 7B 模型壓縮後進行本地化部署，從原始大小 14.4GB 壓縮到 4GB，一個參數隻有半個字節就可以存儲。
這樣一來，隻要 5-6G 内存大模型就能運行。對于現在内容普遍在 8G、16GB 以上的筆記本。可以很流暢地跑起來。
至于我們是否需要參數更大的的端側模型，還是要不能離開應用場景來談。 聯想首席技術官芮勇認爲，70 億參數是目前一個已經合适的、平衡的大小。
今後在端側基礎設施升級的時候，CPU、NPU、GPU 進行優化升級的時候，端側模型也會随之長大。但今天還不用塞進去那麽大的模型。
從通用大模型到智能體
作爲消費者，可能并不關心設備裏塞進了多大參數的模型，而是到底能帶來哪些有價值的新體驗。
昨天在聯想全球創新科技大會上，給我印象最深的是楊元慶在演講中提到的「智能雙胞胎」，其實也可以理解爲智能體的一種，但它可以複制一個人或組織的知識和能力，替你執行不同的任務。
聯想認爲 AIPC 需要具備的五個特征裏， AI Agent 就放在了第一個。
配備了個性化的 AI Agent 智能體——聯想小天
擁有與 CPU、GPU、NPU 相結合的強大的本地異構算力
爲每一個擁有者都建立個人知識庫
連接開放的 AI 應用生态
保護個人數據和隐私安全
盡管 OpenAI 、釘釘、字節跳動都已經推出了自己的 AI Agent 和類應用商店，但在硬件廠商裏這并不多見。因爲這需要跨應用平台的理解和交互能力，打通本地和雲端的數據。
這次聯想新款 AIPC 均内置了個人大模型「聯想小天」。除了能理解用戶的自然語言和意圖，還能通過學習了解自己的職責和邊界，對複雜任務加以分解，做出規劃。
可見，聯想的智能體想要做的是更接近本體的數字分身。它的意義在于讓大模型跳出對話框，融合到不同的工作流中。
而聯想的智能體分爲個人版和企業版，個人版就相當于将你有了一個賈維斯，将思維數據化，未來甚至實現另一種意義上的永生。
企業智能體則分散在企業的多個終端設備和基礎設施，比如應對氣候災害對企業供應鏈的管理。
企業當然可以先利用公共大模型得到台風的準确位置、風力預測，然後企業智能體基于企業積累知識與數據分析決策，給出優化運輸方式、調整訂單排序等建議，按優先級出貨、交付。
這和昨天上線的釘釘 AI 助理市場有一些相似之處，企業隻需要給予原有數據和應用讓智能體學習，就能快速培養出一批能夠立馬上手幹活的「元老級專家」。
至于最終的可用性，除了算力大小，更取決于可調用的數據知識庫。
而這兩方面恰好碰到了聯想的長闆。目前在全球最頂級的 25 個研究機構中，有 20 家研究機構在使用聯想提供的超算平台。而聯想大數據平台上運行着總量在 12PB 的企業數據，量級和 BAT 等互聯網巨頭相當。
随着智能體的叠代，很多常規的思維模式都會變化。智能體能更準确地将用戶與信息對接，從主動搜索信息到被動接收信息的轉變，大幅減少了人們在思考、認知和創新以外的精力消耗。
當智能體和智能體之間能自主交互，将不同的工作流串聯起來，甚至會出現有智能體組成的「AI 公司」。
一家非典型智能體公司
比爾 · 蓋茨曾在 1980 年 給微軟提出一個明确的使命：「讓每個家庭的桌上都有一台電腦。」而在中國，聯想很大程度承擔了這個角色。
不過時代的底色已然不同，微軟 CEO 納德拉也親手推翻比爾 · 蓋茨的「祖訓」，将目标改成「賦能地球上的每個人和每家組織，幫助他們取得更多成就」。
科技公司對自己的使命也在刷新。比如馬斯克就認爲特斯拉不是一家電動汽車企業，而是一家 AI/ 機器人公司。
我們也曾将華爲定義爲一家「超級終端」公司，核心供應鏈和操作系統的把控，以及對設備類型以及功能的前瞻性探索，是這家公司能穿過黑夜，再立潮頭的關鍵。
那在 AIGC 時代，再來定義聯想這家公司，似乎就有了些不同。聯想将 PC 升級爲 AIPC，但其實提供的不隻是産品，正如楊元慶告訴愛範兒的那樣：
AI 對于聯想而言，是産品，也是服務。
無論是在 C 端還是 B 端，聯想一直在爲個人和企業組織提高生産力。在 AI PC 生态中，聯想沒有去做通用大模型，做 AI OS（操作系統），并通過智能體實現大規模應用落地，同樣是一個堅定的 AI 應用主義者。
AI 應用落地在于智能體，而聯想正在成爲一家「超級智能體」公司。
回看聯想對 AIPC 的定義，如果不考慮 PC 這個品類，幾乎也可以視爲一個智能體生态的特征。楊元慶在采訪時也提到，「智能體不見得隻對應一台電腦，這個智能體可以隐身于你的電腦，隐身于你的 PC 和家庭服務器。」
這也意味着，40 歲的聯想在下一個十年最大的對手不再是其他 PC 廠商，而那些同樣的在打造智能體生态的公司，比如 OpenAI，或者未來入局的硬件品牌。
圖靈獎得主、「深度學習之父」Geoffrey Hinton 在去年一次演講中提到，超級智能可能會比過去所認爲的發生得更快。我們不再考慮個體智能體，而是考慮在一群智能體中分享知識。
在可預見的未來内，手機和 PC 會是推動 AI 普惠最合适的載體。當全球份額第一的 PC 廠商去做這件事，對 AI 平民化和普及化顯然能提供更大的加速動能。
通過智能體釋放大模型能力，改造各行各業的場景，或許也是未來 10 年科技公司最大的浪潮，我們需要的不是下一個硬件或軟件巨頭，而是一家「超級智能體」公司。
