前沿科技，數智經濟
文｜劉俊宏
編｜王一粟
蘋果這回終于不 " 擠牙膏 " 了，急不可耐地紮入了 AIPC 的 " 名利場 "。
就在 2 月 28 日，蘋果 CEO 庫克還在股東大會上宣稱：" 目前市面上用于人工智能的電腦，沒有比 Mac 更好的 "。僅一周過去，蘋果在沒有預告的前提下，突然發布了新款 Macbook Air，并大肆宣揚了新款電腦的 AI 能力。
圖片：新款 Macbook Air 的 AI 能力宣傳 來源：蘋果官網
蘋果 " 閃擊 "AIPC 的節奏不可謂不快。不過要論落地的步伐，終究還是慢了一步。
單論目前已經推出的 AIPC，有榮耀的 MagicBook Pro 16；聯想在 MWC（世界移動通訊大會）發布的 Think Pad T14/T14s 第五代、ThinkPad T16 第三代等一系列 AIPC 産品；戴爾在 Inspiron 靈越 16 Plus 也标注了 " 滿血 AIPC" 标識。除此之外，微軟也将在 3 月 21 日發布 Surface Pro 10 和 Surface Laptop 6，并以此向蘋果的 iPad Pro 和 MacBook Pro 公開叫闆。
PC 俨然成爲繼手機之後，AI 對智能硬件改造的又一浪潮。
在 PC 進行 AI 改造的路線上，PC 與手機同爲個人智能硬件，底層實現原理較爲類似。基本原理都是以大模型端雲協同的共識下，加強芯片 AI 能力實現端側部署。例如高通在 PC 端上推出了支持搭載 130 億參數大模型的 X Elite；英特爾在全新酷睿 HX 和 U 系列 CPU，增加了核顯數量來提高 AI 性能。
不過，聚焦在具體使用場景中，與 AI 手機偏向生活和便利的方向不同，AIPC 更傾向于創意和生産力。例如微軟用 Colpilot 改造升級了包括畫圖、視頻編輯器、截圖和照片等基礎功能。聯想搭載了向量數據庫，讓 AI 利用本地資料做 PPT。
" 生成式人工智能具有令人難以置信的突破潛力 "，或許 AI 改變一切的潛力正如庫克所強調一般。從生活到生産，從工作站到智能穿戴，AI 改造全部電子設備的進程已不可阻擋。
我們似乎已經臨近第四次科技革命的春天。
PC 已經被 AI 包圍了？
在 AI 改造智能終端的道路上，與手機廠商主導的 AI 手機不同，AIPC 在産業鏈上彙聚了更多廠商的共識。
率先進軍 AIPC 的，是微軟和英特爾兩大分别位于軟件和芯片的巨頭。
2023 年 9 月，英特爾 CEO 帕特 · 基辛格在創新大會上認爲，AI 将通過雲與 PC 緊密協作，進而從根本上改變、重塑和重構 PC 體驗，并高呼稱，" 我們正邁向 AIPC 的新時代 "。另一邊的微軟，在 Windows 11 上内置了 Copilot，将 AI 助手集成到 PC 系統層級。
從時間節點來算，英特爾和微軟是 AIPC 時代的揭幕者。但對于 AI 植入 PC 的看法，英特爾和微軟顯然各有各的算盤。
在英特爾這邊，根據創新大會聚焦開發者雲平台的規劃，不難看出英特爾希望通過 AI 普及到終端的方式，拉動其近兩年不斷失利的數據中心及 AI 業務。根據英特爾 2023 年報顯示，其兩大營收支柱之一的數據中心及 AI 業務營收 155 億美元，同比下滑 20%。并且，其數據中心業務在整個市場中已經呈現邊緣化趨勢，市場營收份額已下降至如今的 20% 區間。
而對于 " 半控制 " 了 OpenAI 微軟來說，PC 系統内置 AI（Copilot），更像是 Windows 和 ChatGPT 的整合。在自然語言的交互下，降低用戶使用操作系統的難度，順便推廣更新 Windows 11。
不過，不論 PC 産業鏈上遊的玩家（英特爾和微軟）最初對 AIPC 的想法如何，AIPC 的落地，随着 2024 年 CES 上英偉達、英特爾、AMD 圍繞 AIPC 推出多款 AI 能力增強的芯片，PC 整機廠商聯想一口氣推出 10 餘款 AIPC 産品的密集節奏下，更多 PC 整機廠商也披露（或發布）了 AIPC 産品的落地計劃。
其中，除了聯想和微軟、蘋果，單論整機廠商是惠普将在星 Book Pro 14 上搭載酷睿 Ultra 7 處理器，用于支持本地 200 億參數大語言模型；戴爾在靈越 13 pro、14 Plus、16Plus 上搭載酷睿 Ultra 處理器；三星将在 Galaxy Book4（搭載酷睿 Ultra）上深度集成微軟 Copilot；宏碁在 Swift 和 Aspire 筆記本支持 Copilot 按鍵（一鍵呼出 Copilot 功能）；華碩将推出靈耀 14 等 AIPC。
從 PC 廠商們的産品規劃來看，準備發布（或已發布）的 AIPC 産品具備兩個明顯特征。其一是，現階段披露的産品，大多 AI 的落地規劃并不完整，AI 功能主要靠芯片能力（搭載酷睿 Ultra）或依賴第三方實現（Copilot）；其二是 2024 年的 PC 市場将在不同定位和價位上，湧現大量 AIPC 産品。
圖片：AIPC 将覆蓋不同定位和價位 來源：中信建投
PC 廠商們在 AI 能力的缺位，或因 PC 廠商對 AI 大模型的投入并未如手機行業 " 人手一個大模型 " 般 " 狂熱 "。不過，從 PC 廠商甯可 " 先拿硬件頂上 " 也要紮堆推出 AIPC 的舉動上，能夠看到 PC 的 AI 叠代窗口期可能非常短。
以中國 PC 市場爲界，根據 IDC 數據顯示，處理器集成 AI 加速引擎的 AIPC（包括筆記本電腦和台式機）在 2024 年便成爲市場主流。2027 年，AIPC 的市場份額預計将達到 85%，基本完成對 PC 市場的滲透。預期的銷量解釋了，PC 廠商爲何紛紛将 2024 年作爲推出 AIPC 産品的重要時刻。
圖片：AIPC 預計滲透率 來源：IDC
或許 AIPC 的落地節奏，正如去年 12 月聯想集團副總裁、中國首席戰略官阿不力克木・阿不力米提所言，"AIPC 首先會經曆一個 AI Ready 階段，芯片架構會率先升級到混合 AI 架構，并加速 AI 應用創新；随着個人大模型、個人智能體、AI 應用開放生态等的嵌入，AIPC 将加速邁入 AI On 階段 "。當前階段的 AIPC 産品落地，暫時處于先推出具備 AI 能力硬件（AI Ready），等待 PC 端應用生态和使用場景完全開發（AI On）的階段。
不過，參考手機行業的 AI 變革，一味依賴硬件和第三方支持的 AI 終端會喪失産品差異，表現弱于平均值（例如國行三星 Galaxy S24 的部分 AI 功能表現較差）。
AIPC 的先行者們，已經開始尋找獨屬于 PC 上的 AI 應用場景了。
AIPC 如何設計？
什麽是 AIPC？位于 PC 産業鏈不同生态位玩家的思考不盡相同。
咨詢機構 IDC 認爲，" 一台具備 AI 能力的 PC 必須擁有專用的芯片組或模塊來加速 AI 計算 "，有 AI 芯片的就算是 AIPC。
位于 PC 産業上遊芯片的英特爾認爲，能在本地端使用 AI 功能的就是 AIPC。"AI 可通過雲與 PC 的緊密協作，或在電腦端獨立運行大語言模型，進而從根本上改變、重塑 PC 的用戶體驗 "。
位于 PC 産業下遊的整機廠商聯想認爲，"AIPC 是個人 AI 助理，也就是 Personal AI Twin，作爲每個人的分身，能夠提供四個方面的核心價值：第一，能夠在工作、學習、生活等場景下提供個性化創作、私人秘書和設備管家在内的專屬服務；第二，能夠提供時刻伴随、實時感知與響應、不依賴網絡的可靠服務；第三，因爲 AI 全面内嵌本地終端，能夠大幅度降低每個人使用大模型服務的成本；第四，能夠提供最大容量、最可靠的本地個人數據和隐私安全保障 "。
透過不同廠商的不同看法，一些關于 AIPC 産品的初步理解正在形成共識。
即 AIPC 是能支持 AI 本地運行、能主動介入用戶的使用過程，以及提供 AI 工具來滿足用戶實際的生産力（或創作）需求。
而在這條共同的道路上，PC 産業鏈的廠商們正在打下基礎。
首先是 AI 本地化的處理上，由于 PC 廠商當前還未形成類似手機廠商内置自家大模型的策略。AIPC 的大模型主要還是依賴于第三方搭載。例如聯想 Lenvo AI Now 助手的大模型就來自阿裏雲的通義千問。PC 的 AI 能力，當前主要還是依靠 AI 算力硬件升級，或支持本地大模型的方式實現。
具體在芯片上，是強調 NPU 爲主（獨立 AI 加速器）性能的異構計算平台已經成爲主流。其中，在 Arm 陣營中，高通在 2023 年 10 月發布的骁龍 X Elite 處理器，搭載的 Hexagon NPU 可提供 45TOPS 算力，支持設備本地運行 130 億參數的 AI 大模型。在運行參數量較小（70 億）的大模型時，支持每秒生成 30 個 token（可理解爲每秒生成 30 個詞）。另一邊，在 x86 陣營，英特爾在 2023 年四季度推出的 Meteor Lake 系列上，首次将 NPU 内置，支持 200 億參數大模型運行。
圖片：高通骁龍 X Elite 主要參數指标 來源：高通
其次，在 AI 主動介入用戶的使用中，當前大多數 AIPC 廠商的嘗試不算太深入。主要功能還是利用 AI 動态調配算力（例如榮耀 Magicbook、蘋果 Macbook），實現更流暢的 PC 體驗。但僅是如此的 AI 功能，還遠遠不夠。參照手機行業的主動式 AI 功能（例如 OPPO 小布助手等），或許個人 AI 知識庫将成爲 PC 端 " 人機共駕 " 的方向。
由于 AI 大模型基于曆史數據訓練，用戶在使用大模型介入生産活動中，雖可以用 AI 出一份工作總結或 PPT 模闆，但 AI 輸出的具體内容不可避免地呈現出模闆化特征。
對此，聯想的解決方案是将向量數據庫内置于 PC。PC 端可以将用戶工作過程中的所有文檔、PDF、PPT、日程表，甚至工作習慣進行向量化，并存儲于本地。如此一來，當用戶向 AI 提出要求時，AI 可以基于本地資料，向用戶提供具有個人特征的回答，或主動爲用戶提供相應的素材。
最後，在 AI 工具層面，當前 AIPC 廠商的 AI 工具大多處于通用整合階段，暫時無法體現 PC 品牌的差異化。例如惠普的惠小微具備字幕翻譯、會議筆記等功能，但這些功能在視頻、會議軟件中大多早已内置，使得 PC 廠商的 AI 工具存在感較弱。
整體來看，當前 PC 産業鏈的廠商們雖對 AIPC 的定義達成了初步共識，但從實際産品表現中，當前 AIPC 更多還是以體現 AI 潛力爲主。AIPC 在實際落地、AI 與 PC 的結合、AI 功能差異化上暫時還處于初級階段。
但相信，這些問題日後都能随着出貨量的上升，英特爾、英偉達、蘋果等 AIPC 應用生态的普及，PC 廠商補齊 AI 能力下逐漸解決。屆時，市場存量的 AI Ready 狀态的 AIPC 将集體向 AI On 階段轉變。正如華碩共同執行長胡書賓所言，"AIPC2024 年會開始發酵，但還是有一段學習曲線 "。
但換個角度來說，當前的 AIPC 暫時還無法實現以 AI 能力作爲主要賣點，直接拉動消費需求。
參考手機行業，從手機廠商加入自研大模型到 OPPO 初步實現 "AI 原生 " 的周期約爲半年。考慮到 PC 整機廠商的 AI 能力相比手機行業較弱，AIPC 預計形成 AI 差異化賣點的時間，大概率将稍長于 AI 手機。
如此一來，2024 年 AIPC 滲透率一下子 " 飛升 " 至 50% 的預期，背後或許存在着 PC 産業鏈們遠超 AI 技術賦能的訴求。
AIPC，一場 PC 全産業鏈的狂歡
2024 年 AIPC 高滲透率的預期，主因或是 PC 行業周期的影響。
從銷量變化層面來看，當前全球 PC 行業位于 " 觸底反彈 " 階段。據 Gartner 的報告顯示，2023 年全球 PC 出貨量再跌 " 谷底 "，全年 PC 出貨量爲 2.4 億台，較 2022 年下降 14.8%，是市場自 2006 年（2.3 億）以來首次跌破 2.5 億台。
不過，當把銷量數據拆分到季度，PC 行業卻顯示複蘇迹象。數據顯示，2023 年四季度的出貨量同比增長 0.3%，結束了此前連續八個季度的下降。對此，Gartner 研究總監 Mikako Kitagawa 認爲，"PC 市場經過大幅調整後已經觸底。已困擾該行業兩年之久的庫存問題在 2023 年第四季度回歸正常。這次出現小幅增長表明供需終于達到了平衡 "。
總所周知，PC 市場是一個早已發展完全的市場，其宏觀銷量變動及預期主要受經濟、技術叠代和換新周期所影響，而聚焦于 2024 的 AIPC 銷量，在如前文所述的 AIPC 特性及差異化不足，加上 PC 廠商大規模投放 AIPC 産品策略的影響下，換新周期是本輪推動 AIPC 滲透率高增的主要原因。
根據數據顯示，受疫情轉化的居家辦公、線上教育等 PC 需求影響，2019 至 2022 年間 PC 行業銷量呈現明顯增長。在此基礎上，疊加 PC 平均 5 年的換機周期，可以預期 2024 年爲 PC 行業新一輪增長周期的開始。如此一來，随着 AIPC 産品的大量投放，AIPC 的高滲透率自然将随着換機選購而急劇提升。
在市場 " 蛋糕 " 放大的背景下，随着 AIPC（AI Ready 階段）快速滲透，整個 PC 産業鏈也随之狂歡。
硬件領域，以 PC 零部件的内存爲例。雖然當前 AIPC 廠商對内存配置尚無共識，但 AIPC 将驅動内存需求增長的趨勢已能基本确定。根據 TrendForce 數據，2021 年底單台 PC 的 DRAM 平均容量爲 7.49GB。在 AIPC 的産品路線下，8G 的内存遠遠不夠運行 PC 内置大模型。參考 AI 手機行業的參數量（約 7B）和聯想 Lenvo AI Now 助手（原始參數量 7B）對内存的需求，單是内存行業在 AIPC 時代的容量需求就已經趨近翻倍。
圖片：不同大小 AI 模型對内存需求 來源：中金公司
而在軟件領域，AIPC 正在表現出重構 PC 應用生态的趨勢。
最大的變化或将體現在因 SoC 架構改變而推動的軟件生态上。随着 AI 對 PC 芯片算力的需求增長（微軟認爲至少需要 40TOPS），原本 PC 普遍采用的 x86 架構的功耗問題開始凸顯。PC 行業開始越來越關注低功耗、長續航的 Arm 架構。
圖片：Arm 架構 PC 滲透率預計逐步提升 來源：Counterpoint
具體差别簡單來說，x86 和 Arm 架構的不同，一方面是不同架構芯片上的軟件不同，另一方面是 x86 架構設計思路傾向于綜合高性能。但 x86 随着性能提升，功耗 " 壓不住 "，導緻 PC 耗電量大，而采用了 Arm 架構的 SoC 随着性能提高，功耗相對可控。
以蘋果采用了 Arm 架構的 M3 芯片爲例，M3 芯片性能核速度比 M1 提升最高 30%。但在以 M1、M3 芯片提供相同性能的作爲對比，M3 的功耗幾乎隻有 M1 的一半。
看到了 Arm 架構潛力的微軟，在 2021 年發布了 Windows 11 on Arm，提供了 x86 架構應用向 Arm 架構遷移的路徑。2022 年，微軟又面向 Arm 架構推出了應用開發套件（Visual Studio2022），推動 Windows 生态向 Arm 架構轉變。而這，對 PC 軟件的開發者來說，将是一次大規模的軟件移植熱潮。
此外，在 AI 工具層面，目前市場上的應用大多集中在圖像、AI 對話、視頻等 AIGC 領域。這些應用落地在實際生産場景時，或因重複生成導緻總計加載時間較長和費用昂貴。而在 AIPC 本地運行 AI 大模型的能力下（例如英特爾通過 OpenVINO 插件，離線在本地運行了 Diffusion 軟件），用戶将能無視網絡環境，随時随地利用 AI 生産創意。
從手機到 PC，AI 改造一切智能終端的趨勢已經不可阻擋。可以預見，當随着 AI 平闆、AI 耳機、AI 手環等更多更貼近生活的設備出現後，智能化終将無處不在。
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