在今年的“科技春晚”CES上，AI PC站在了当之无愧的C位。 无论是芯片厂商还是PC品牌，都把目光投向了这个领域，一夜之间成为科技圈最热门的概念之一。
事实上，在去年下半年，多家PC品牌发布或预览了他们所谓的AI PC产品。 Microsoft甚至决定调整**PC的键盘，将AI助手Copilot的物理按键引入到搭载Windows 11的电脑上，首批设备将于本月完成。 要知道，上一次 Windows PC 键盘的布局发生变化是在 30 年前。
此外，许多机构也非常乐观。 根据 Canalys 的最新报告，到 2024 年，兼容 AI 的 PC 的全球份额将占 19%，并在 2025 年迅速增长至 37%。 根据群智咨询最新**，预计2024年全球AI PC出货量将达到1300万台左右，实现规模化出货。
无论是公认的技术含量，还是行业的积极态度，似乎都意味着2024年的PC行业会一片光明，但这次由**链带动的迭代也值得思考，AI将如何彻底改变PC？ 成为PC厂商新引擎的概率有多大？
AI模式让很多科技产品赛道都拥有了iPhone时刻的话语权，PC行业甚至有点晚了。
去年9月，英特尔首次提出AI PC概念，并宣布推出业界首个AI PC加速计划。 三个月后，全新酷睿超移动处理器正式发布，采用英特尔首款面向客户端的片上AI加速器“神经网络处理单元（NPU）”。
上游链的迭代快速转移到下游。 联想、宏碁、华硕等大牌纷纷正式发布搭载英特尔新处理器的新产品，面对这个等待了40年的市场机会，各大PC厂商显然不能保留，齐心协力将AI PC推向第一波高潮。
从理论上讲，从目前的产品形态和用户习惯来看，AI PC的故事是完全有道理的。
PC与手机、智能音箱、智能眼镜等终端设备具有相同的高频交互属性，AI作为全场景生产力工具，在效率提升方面会更加明显。 此外，与其他终端设备相比，PC由于在存储容量、设备空间、核心硬件等方面具有优势，可以承载更多样化的AI生态。
目前，从AI大模型的相关应用来看，PC仍是大模型的最优载体。 从 ChatGPT 到 Microsoft 365 Copilot，杀手级应用程序通常是第一个出现在 PC 上的应用程序，而 AI 可以对这样的生产力设备产生直接影响。
由于 PC 将更简单地处理功耗和计算能力等问题，即使是笔记本电脑也受益于 GPU 性能迭代和最新 NPU 架构的出现，并且仍有性能提升的空间。 联想首款专注于笔记本电脑的AI计算机也证明了这一点。
总之，个人电脑，尤其是笔记本电脑，不仅满足了大机型所需的规模算力的硬件要求，而且不会过分影响用户使用电脑类产品的习惯。
华 Chuang** 认为，低延迟+隐私保护将带动大模型国产化需求，AI PC的边缘算力有望解决行业痛点，成为首个大规模落地AI终端。 一些AI应用在PC用户侧的落地，有望带动大量的PC换代需求，或带动PC行业进入新一轮的上升周期。
IDC**，由于AI PC的到来，未来5年中国PC市场将保持稳定增长态势，台式机、笔记本电脑、平板电脑的总市场规模将从2024年的6800万台增加到2024年的8000多万台，增长近18%。 英伟达CEO黄仁勋此前也指出，未来10年，新型AI PC将取代传统PC，市值可达数万亿美元。
然而，**回归**，现实回归现实。
AI PC 的演进和发展可以分为两个阶段：AI Ready 和 AI On。 在AI Ready阶段，AI PC主要升级为具有基础本地混合AI算力的芯片计算架构。 在AI ON阶段，AI PC核心功能齐全，提供划时代的AI创新体验，基于更丰富的AI应用生态，在通用场景下提供个人AI助手服务，在边缘私域环境下对个人大模型进行微调。
今天的第一波热潮已经掀起，但处理器的换代只能算是一台AI就绪的PC，具备硬件能力，却无法独立应用AI，后续需要上层模型开发者和应用软件厂商的支持。 因此，在沉闷的PC市场中能掀起多大的波澜，就要看后续产品的落地了。
如今的AI PC就像初代iPhone一样，虽然已经足够惊艳，但并不是每个用户都容易拥有和识别它。 PC上下游的联动是巨大的驱动力，但更重要的是AI PC的成本，能否激发和惠及每一位用户。
为了满足用户的需求，让大家享受到大模型时代的专属AI能力扩展，自然对PC的软硬件提出了更高的要求。
随着Intel或AMD的升级，普通PC处理器在发布时可能会有10%到20%的差异，但半年或一年后，它将与相同配置的上一代产品基本相同。 AI PC需要搭配更高的算力，无论是搭配显卡还是NVIDIA GPU或算力卡，还是将NPU集成到CPU中，成本都会大幅增加。 例如，NVIDIA的计算能力约为75tops的卡，成本可能是。
七八千元，在这种情况下，整体成本可能会翻倍。
但考虑到目前产品都是中高端，利润空间不小，所以变化不大。 不久前，首批搭载英特尔AI处理器Meteor Lake的笔记本电脑产品上市，14999元的起售价与上一代同系列无异。
值得一提的是，除了CPU之外，内存、硬盘、散热是未来最有可能升级的。 例如，一台普通的轻薄笔记本电脑最多可以使用约 6 小时，而配备 AI 哈希卡的设备可能预期电池寿命为 4 小时，甚至在全功率运行时仅使用 2 到 3 小时。
不过，这些只是硬件在一定条件下测试的纸面参数，实际上限取决于具体产品和生态落地。 IDC中国区总裁霍金杰表示，AI PC的诞生，标志着以PC为代表的终端行业即将进入一个行业大变革的时代，整个PC产业生态中的所有角色都将因为AI PC而改变。
当然，具体效果会因型号而异，这是对AI硬件厂商与基础大机型适配的考验，AI PC在推出后的一段时间内可能仍更倾向于B端公司采购，而C端需求的大规模出现可能需要PC厂商给出足够吸引人的案例和效果。
另一个需要考虑的点是如何在供应商之间分担大型模型迭代的高成本。 短期内很难大幅降低大模型的训练迭代和运行成本，但如何在个人电脑上实现和迭代大模型产品，以及它们是否有买断系统或订阅系统，都是问题。
从官方**产品来看，联想最新发布的Pro 16 IMH、ThinkPad X1 Carbon AI等AI PC上，其AI概念依旧聚焦于英特尔提供的硬件，包括其中的酷睿Ultra处理器和NPU AI引擎，唯一在特定场景下的AI会议功能将以OTA的形式进行升级， 而“私有大模型”等应用的概念也没有明确提及。
目前的AI模型，如果只看芯片的能力，完全可以进行更大规模的操作和开发一些附加功能。 但是，在大型模型运行时可以提供的计算与计算本身所需的系统资源之间取得平衡仍然是一个难题。
对于笔记本电脑来说，在本地部署大型模型意味着更多的存储空间和更高的硬盘成本。 对于主打轻薄的商务笔记本电脑来说，云部署不仅需要更高的成本，还会产生与安全性的悖论，如何平衡也是对PC厂商的考验。 毕竟PC发展以来，很多市场认知都形成了很强的惯性，比如尺寸、重量、设计甚至最佳范围，都没有特别大的调整空间。
坦率地说，毫无疑问，AI PC已经是PC应用的新趋势，迭代后的成本问题不会解决不了。
尽管许多研究机构都看好AI PC将推动PC换代浪潮的到来，但这并不是万无一失的驱动力。
目前PC市场整体呈下滑趋势，而AI PC作为一种新型产品形态，虽然提升了国产化算力，但仅作为个人助理使用，对于整体市场的替代推广有限。 ChatGPT等AI产品呈现乐观趋势，初始注册量较高，但用户在熟练使用后会发现其局限性，无法完全取代所有工作和应用。 因此，AI PC 可能会吸引一些早期采用者切换设备，但大多数人不会仅仅因为此功能而切换设备。
消费者更倾向于以正常的报废速度进行升级。 由于近年来全球经济约束和小产品突破的影响，更换周期有所延长。 预计到2024年，可能会有一段替代增长期，当结合AIPC概念时，市场可能会看到相对显著的增长，但其中一部分仍然是常规替代的用户群体。
不过，对于行业来说，好消息是PC行业在经历了阵痛后走出了低谷。
IDC发布的最新数据显示，2024年Q3全球PC出货量为6820万台，环比增长11%，同比降幅收窄至8%。
但是，不容忽视的是，你是否愿意为与AI PC相关的额外功能付费，或者因为离线大模型的功能而更换机器，取决于AI PC终端功能的帮助。 例如，对于学生群体来说，需要AI PC帮助总结和总结材料的论点和观点，其实只是在那个时刻或某个时间段才需要的。 或者对于需要 PowerPoint 和 Word 变得更智能的兼职工作者来说，他们肯定需要终端 AI PC 功能的帮助。
总之，如果AI PC上的功能与消费群体的日常工作、学习、生活更加相关，那么愿意换手机的概率就更高。 因此，杀手级应用或端侧大模型的实际应用效果决定了市场上的替代力。
随着AI技术在PC端的融合，对软件的依赖性将增加，生态绑定将更加紧密。
未来，AIPC的差异化将主要体现在软件能力和用户体验上。 就像智能音箱市场一样，在硬件上没有太大的区别，但在软件优化和体验上都有优势。 软硬件的叠加将带来行业的飞跃，AI ON舞台将具备完整AI PC的核心特征。 因此，从明年开始，厂商之间的竞争将更多地体现在软件的优化和体验上，市场将在竞争的同时逐步开放。
最后，当我们讨论资本和行业如何看待这场AI PC革命时，请不要忘记，摩尔定律和产业链的全球分工仍然主导着PC行业的发展，虽然它们的本质是服务消费者，但也给行业的发展带来了许多变数和问题。