PC迎来AI时刻，英特尔、微软、联想等纷纷布局，产品价格将迎上涨

出品 | 科技

作者 | 梁昌均

当手机厂商都在抢着落地大模型时，另一主流终端PC也来凑热闹。

颇为相似的背景是，无论是手机，还是PC，近些年都陷入增长天花板，尤其是PC在过去两年几乎陷入寒冬，各大厂商在存量市场中互相蚕食。

AI大模型不一定能成为救命稻草，但其能重塑所有行业的行业共识，让几乎所有的公司都不敢忽视它的存在。这是新的机遇，厂商意图通过技术革新，创造更好体验去抢得更多用户。

相较手机，计算机诞生更早，而它们的每一次重大产品升级，背后都伴随重大技术创新。自全球首台计算机埃尼阿克于1946年问世后，集成电路、图形操作和互联网等技术，先后推动着计算机向着微型化、便捷化、网络化不断演进。

进入移动互联网时代，PC创新似乎陷入停滞。随着生成式AI热潮，大模型的风也从手机吹到了PC领域。虽然全球PC出货量不及手机销量的四分之一，但其仍有着不可替代的作用。

目前，无论是联想、惠普等终端厂商，还是微软等软件厂商，亦或是英特尔、AMD等芯片厂商，PC产业链都在为新的技术变革而放出大招。业内认为，2024年将迎来AI PC元年。

产业链加快布局，明年将成AI PC元年

AI PC的概念由PC芯片市场统治者英特尔率先提出。

“我们正在迈向AIPC时代。”今年9月，英特尔CEO 帕特・基辛格在创新大会上提到，AI PC是PC产业的一次翻天覆地的技术变革，将是未来几年PC市场的关键转折点。

IDC中国副总裁王吉平对科技表示，PC和AI模型的发展存在天然契合，AI能成为终端人机界面沟通的机制，而PC目前面临的通用化和场景化挑战可以用大模型来解决，让PC更加通用化，在更多的场景中发挥作用，并能在算力上更好地支持模型等。

实际上，PC此前已采用了一定的AI技术，但更多是传统的AI，比如视频增强、语音处理等，而AI PC最重要的核心就是生成式AI带来强大的涌现能力，给PC带来全新的用户体验。

联想与IDC近日联合发布的《AI PC产业（中国）白皮书》认为，AI PC 能够为用户提供通用场景下的个性化服务，提供即时、可靠的服务响应，更低的大模型使用成本以及可信、安全的个人数据和隐私保障。

具体到工作、学习、生活等场景来看，AI PC能提供个性化创作、私人秘书、设备管家等在内的个性化服务。同时，大模型的自然语言交互方式更自然，互动感更强，更贴近人类沟通本能，与触控、键鼠等结合在一起，将形成多模态的交互，从而重塑PC的用户体验。

今年以来，PC产业链公司纷纷布局。英特尔启动AI PC加速计划，即将推出新一代酷睿Ultra处理器Meteor Lake，集成最新的芯片架构、制程工艺、先进封装等技术，专为AI PC打造。“英特尔已做好充分的准备，可以抓住这个新兴的增长机遇。”基辛格表示。

英特尔中国区技术部总经理高宇向科技透露，这款产品还是首个内置人工智能加速引擎NPU（神经处理单元）的CPU处理器，算力是上一代的8倍，可在PC上实现高能效的AI加速和本地推理，并适配超过10款国产大模型。

英特尔的老对手AMD则抢先一步，上周发布Ryzen 8040系列处理器。该处理器集成了升级的专用AI引擎NPU，算力为16TOPS，AI性能相比上一代提升60%，支持部署和访问生成式AI模型。明年第一季度，联想、惠普、戴尔等厂商将发布集成Ryzen 8040的产品。

过去几年，AMD在以x86架构为主流的全球PC芯片市场中不断侵蚀英特尔份额，去年占比超过30%，而英特尔则从此前超过90%的下降到70%左右，如今这两大老对手将围绕AI PC展开新一轮竞争。

此外，手机芯片霸主高通也在布局AI PC，在10月的AI峰会上推出新一代骁龙X Elite处理器，采用4nm制程，搭载独立NPU，算力达45TOPS，端侧可运行超过130亿参数的生成式AI模型，终端厂商预计将于明年中推出搭载该处理器的PC。

在软件层面，动作最为迅速的当属微软，不仅将基于GPT打造的人工智能助手Copilot引入365、浏览器等应用，还将其引入操作系统。有报道称，微软正在与PC厂商合作，以满足下一代Windows CoPilot系统的要求，意图为Windows生态系统中的AI PC设立新标准。

自互联网时代以来，微软与英特尔形成的Wintel联盟，使得这两家企业分别成为PC时代在系统应用和底层硬件层面的统治者，如今双方均开启AI相关布局，这也为终端厂商的产品革新提供了新的可能。

此前，宏碁、华硕等厂商公司已展示了搭载英特尔Meteor Lake处理器的PC，具备文生图、代码编写、视频剪辑等AI能力，其中华硕将在本月发布首款Ultra AI PC轻薄本新品。

此外，联想、惠普、戴尔都将在明年推出AI PC产品，联想此前还和微软、英特尔、AMD等达成合作。苹果虽未有相关消息，但其今年已推出3nm的PC芯片，在神经网络单元等AI性能方面有所强化，明年也有望推出新版Siri，推出AI PC或也只是时间问题。

前述白皮书认为，目前AI PC还处于AI Ready 阶段，主要表现为芯片计算架构升级，集成了NPU计算单元的CPU陆续推向市场。随着产业链完成技术升级，以及AI PC产品陆续进入市场，产业将迎来跃变，明年进入AI PC元年已是业内共识。

市场寒冬将终结？算力成本或致价格上涨

过去两年，PC市场陷入持续下降的寒冬，至今年下半年后才有所回暖。王吉平认为，AI PC的出现，不仅是PC产业的又一次技术革新，也有望成为市场反弹的新机遇。

基辛格此前预计，英特尔到2024年将向市场出货数千万台支持人工智能的新型PC，随后将扩大到数亿台。据Canalys预测，明年全球PC出货量有望同比增长8%至2.67亿台，其中AI PC占比达19%，出货量超5000台，到2027年60%的PC将具备AI功能。

中国的AI PC市场或将迎来更快渗透。据IDC预测，AI PC（不含平板）在国内PC市场中新机的装配比例将从今年的8%增长到2027年的85%，对应市场规模将从2023年的141亿攀升至2027年的1312亿，增长超过8倍。

不过，和大模型落地手机一样，AI PC同样面临诸多挑战，目前业内争议最多的则是大模型在端侧的部署方式，以及如何解决高昂的算力成本问题。

目前，大模型基本以云端算力为主，这能够满足大模型厂商对模型训练的巨额算力需求，但这并不适合端侧。联想集团副总裁、联想研究院AI实验室负责人范建平对科技等媒体表示，云端大模型在处理企业特有信息和个人信息的时候，由于缺乏数据和个性化表示等先天性缺陷，往往效果不好。

从AI PC来看，随着用户规模的增长，对推理的算力需求势必将超过训练的算力需求，那么算力集中于云端的模式将变得不可持续。范建平认为，未来大模型推理会向端侧下沉，端侧AI算力需求会越来越强，云端推理成本更高，而部署在端侧延时更低，可以满足离线需求，也能更好保护数据和隐私。

因此，目前在PC等端侧大模型落地方面，本地化部署更受认可，但这也需要考虑到模型和终端的匹配度。前文白皮书提到，模型终端化的关键是将大模型压缩到适合终端的规模，以便实现本地推理和实时响应，模型蒸馏、压缩等技术变得至关重要。

但如何通过这些技术减小模型的尺寸和复杂度，在保留其核心能力的同时，不会显著牺牲其AI性能，对PC厂商来说是一大挑战。同时，即便大模型经过了压缩从而降低了算力需求，但仍然需要强大的本地算力支撑。

对AI PC来说，原本以通用的CPU为主的算力结构，难以满足AI神经网络要求的并行计算的需要，也不具备经济性，这要求端侧计算架构的升级。高宇认为，AI算力在硬件上没有一刀切的解决方案，英特尔为此提出“XPU策略”，打造CPU+NPU+GPU的异构方案。

这也是英特尔、AMD等芯片厂商的主流做法，通过采用异构处理器，更灵活地应对不同场景的AI算力需求，如NPU具备高能效、低功耗优势，CPU适合轻量级、单次推理的任务，GPU适合需要并行计算的高吞吐和高性能场景，从而实现高效的模型推理。

不过，目前算力在AI尤其是大模型发展中仍占有较高的成本比重，这将直接影响AI技术的普及和推广，高昂的成本目前依然是大模型应用的主要阻碍。对AI PC来说，算力的价格高低也将会影响产品定价，从而影响潜在的用户规模。

IDC预测，随着需求增长和AI性能提升，未来五年AI PC价格会稳步上涨，其中AI笔记本电脑平均单价将从5500上涨到6500元。若算力成本持续高企，或将影响消费者的购买决策。

“现在大家可能都认为AI PC是一个机会，但依然处于比较模糊的状态，短期内还是会处于AI Ready的阶段，整个生态也依然需要打磨。”王吉平表示，未来的PC生态也会改变，终端厂商会成为生态的组织者，用户端话语权则会变高。

在过去十多年的移动互联网时代，智能手机引领了终端潮流，传统的PC几乎没有特别重大的创新。现在，PC和手机等终端都迎来了AI变革的新机会，厂商们不能错过，也不敢错过大模型这股浪潮，但最终还需用户的检验。