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，都将目光瞄准这一领域，一夜之间成了科技圈热度最高的概念之一。
其实在去年下半年，多家PC品牌都发布或预告了旗下所谓的AI PC产品。微软更是决定将新款PC的键盘进行调整，将AI助手Copilot的实体键引入搭载Windows 11的电脑，首批设备会在本月完成上市。要知道，上次Windows PC键盘布局的变革，还是在30年前。
另外，不少机构的预测也都十分乐观。Canalys最新报告显示，2024年全球兼容AI的个人电脑份额将占到19%，并在2025年快速增长至37%；群智咨询的最新预测显示，预计2024年全球AI PC整机出货量将达到约1300万台，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行业将会柳暗花明，但这种以供应链为主来驱动的迭代，也存在值得思考的问题，AI到底会如何革命PC？又有多大概率成为PC厂商出货的新引擎？
PC的iPhone时刻？
AI大模型让不少科技产品赛道有了iPhone时刻的说法，PC行业甚至有些姗姗来迟。
去年9月，英特尔最先提出了AI PC概念，同时宣布启动业内首个AI PC加速计划。3个月后正式发布了全新酷睿Ultra移动处理器，采用英特尔首个用于客户端的片上AI加速器“神经网络处理单元（NPU）”。
上游供应链的迭代迅速传递至下游。联想、宏碁、华硕等大品牌纷纷官宣了搭载英特尔全新处理器的新品，面对这场已经等待了四十年的市场机遇，各大PC厂商显然无法保持矜持，合力将AI PC推向了第一波高潮。
理论上来看，目前的产品形态和用户习惯，AI PC的故事完全讲得通。
PC和手机、智能音箱、智能眼镜等终端设备一样有着高频的交互属性，并且作为全场景生产力工具，AI对于效率上的提升，在PC上的感知会更明显。另外，相较其他终端设备，PC在存储容量、设备空间、核心硬件等多方面的优势，也能承载更多元的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，杀手级应用往往最早出现在PC上，AI在这类生产力设备上对于效率的提升是立竿见影的。
因为PC对于功耗和算力等问题的处理会简单一些，即便是笔记本电脑，受益于GPU性能迭代和最新的NPU架构出现，性能也尚有提升空间。联想的第一批AI电脑集中在笔记本，也证明了这一点。
简而言之，PC尤其是笔电，既满足了大模型所需规模算力的硬件需求，又不会过分影响用户对于电脑类型产品的使用习惯。
华创证券认为，低延迟+隐私保护，会拉动大模型本地化需求，AI PC具备的边缘算力有望解决行业痛点，成为首个大批量落地AI终端。在PC用户端实现部分AI应用，有望拉动大量PC换机需求，或可带动PC行业进入新一轮上升周期。
IDC预测，中国PC市场将因AI PC的到来，在未来5年中保持稳定的增长态势，台式机、笔记本电脑、平板电脑市场总规模将从2023年的6800万台，增至2027年的8000万台以上，增幅接近18%。NVIDIA CEO黄仁勋此前也指出，未来10年新的AI PC将取代传统PC，市场价值可达上万亿美元。
不过，预测归预测，现实归现实。
AI PC的演进发展过程被分为AI Ready和AI On两个阶段。在AI Ready阶段，AI PC主要表现为芯片计算架构的升级，具备基本的本地混合AI算力；到了AI On阶段，AI PC则具有完整的核心特征，提供划时代的AI创新体验，能够基于更丰富的AI应用生态提供通用场景下的个人AI助理服务，并在边缘私域环境下的个人大模型微调服务。
如今的第一波热潮已然掀起，只是处理器的改变只能算是AI Ready的PC，具备硬件能力了，但是不能独立应用AI，后续还需要上层模型开发厂商和应用软件厂商的支持。所以能够在沉闷的PC市场引发多大的波澜，尚要看后续产品的落地。
现在的AI PC好似当年的初代iPhone，虽然足够惊艳，但想让每个用户拥有且认可并不是一件易事。PC上下游的联动是一股巨大的推动力，但更重要的还是AI PC的成本，能否激发以及普惠到每一个用户。
重塑PC行业，成本先行？
满足用户的既要又要，让每个人都能享受到大模型时代的专属AI能力延伸，自然对PC的软硬件提出了更高的要求。
常规PC处理器随着Intel或AMD的升级，发布时可能会有10%到20%的价格差异，但半年或一年后，价格基本上会与上一代同配置产品持平。AI PC需要搭配更高的算力，不管是搭配显卡或NVIDIA的GPU或算力卡，或将NPU集成到CPU中，成本都会显著提升。例如，NVIDIA大约75Tops算力的卡，成本可能在七、八千元人民币，在这种情况下，整体成本可能会翻倍。
不过考虑到目前落地的产品都属中高端，利润空间本就不小，所以价格变化体现并不大。前不久首批搭载英特尔AI处理器Meteor lake的笔电产品上市，14999元的起售价与同系列的前代产品相差无二。
值得一提的是，有增强的除了CPU之外，内存、硬盘、散热都是未来最有可能升级的部分。例如，常规轻薄笔记本最长使用6个小时左右，而搭载AI算力卡的设备可能预期续航时间为4个小时，甚至在全功率运行时只有2~3个小时。
不过，这些只是在一定条件下硬件测试出来的纸面参数，实际的上限有多高，还要看具体的产品与生态的落地。IDC中国总裁霍锦洁表示，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产业生态里的各个角色都会因为AI PC而做出改变。
当然，具体效果会因模型而异，这很考验AI硬件厂商和基础大模型之间的适配，AI PC在推出之后的一段时间有可能还是更偏向B端的公司采购，C端需求的大规模出现，可能需要PC厂商给出一个足够吸引人的案例、效果。
还有额外的一点要考虑，就是厂商之间如何分摊大模型迭代产生的高昂成本。短期内大模型的训练迭代和运行成本是很难明显降低的，但个人电脑上的大模型产品如何实现、如何迭代，买断制还是订阅制，都是疑问。
从官方商城产品来看，目前联想新发布的Pro 16 IMH、ThinkPad X1 Carbon AI等AI PC，其AI概念仍集中在英特尔提供的硬件，包括酷睿Ultra处理器和其中的NPU AI引擎，唯一一项具体场景下的AI会议功能将以OTA的方式进行升级，“私人大模型”等应用方面的概念则没有明确提及。
目前的AI大模型，如果只看芯片的能力，是完全有余地去做更大规模的运算，开发出一些额外功能的。但如何平衡大模型运行时能提供的计算，和计算本身需要占用的系统资源，仍是个难题。
对于笔电中的性能本来说，在本地部署大模型意味着需要更大的存储量，和更高的硬盘成本；而对于主打轻薄的商务本来说，云端部署不但需要更高的成本，和安全性又产生悖论，如何平衡对PC厂商来说也是考验。毕竟PC发展至今，很多市场认知已经形成强大的惯性，例如尺寸、重量、设计甚至价格区间，都没有特别大的调整空间。
坦白来讲，AI PC已经是PC应用的新趋势毋庸置疑，成本问题在迭代后也不会是不可解决，只是以厂家驱动的迭代更新，到底能撬动多大的消费者购买需求呢？
驱动换机，时机未到
尽管多家研究机构均看好AI PC将推动PC换机潮的到来，但这还构不成万无一失的驱动力。
当前的PC市场整体呈下行趋势，AI PC作为一种新产品形态，虽然提升了本地化的计算能力，但仅作为个人助理使用，对于整体市场的换机推动力度有限。如ChatGPT一类的AI产品在初期注册量较高，显示出乐观的趋势，但用户在熟练使用后会发现其局限性，它们并不能完全取代所有工作和应用。因此，AI PC可能会吸引一些尝鲜用户换机，但大多数人不会仅因为这一功能而更换设备。
消费者更倾向于按照正常的淘汰节奏进行升级。由于近几年全球经济受限和产品突破较小的影响，换机周期有所延长。预计到2024年，可能会迎来一个换机增长期，届时结合AIPC概念，市场可能会看到相对明显的增长，但其中一部分仍然是常规换机的用户群体。
不过对于行业来讲，一个好消息是，PC产业在经历过阵痛之后，已有走出低谷的势头。
根据IDC发布的最新数据，2023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%，大量PC用户在未来两年将进入换机高峰。
但不容忽视的是，愿不愿意为AI PC相关额外功能买单，或者因为离线大模型的功能去换机，要看A I PC端侧功能对消费者产生帮助。比如对于学生群体来说，需要AI PC帮助总结、归纳资料的论点、观点，其实只是在那一刻或者某一个时间段需要这个功能；或者对于打工群体来说，需要PowerPoint、Word变得更智能，那肯定需要一个端侧AI PC功能的辅助。
简而言之，如果AI PC上的功能与消费群体的日常工作、学习、生活的相关度越高，那么愿意换机的概率便高了一些。所以杀手级的应用或者端侧大模型会的实际应用效果，才决定了市场上的换机动力。
随着AI技术在PC端的集成，软件的依赖度会增加，生态绑定也会更紧密。
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，硬件差异不大，但软件优化和体验上各有千秋。软件与硬件两方面的叠加才会带来产业的跃变，AI On 阶段才具有完整的AI PC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，而竞争的同时市场也会逐渐打开。
最后，当我们讨论完资本以及产业是如何看待这次AI PC革命的时候，请不要忘记，摩尔定律和产业链全球分工仍然主导着PC行业的发展，尽管它们的本质都是为消费者服务，但也给行业发展带来许多变数和疑问。
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