鄧劍云
2024-12-13 
電腦+AI，有搞頭！但不多｜2024·大復盤
AI PC是過去1年內討論度和曝光度最高的AI終端。
筆者提出的這個觀點可能與很多人的認知有所不同，但它卻是個不爭的事實。橫向對比，作為AI技術賦能下產品升級的代表，同賽道的其他產品類型包括了AI家電、AI手機等等。
仔細分析不難發現，前者的AI滲透率和感知度依然很低，后者雖然智能屬性有所增強、應用生態也不錯，但AI的名號卻并不響亮，而且由于手機本身具備的智能屬性，讓廠商和用戶都很少單獨提及“AI手機”的概念。
縱向對比的話，在過去1年內，市面上也涌現出很多“AI新物種”，像是Rabbit R1、Orion智能眼鏡、Ola智能體耳機等等，而這些與AI PC相比，無論是市場規模、廠商投入的宣發力度、品類認知度等等，也都不在一個層級上。
所以站在用戶層面，大家都很好奇AI技術能如何幫助我手中的PC變得更加好用和高效，而站在廠商層面，它們也在力求為PC這個誕生已有53年歷史的“老古董”尋找一個“新故事”，所以AI PC才被推上了風口浪尖。
賣得好但感知低，問題出在哪里？
關于AI PC的前世問題，此前筆者在《搶你飯碗的電腦真的要來了？寫在AI PC爆發的前夜》一文中已經做了非常詳細的梳理，其中解答的問題包括但不限于AI PC是不是2023年才誕生的？AI PC和“能運行AI的PC”之間的主要差異等等。
傳統印象里，一個新品類的出現，當概念提出后，對品類的相關描述會迅速地被廠商通過產品、技術化的手段實現“具象化”，并快速推向市場。然而在AI PC上，這件事卻并不容易，進入2024年，“AI PC”的概念只是在大方向上逐漸清晰，但具體的定義卻愈加模糊起來。
其中，關鍵點便來自于“生態位競爭優勢的搶奪”，主要涉及三大勢力：芯片廠商、終端廠商和軟件廠商。最先提出AI PC概念的是英特爾，作為一家芯片廠商，其在提出AI PC概念的時候，自然就將重點放在了芯片層面，具體來說，英特爾認為AI PC應該基于擁有新架構和獨立NPU單元的酷睿Ultra處理器。
相比前代處理器產品，其最大特點便是融合了CPU、GPU以及專用的人工智能加速器NPU。同時，英特爾還強調“融合算力”的概念，即CPU、GPU、NPU都是參與AI任務的，只是各司其職罷了。
從上面的定義中就不難看出，英特爾把PC包裝為“AI PC”，核心目的只有一個：賣芯片。只要PC產品采用了搭載NPU單元的新版酷睿處理器，理論上說它就是AI PC，至于AI在上面運行的怎么樣，有沒有具體的應用來承接端側算力，盡管英特爾官方宣稱已經對主流模型進行了適配，但這并不是英特爾首先考慮的問題。
只要“換芯”就能進化為“AI PC”，筆者認為這是AI PC能夠在1年內銷量爆發的直接原因。甚至在筆者接觸到的不少身邊用戶那里，即便換了所謂的“AI PC”，他們也沒有用過AI功能，從網上下單電腦，到手以后還是該打字打字、該看劇看劇。
但從市場的出貨量統計上，是不包括用戶對AI應用的使用頻率的，因此數據層面看AI PC的市場影響力，遠比人們感知的要大得多。根據Canalys數據，2024年第三季度全球AI PC出貨量達1330萬臺，環比增長49%，占PC總出貨量的1/5。同時，Canalys還預計到2027年AI PC出貨量將超過1.7億臺。
對這個數據，筆者并不持懷疑態度，甚至現實出貨量還會比這個增長的更快。其背后的原因很簡單，未來的PC市場，非AI PC才是小眾產品。或者說，未來你能買到的電腦，應該大多數都是AI PC的范疇。
像英特爾就已經完成了筆記本和臺式機主流處理器產品的“AI化”，現階段只要你購買最新型號的筆記本或者是臺式機，基本就等于買了一臺“AI PC”回家，盡管很多人可能并不知道它是什么以及能做什么。
“Copilot+PC”出現，新勢力登場
當用戶還在努力理解何為AI PC的時候，今年年中微軟又整了一個“大活兒”，作為軟件大廠，微軟旗下的PC產品線Surface先是于3月迎來常規更新，Surface Pro 10商用版和Surface Laptop 6商用版均采用了英特爾酷睿Ultra處理器。
并且雙方在發布產品的同時，還進一步細化了AI PC的定義，最主要的變化是在設計層面增加了一條：AI PC應該配備一個專門用于激活Microsoft Copilot的物理按鍵。
但在5月份，微軟突然槍口一轉，宣布推出“Copilot+PC”，這是一個跟AI PC類似，但又不完全相同的產品概念。而與微軟站在一個舞臺上的，則是PC領域耕耘7年有余卻始終沒取得好成績的高通，后者希望憑借驍龍X Elite和X Plus芯片，進入PC領域分得一杯羹。
那微軟眼中的AI PC是什么樣子呢？首先肯定是系統要內置自家的Copilot，并借助它來實現更多AI應用的落地。但是就跟英特爾加入NPU計算單元的方式類似，微軟也沒有推出全新的“AI系統”而是把Copilot集成到最新的Windows 11系統以及Edge瀏覽器當中。
另一方面，微軟也提出了硬件層面的要求，像是算力門檻，Copilot+PC必須搭載性能達到40 TOPS的NPU單元。表面看起來，提升算力要求似乎是為了實現Copilot的本地運行。
但實際上，微軟并沒有在Copilot+PC中內置本地運行的AI應用，Copilot的功能也都離不開云端算力。而端側算力門檻，則更像是一張“門票”，因為前文提到的兩顆高通PC芯片，正好都能滿足這個要求（芯片NPU算力45TOPS）。
英特爾的AI PC對比微軟的Copilot+PC
有正好能過門檻的，自然也就有被拒之門外的，像是英特爾和AMD，都被擋在了Copilot+PC的門外，高通之所以在算力部署上更加如魚得水，筆者分析主要是由于手機芯片早在2018年就已經接入了NPU單元，因此在設計經驗上更加豐富。
英特爾和微軟，一個是CPU市占率78%（2023年Q4數據）的芯片廠商，一個是PC系統應用占比超7成的軟件廠商，對AI PC的定義卻有所不同，兩者都是為了賣貨，卻有著不同的考量，站在英特爾的角度，更加寬泛的概念，能夠快速將AI PC導入市場，刺激用戶換新。
而微軟，顯然是希望與高通聯手，一方面能夠更好地與日漸起勢的Mac OS抗衡，建立起自己的ARM應用生態，另一方面，則是希望通過包裝Copilot+PC的概念，同時賺取軟件+硬件的利潤，讓Surface系列更受市場重視。電影《讓子彈飛》里有一句臺詞，筆者覺得非常貼切，“剿匪的膽子我們沒有，但是借著剿匪斂財的膽子，我們是大大的有。”
AI PC的最大痛點：端側存在感羸弱
此外，以聯想為代表的OEM廠商，也在不斷細化AI PC的概念，像是需要搭載內置個人大模型與自然交互的智能體、具備本地異構算力等等。所以即便到了2024年末尾，對于“什么是AI PC”這個基本問題，依然沒有一個準確的定義，市場中也沒有一臺能夠像iPhone那樣能夠代表智能手機的AI PC產品。
在筆者看來，這也是現階段AI PC雖然看似熱度很高，實則并不被大眾所關注的原因之一。
除了定義方面的模糊，AI PC相較于傳統PC的應用落地速度也較為緩慢，現階段的AI應用仍然以云端為主，這就導致AI PC的“端側算力”很難找到適配的場景，用戶感知度自然也不高。
用于部署本地大模型的工具
與此同時，端側的有限算力相較于企業部署在云端的高算力服務器，其AI應用的實際體驗也有不小的差距。根據筆者之前的測試，現階段本地算力能夠比較好駕馭的模型，其參數量通常只有7-13B，雖然也能完成日常的文稿總結、翻譯等簡單任務，但距離成熟的AI應用仍有很大差距。
再加上部署模型、訓練模型、調整參數等步驟都存在一定的門檻，讓本地大模型的存在變得有些尷尬。然而，像很多AI PC上的智能助理、智能體，其本身的基礎溝通功能可能會調用本地算力，但到了較為高階的功能，很多時候還是需要借助第三方的云端應用來實現。
所以站在實際應用的角度可以對發展至2024年末的AI PC下一個結論，它本質上還是常規迭代的PC產品，圍繞AI能力帶來的提升幾乎沒有。端側不成熟的應用加上有限的算力，讓AI PC相較傳統PC多出來的“AI”有些名不副實，在云端AI應用完全可以替代端側AI應用并且在體驗、能力上全面超越的當下環境，廠商們鼓吹的端側算力真的有存在價值嗎？筆者認為這是要畫一個問號的。
那AI PC沒有未來了嗎？恰恰相反，筆者認為它是“當下雞肋，未來可期”的產品。實際上，AI之于PC的革新，完全不亞于智能手機相較于功能機的革新，而且跟手機相比，因為PC與生產力的強綁定關系，讓它有了更多的施展空間。
在筆者看來，生成式AI的最大優勢，就是極大程度上消除了各類知識、應用的“基礎門檻”，并讓機器能夠有效地替代低效率的重復勞動，而這些恰恰都是PC最需要的屬性。
舉個更加具體的案例，“編程”過去被認為是很高門檻的工作，對于普通用戶來說，并不是沒有想要開發一個小程序、撰寫一個小腳本的需求，而是為了實現這項能力付出的學習成本和最終的勞動產出不對等，而生成式AI，確實可以幫助對編程完全不了解，但對自己需求了解的用戶，完成從構思到實現的過程。
類似的跨行業應用案例還很多，比如不了解電腦的小白，怎么去操作電腦里的高階設置，不擅長制作表格、PPT的員工，怎么去更好地完成年度總結報告、數據匯總等等。尤其是相較于綜合社交、娛樂、工作屬性的手機，PC在生產力場景的高滲透度，就讓它的AI應用可以直接轉化為“效率提升”。
AI PC會在未來成為打工人最好的“鋤頭”，但現在它還不是。（本文首發于鈦媒體APP 作者｜ 鄧劍云 編輯｜鐘毅）
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