近日多家产业链厂商相继宣布对AI PC的布局进展，显示出AI大模型正加速落地在硬件中，可望为人类生活带来新助力。
其中以微软将旗下软件连接大模型能力作为代表，加速优化了办公软件在端侧的能力。今年5月微软发布Windows Copilot，将Bing和ChatGPT集成到Windows系统中，用户可通过访问侧边栏来向PC发出指令或提问。令传统PC开始具备更丰富的AI助手功能。
群智咨询IT事业部研究总监李亚妤博士对21世纪经济报道记者分析，AI PC提供了更友好的人机界面、更专业智能的应用场景，并且成本相对合理。同时，即将到来的换机需求也将对PC行业的需求回暖产生利好影响。
据该机构预测，2024年伴随AI CPU与Windows 12的发布，将成为AI PC规模性出货元年。预计2024年全球AI PC整机出货量将达约1300万台。在2025年至2026年，AI PC整机出货量将继续保持两位数以上的年增长率，并在2027年成为主流化的PC产品类型，这意味着未来五年内全球PC产业将稳步迈入AI时代。
重新定义PC
在AI PC真正落地商用之前，PC端本身也在提升智能化能力，只是相比今天显得步伐偏缓。从计算能力角度看，到今天，AI PC将打通边缘端与云端的协作，并由此丰富各类综合应用能力，成为行业共识。
根据群智咨询分析，早在2015年左右，就已经有厂商探索智能PC的使用场景，这被称为“Smart PC”。当时主要从应用场景出发做人机交互，例如提供语音智能唤醒、免接触式场景等功能。
随着去年以来生成式AI迅速发展，AI PC开始出现，即云端+本地端协作。利用云端的大数据处理能力丰富本地端的PC使用场景，依托云端算力来提升本地性能平衡。该机构指出，这将大大助力Smart PC向着AI PC方向持续转化，提供更多应用场景。这也对AI PC提出了本地端与云端混合发展的要求。
前不久推出AI PC产品的联想集团对其下过定义，公司董事长兼CEO杨元庆认为，AI PC是能够创建本地知识库，运行个人大模型，支持人工智能计算，运用自然交互的更强大、更具备创造能力的智能生产力工具。AI PC将成为终端、边缘计算和云技术的颠覆性混合体。
杨元庆指出，AI PC有四个特点：永不停止学习；个人大模型将满足使用者的个性需求，实现定制化，同时保护使用者隐私；可基于使用者创建本地知识库；有自然交互能力。
IDC中国高级研究经理陈舒歆对21世纪经济报道记者分析，AI PC对于原有PC的升级主要在于搭载了AI处理器后，对一些计算速度会有明显提升，可以更好辅助更多复杂的AI助手或本地模型，对于智能化程度也会有一定推动。
“目前我们对AI PC的定义，主要是对于处理器等配置的升级以更好满足软件需求。短期来看不至于到重塑PC行业格局的地步，但AI PC的确会一定程度上拉动需求，随着它的发展，更多像创作助手、游戏辅助、个性化推荐等的进步，消费者和企业的使用需求也会被激发。”她续称。
不过目前来看，AI PC的商用将循序渐进。陈舒歆对记者表示，AI大模型等的落地和成熟还需花一定时间，但目前AI PC搭载的AI处理器可以先一步让PC具备相应潜能，并且可以先结合电脑管家、操作系统等对PC产品使用和体验有一定提升作用，其他更多的大模型还需慢慢落地。但这并不影响硬件先一步提升。“AI PC目前市场上比例还较低，明年开始会有更多搭载AI处理器的AI PC产生。”
产业链挑战
作为要搭载更大端侧能力的新物种，AI PC也将对相关软硬件产业链协同带来一定挑战。
“我们认为AI PC的发展是基于软硬件协同发展实现的。因此，软硬件的协同作业是PC品牌方需要解决的问题。”李亚妤对记者分析。
具体到硬件方面，AI PC现阶段技术的核心仍在主要零部件供应商处的设计，如CPU、GPU厂商已经或正进行架构调整与融合，这对品牌方来说需要调整相应的主板设计。“PC品牌具有丰富的硬件架构变化经验，因此在技术上实现的难度相对较低。当然长远看，有企图心的PC品牌在自研AI相关芯片方面将面临不小挑战。”她续称。
“我们认为新的主板设计是必需的，因为AI PC是能够提供具备集成软硬件混合式智能学习、推理能力的PC。而关键零部件厂商的AI化布局主要将在2024年之后规模化展开，因此对应的硬件升级是必要的。”李亚妤补充表示。
而在软件方面，AI PC需要在相应的AI硬件基础上实现开发场景选择和设定。这意味着要解决提供用户核心场景诉求，实现人机智能的对话；从而为用户提供明确简单的使用场景定义。
“这会是一个不断积累进化的过程。软件层面涉及产品的定位、场景实现技术层面的磨合以及解决问题的经验积累，同时融合不同核心部件的AI方案，例如AMD的方案与Intel的AI方案等。因此我认为，解决应用场景中不确定性的新问题是AI PC在软件层面带来的挑战。”她分析道。
如何影响PC行业
在经历了多个季度低迷后，全球PC行业有回暖态势。AI PC这个新物种的出现，也有望为PC行业注入新的成长动力。
调研机构IDC发布的数据显示，三季度全球PC出货量为6820万台，环比增长11%，同比降幅收窄至8%，PC出货量连续两个季度环比增长，出现好转迹象，2024年有望迎来全面增长。
东方证券综合分析认为，根据个人电脑普遍消费规律，PC换机周期一般为4-5年。从2020年下半年到2021年PC处于消费热潮，预计2024年下半年至2025年，大量PC将批量面临更换周期，从而引发新一轮换机潮。
那么AI PC的推出，是否会对PC行业既有格局带来影响？李亚妤认为影响是有的，并且会是潜移默化地深度影响。
“一方面，由于各品牌对AI PC应用场景的开发策略不同，导致产品定义出现调整。例如，Lenovo实施本地化策略，在高端机型上实现AI PC落地，这进一步加剧了高端市场的竞争格局。本地化、私密化AIGC可以提供定制化AI服务，从而提高作为生产力工具的PC效率。随着消费者对AI需求的增长，中高端机型将面临更加激烈地竞争。”
她续称，另一方面，各品牌对AI PC的布局进度存在差异。根据群智咨询研究，有些品牌早在15年前就展开了Smart PC布局及相关产品落地，积累了丰富的AI应用场景和深度思考经验。随着核心部件和以OS为代表的软件系统发展，这些品牌将进一步推动AI PC发展，其他布局较慢的品牌则需迎头赶上。
对于还在演进中的AI PC竞争要点，李亚妤认为是应用场景、生产力工具效能的提升。“未来的更新迭代需要从软硬件两个方向展开。硬件将提供更多算力，而软件将提供更多专业化且与产品线相符合的应用场景。举例来说，硬件架构的变化，如AI算力单元的独立化，甚至未来CPU与GPU工作模式的调整，都将成为讨论焦点。”
但不可忽视的是，AIGC浪潮对算力的旺盛需求背后，也反映出计算成本日益高昂的问题。这不排除可能会对AI PC的整机成本也带来挑战。
李亚妤指出，AI大模型的作用是从软件层面在云端提供为PC提供服务算力的支持，这是一种可以被选择、分类的方式，因此这种成本可以被释放到不同产品线，进而同时做大弥合用户的AI需求，也能满足成本配比组合优化。
另一方面，AI 大模型训练使用更多是由软件或硬件供应商来提供，软件层面如OS，在PC BOM成本中占比约5%左右，不会有太大提升空间。硬件层面，一些品牌可以依托自身的服务器，为大语言模型提供有性价比的服务。同时随着算力提升，成本也将是逐步释放的过程，对于终端消费者来说，不会因为大语音模型带来较大幅度成本上升。
