如果说上一轮人工智能浪潮创造了智能音箱年出货量破亿的神话，那当下风头正盛的生成式AI，则率先为PC、手机这两样“老物件”带来了新活力。根据IDC公布的最新预测，AI PC的出货量将从2024年开始快速上升，并在2027年普及。
原文内容已经很完整，无需进一步扩写。具体到数据方面，IDC预计2024年AI PC的出货量将达到5420万台，占据整个PC市场的21%销量，到2028年，预计出货量比例将增至60%左右。而AI PC的原点，则要追溯到去年9月，英特尔CEO帕特·基辛格首次提出“AI PC”的概念。
此后，各个原始设备制造商（OEM）迅速跟进，今年上半年，所有主流个人电脑终端品牌，都已经推出了搭载英特尔Ultra处理器的人工智能（AI）个人电脑产品。英特尔中国区技术总经理高宇在与钛媒体APP交流中表示：“人工智能个人电脑将会拉开个人电脑新时代的序幕，自人工智能个人电脑概念提出以后，英特尔也在与终端厂商通过推动产品创新、打造人工智能生态、落地人工智能应用等方面，帮助人工智能个人电脑不断深入消费者心智。”
人工智能的需求正在显著影响芯片的架构设计
最早的个人电脑之一Kenbak-1
回顾个人电脑（PC，Personal Computer）的发展历程，自1975年诞生至今已有约49年的历史。当前讨论的“AI PC”并非PC在应用场景或形态上的首次改变。从最初的台式机逐步演变为具备便携性质的笔记本电脑，以及注重高度集成的一体机，再到近年来备受瞩目的电竞主机和游戏本，个人电脑一直在根据人们的需求不断演进。
与前几次PC革命相比，AI PC也有其特殊之处，此前的变革，往往不仅显现在应用定位上，同时也会体现在外观、结构设计等具体的形态变化当中。
而AI PC与传统的笔记本电脑放在一起，仅凭外观层面很难对它们加以区分，彼此之间的差异，更多地体现在“芯片算力”和“应用”当中。更加详细地讲，所谓的AI PC，就是在芯片层面增强了人工智能算力，同时能够提升AI应用运行效率的个人电脑产品。
英特尔中国区技术总经理高宇
高宇表达了以下观点：“英特尔定义的AI PC指的是具备中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）和神经处理单元（NPU）的轻薄笔记本形态。它强调的场景应用实际上是利用人工智能通过云端与个人电脑的紧密协作，或在电脑端独立运行大型语言模型，以便为用户提供丰富的人工智能应用场景。”
因此对于原始设备制造商（OEM）和芯片厂商而言，人工智能（AI）PC时代，更需要围绕作为算力核心的芯片发力，比如依靠酷睿Ultra处理器的AI算力，进行笔记本电脑形态创新。与此同时，OEM厂商还在不断开发各自的AI能力，通过将人工智能算力融入自己的AI生态中，为用户带来开箱即用、体验丰富的AI PC应用，以此来推动AI PC的发展。
“从硬件上，英特尔为OEM厂商在半年间快速出货了八百万片酷睿Ultra处理器，并且也即将推出算力提升三倍达到120TOPS的Lunar Lake处理器。”高宇提到。
应用方向与算力需求的转移，也让芯片设计层面产生了变化，其中一个最显著的案例便是厂商开始更加注重“NPU”计算单元。NPU的全称是Neural network Processing Unit，翻译过来叫“神经网络处理单元”，相信很多人第一次听到它都是在智能手机的SoC中。
高宇提到：“不同于个人电脑以往仅由CPU和GPU组成的算力结构，在人工智能时代，个人电脑处理器利用CPU、GPU和NPU三大AI引擎协同作战，共同分担AI运算。NPU的加入，有助于提升AI运算效率和降低芯片能耗比。到下一代Lunar Lake处理器上，低功耗的NPU能够提供48 TOPS的AI算力，能够持续处理部分AI负载，从而减少能耗。”
既然NPU单元在运行AI应用上具备天然的优势，那么它会取代传统算力或者是在未来芯片研发中进入更高优先级的序列吗？
高宇提到的回答是否定的，他指出：“在三大AI引擎中，NPU与CPU、GPU的优先级取决于系统和应用的调优，三者是互相配合的关系、各司其职，而非比拼。”
应用生态建立仍需时日
确立了AI PC的概念和硬件框架以后，作为“新物种”的人工智能个人电脑也遇到了第一个瓶颈：生态。
历史上，许多个人电脑（PC）硬件的兴起都离不开“杀手应用”。比如，电竞需求推动了游戏本和高刷新率显示器的普及，个性化表达需求则创造了带有灯效的内存条、透明机箱和水冷显示屏等。
得益于从芯片层面开始的迭代，AI PC的概念自提出时就注定了它不会有市场表现层面的瓶颈，因为所有换装了新CPU的轻薄本都可以归类到AI PC当中。但这也并不意味着它被大众所接受，至少目前很多消费者在选购产品时更多地是为了“PC”付费而非“AI”付费。
PC上的人工智能应用
因此，何时才能有适合人工智能个人计算机的杀手级应用出现成为了核心，过去大家看到的ChatGPT、Stable Diffusion、Pika等爆火的人工智能应用，或是利用了规模更大的云端算力支持，或是对高算力的独立GPU提出了要求。在钛媒体APP看来，现阶段人工智能个人计算机的主要优势，将会体现在将这些高算力需求应用实现移动端部署上。
高宇也提到了这一点：“在AI PC中，云端代表算力上限，端侧代表算力下限，云端人工智能与端侧人工智能共同将人工智能应用体验完整呈现给PC用户，二者在平台上是共存的。而在AI PC层面，想要促进人工智能应用落地，不仅需要给力的硬件，更需要调优的软件。”
钛媒体APP了解到，软件层面，英特尔已经为开发者提供了OpenVINO 、BigDL、OneAPI等工具，帮助开发者优化性能。同时，为了更好地为开发者提供服务，英特尔在提出AI PC概念后，已经建立了自己的AI PC生态圈。先后推出了“AI PC加速计划”、“AI PC 开发者计划”等生态合作项目。
“截至目前，英特尔已经与100家ISV、150家IHV协作，着手实现300项AI功能，还有500多个AI大模型得以在酷睿Ultra处理器上优化运行。在此基础上，英特尔中国还有技术支持团队，帮助开发者快速部署调优。”高宇表示。
在硬件已经就位，未来迭代方向也已经确定的情况下，AI PC的发展路径就会一帆风顺吗？
钛媒体APP分析认为，尽管人工智能的大趋势已不可逆，但现阶段对于大众层面而言，其依然处于应用探索阶段。一方面，人工智能需要与生产力、娱乐等刚需应用产生强连接，才能最终成为消费者购买PC等生产力工具的关键考量因素。
另一方面，目前人工智能应用的供应商和实施途径也并不统一。作为OEM厂商，尽管希望通过开发具体应用来增强自身产品的AI特性，但由于投入与产出不匹配，它们更倾向于选择与本地软件供应商合作来解决这一问题。这种合作形式可能导致OEM厂商或用户需要支付AI模型和应用提供商的费用。
再加上很多人工智能应用的供应商自身也提供了可以利用云端算力实现部署的替代性产品，因此就让人工智能个人电脑中的“AI”进入了“芯片厂商已经提供了底层能力，原始设备制造商的产品也提供了产品支持，但消费者因为尚未形成对人工智能能力的刚需而犹豫是否要为其付费”的尴尬境地。
不过随着人工智能能力在工作、生活中的应用渗透不断增强，未来人工智能个人电脑市场持续走高可以说是板上钉钉的事情，以英特尔为代表的芯片厂商，也会不断加速人工智能个人电脑的技术、生态布局。
