隨著普羅大眾更廣泛的認知到AIGC，各行各業都掀起了“AI革命”，仿佛一夜之間AI就成為了大家一直追求的主要發展方向。

尤其對于PC而言，如果不算十幾年前那個鬼畜的“AI PC”電視廣告，那么AI PC這一概念自去年下半年開始被廣泛提出。

短短幾個月的時間已有大批量搭載了酷睿Ultra處理器、AMD 8000系銳龍處理器的“AI PC”上市，但“名頭”響亮的AI PC，所面臨的問題也著實不少。

硬件先行，但無“殺手”應用

AIGC的爆火讓上游硬件廠商也措手不及，誰都想趕在這波浪潮的初期迅速攻占市場，占據市場的話語權，遂在去年的下半年開始，英特爾與AMD紛紛公布了全新一代的移動端處理器。

并且無論是英特爾、AMD還是終端產品廠商，都表示搭載了這些處理器的“AI PC”是又一次的電腦革命，新品也如雨后春筍般冒出，仿佛個人電子設備迎來了一個前所未有的創新。

但至少到現在，AI PC這座外表已經包裝到奢華的禮堂，其內部的裝修雖不能說沒有，可相比于那華麗的外表，依然非常簡陋。

這其中最大的原因就是，目前的AI PC沒有“殺手級”應用。

就像4G之于短視頻與手游，通過4G更快的網絡速度與更低的延遲，我們可以接收到比之前更多量級、更感興趣的信息流，也可以玩到更有樂趣的手機游戲，加上越來越便宜的資費，4G得以快速普及。

而當下的AI PC恰恰就缺少著這類能夠普惠給大眾的應用，用戶對于AI PC的感知大多是宣傳的雷聲大，實際體驗卻沒有多少感知。

AMD董事會主席及首席執行官蘇姿豐也表示：“我們都在尋找能推動PC更新換代、進入新周期的‘殺手級應用’，相信AI將成為引發PC市場增長的能力。”

硬件的支持是非常重要的一個方面，現在框架已經搭建好了，需要內容的填充，要想讓用戶主動擁抱“AI PC”，上游的芯片廠商以及終端產品廠商需要加速尋找到那個殺手級的AI本地應用，讓內部的裝潢匹配上外部的奢華，由內而外促進用戶的換機與選購。

本地化處理成最大賣點

那PC前面加上“AI”，或者裝上某個AI助理，就可以趕時髦了嗎？

AI PC有一個特別關鍵的賣點：本地化，且在此基礎上，可以嵌入工作流程，直接參與處理。我們中國人特別熱愛學習，總說“授人以魚不如授人以漁”，但“漁”的學習曲線太長了。在AI PC里，魚和漁可以同時獲得，因為漁夫（AI助手）隨時都在你眼前，更不要說它還可以當廚師、當秘書。

而且，剛才說的“嵌入”并不局限于某一個操作環節（類似于剛才說的給Excel增加某一列數據、公式），而是可以生成一個多步驟的、跨軟件的操作。這也體現了大語言模型的優勢：可以接受較長的輸入并理解、分拆。譬如，我們完全可以對AI PC說：幫我將電腦靜音，然后打開上次閱讀的文檔，并把它發送給某某郵箱。需要強調的是，以目前的演示，不需要指定準確的文檔名，模糊的指示是可以理解的。還有一個讓我暗暗叫好的操作是批量修改文件名。在Windows下批量修改文件名是需要一些小技巧的，而且，只能改成有規律的文件名（數字、字母后綴）等，但在AI助手的幫助下，我們可以讓文件名更有個性：分別加上相關客戶的名字、不同的風格類型等等。這事說起來簡單，但其實需要挨個查看文件、提取關鍵信息，甚至根據自我理解去描述一些抽象的信息，然后挨個編寫新的文件名——過程非常瑣碎，文件多了就很費時間，但有了AI助手，這就是一句話的事。理解較長的上下文、多模態輸入等等，這些都必須依賴大語言模型的能力，但其實是在本地運行的，而非借助云端的推理能力。講真，應該沒有人會認為整理文件名這種本地文件系統的操作還需要去云端繞一圈吧？從端到云之間隱藏的各種斷點確實限制了我們的想象力，因此，AI PC的這些本地操作真的打開了我的思路。

相對于大家早期較為熟悉的基于云端的AI工具，本地化還帶來了很多顯而易見的好處。譬如，斷網的情況下，也是可以完成自然語言的處理和其他的操作。這對于那些曾經重度依賴大模型能力，且遭遇過服務故障的早期大模型用戶而言，“天塌了”就是痛點。更不要說坐飛機之類的無網絡場景了，保持連續的可用性是一個很樸素的需求。

本地部署還可以解決數據安全問題。大模型爆火之初就屢屢傳出某某公司不慎泄露數據的新聞。沒辦法，用ChatGPT做簡報、檢查代碼等等確實很香啊，但前提是得把文檔上傳到云端。這就導致許多企業一刀切禁止員工使用ChatGPT。后來的事情就是許多企業選擇利用開源大模型和內部數據訓練、微調私有的大模型，并部署在自有的服務器或云主機上。更進一步的，現在我們看到規模 200 億參數的大模型可以部署在基于酷睿 Ultra 處理器的 AI PC 上。

這種部署在AI PC上的大模型已經涉及教育、法律、醫學等多個垂直領域，可以生成包括知識圖譜、合同、法律意見等。譬如，將案情輸入中科創達的魔方智能法務助手，就可以進行案情分析，查找相關的法律條文，撰寫法律文書等。在這個場景中，很顯然案情的隱私是應該絕對保證的，律師不敢將這種文檔傳輸到云端處理。醫生也有類似的約束，基于病例、基因數據等進行課題研究，如果能夠在PC上做基因靶點、藥理分析等，就不必采購服務器或者部署私有云了。

順便一提的是，AI PC上的大模型還讓訓練變得比想象中要簡單，把本地你能看到的文件“喂”給AI助理之類的就可以了。這就解決了以往聊天機器人那種活只干了一半的“正確的廢話”。譬如，通過AI生成一個報價郵件模板是很輕松的，但是，一般來說價格這種關鍵信息，機器人不懂那是很正常的事情，所以需要人工進行完善。如果找一個人類來處理這種事情，那提前做一份價格表是合理要求吧？報價表、FAQ等都是屬于需要總結提煉的工作，然后才能更有效率地培訓新人——這是傳統觀念。本地的AI可以讓這個事情變得很簡單：讓它去讀Outlook郵箱就好了，片刻之后它自己就從歷史郵件中“學”到對應的報價。相應生成的郵件就不僅是模版級了，而是要素完善的，留給我們做的就只剩確認AI給的結果是否正確。而且這種學習成果是可以繼承下來的。


“云端”不可或缺，AI PC對移動網絡的支持刻不容緩

以目前的科技水平來看，消費級的CPU在算力上是不可能與服務器芯片比擬的，文生文、文生圖等應用中，本地AI具備更好的隱私防護。

但其參數數量會遠不及云端，在結果生成的功能與質量上也比不上云端，所以本地與云端對于AI應用來講都是不可或缺的存在。

在本地，主要處理一些對算力要求不高或對質量要求不高的應用，例如在多張照片中檢索含有關鍵詞的照片、提取文檔的主要內容、圖片的摳像等等。

而在需求高算力、高質量的文生圖、圖生圖、視頻生成等應用時，可借助模型運營商的云端運行，如果是對于隱私要求較高、企業內擁有專用大語言模型的企業用戶，則可借助企業自身的云服務器進行運算與結果生成。

對于需要大模型又對隱私要求較高的自由職業者，在家中組建一個個人的服務器部署大模型，就像NAS一樣，隨時隨地都可調用，并且無需擔心隱私泄露。

所以在接下來，AI PC所需要的不僅僅是搭載算力更高的處理器和更大的內存，配備上穩定、速度更快的移動網絡模塊也是未來PC跨入AI的一個關鍵門檻，移動網絡模塊在主流筆記本中應該逐漸普及。


AI革新PC產業

AI技術正在逐步落地千行百業，AI PC正在逐漸成為PC產業的新拐點，各大PC廠商的爭相布局更將進一步加速AI PC的發展。盡管當前的AI PC只是處于剛剛開始發展的階段，但AI技術確實有可能為PC行業帶去顛覆，PC產業有望迎來升級。

從廠商角度而言，AI PC有望打破PC產業的同質化舊疾，實現新的增長。盡管各大PC廠商都在持續推出新品，來滿足用戶的使用需求，PC產品的外觀、性能乃至功能間的差異卻相差無幾。由于創新不足，PC產品便很難再度激發用戶的換購熱情，以價格為導向更是成為了用戶選購PC產品時的首要考量因素。

AI與PC的相結合，將為PC產品賦予新的功能與體驗，AI等軟件服務則有望為PC廠商帶來新的價值增量。而AI PC也將成為PC廠商的差異化產品，使其擺脫同質化泥沼。不僅如此，AI PC這一新產物的出現能夠激發消費者的換購熱情，為PC廠商帶來新一輪的增長。

從用戶角度來看，AI PC的智能化程度將更進一步，有望為用戶帶去更加智能、高效的體驗。當前，已經有不少PC廠商發布了AI PC產品，從功能方面來說，AI PC產品的功能更為完善，用戶也能夠獲得更加智能、高效、個性化的服務體驗。比如，聯想的AI PC產品就搭載了名為“聯想小天”的個人智能體，而聯想小天內置了文檔總結、會議紀要、智會分身、AI PPT等十多款“殺手級”AI應用，可為用戶帶去智能化十足的使用體驗。

就目前情況來看，AI PC已然成為了PC產業最為亮眼的一顆明珠，各路廠商更是紛紛布局AI PC，試圖抓住這一新的發展機遇。只是，由于是新鮮事物，AI PC在用戶認可度、數據的安全等諸多方面都有待完善。盡管前路漫漫，相信隨著各路廠商在AI PC方面的持續布局，AI PC產品將得到持續的升級與優化。屆時，真正的AI PC時代終將到來。