巨人们掀翻了AI PC的桌子

五月份，成了AI“爆炸”的一个月。

五月八日凌晨，苹果发布了地表最强的平板电脑，选择了M4芯片iPad Pro。M4芯片带来了极致的AI性能，用官方的话来说：“与今天的任何AI相比， 所有PC神经发动机都很强！

在苹果发布后的第六天，Open AI宣布了GPT-4o的最新旗舰模型。不但可以免费使用，还可以跨越听、看、说。

跟随Open AI，谷歌并不平静。第二天 I/O 谷歌在2024年开发者大会上宣布了Gemini系列的大型模型更新。Gemini 1.5 Pro不仅对所有人开放，而且从100万token到200万不等，一口气就能读懂1500页PDF。

在Open 经过6天的AI与谷歌战争，微软再一次悄悄地将一块巨石投入到AI的湖水中，提出“Copilot PCs”的概念。

经过这波操作，网友们开始兴奋起来：“事情变得有趣起来。”

微软向苹果开火

“Copilot PCs“这个概念的出现直接掀翻了AI。 电脑桌。

为何这么说？

“与之前主机厂频繁展示但概念模糊的”AI PC”与此相比，微软给出了更清晰的定位。在Windows系统方面，刚刚问世的GPT-4oows系统已经整合；就硬件而言，内置骁龙X 在不依赖云计算能力的情况下，Elite芯片可以在当地处理生成AI应用。

微软的清晰定位，戳破了许多厂商仍在掩盖的模糊概念，带来了两个拷问特征：AI 到底PC需要什么样的硬件？还需要什么样的智能体？

在发布会上，微软频繁地将矛头指向苹果。

举例来说，为了体现第一个Surface Pro的性能，微软拿出苹果MacBook Air竞争激烈。据微软官方测试，新款Surface 与苹果的MacBook相比，Pro的多线程性能 高58%的Air。

微软也强调想被称为“想被称为” Copilot PC，至少需要提供 40 TOPs 性能。而且苹果本月刚刚发布的M4芯片，NPU计算率正好是38。 TOPs。

为能在当地进行生成式处理？ AI Copilot，除需要NPU外，微软至少需要NPU， 256GB SSD、和 16GB RAM。这一要求是苹果MacBook Air 的两倍。

微软抛出的条件，可以说是震撼了苹果的弱点。

从今年的AI开始 在PC逐渐成为个人计算机领域的热门词汇之后，苹果一直在渲染Mac是消费者能买到的最好的AI。 PC。据苹果介绍，自2020年推出第一款M系列芯片M1以来，含有NPU的M1就是为AI而生。

今年年初，苹果CEO蒂姆·库克提到：“目前市场上使用的人工智能计算机并不比Mac好。

要提到Mac最大的槽点，就不是“祖传”的8G内存。库克上次升级内存已经7年了。在过去的7年里，Mac系列车型从未改进过内存的启动设备。

对于这一点，苹果宣称，Mac使用的8GB统一内存（Unified Memory）16GB内存与竞争对手（Memory）相当，官方的回答是，8GB内存足以控制很多任务，比如上网、播放视频、轻编辑等等。

问题在于，8GB启动的内存可以支持Mac成为最佳AI。 PC吗？

众所周知，AI模型的运行需要大容量显示存储。伯克利大学的研究团队发现，未来内存墙可能是比算率更大的瓶颈，GPU的显示存储容量严重限制了可训练模型的规模和计算率的提高速度，或者将成为阻碍AI技术发展和着陆的重要瓶颈。

如果GPU的显存只有8GB水平，无论开发者如何优化，只有聪明的女人没有饭也很难容纳一千亿参数的大模型。

如果你想配备一个AI，你可以玩AI。 如果你有一台电脑，那么大多数人的意见将是32GB的内存。事实上，在2024年中国闪存市场峰会上，英特尔甚至更加激进地表示，未来AI PC入门级标准必须是32G内存，而目前的16G内存肯定会被淘汰。

所以，微软未来的AI也是如此。 PC门槛设备提高到16GB 这并不奇怪。

AI PC芯片，多少算率足够？

实际上，尽管对AI来说， PC 关于软件和系统的争论仍在继续，但在硬件方面，制造商已经达成共识:需要配置NPU、异构计算平台，CPU和GPU。

现在AI已经推出 有四家PC芯片制造商：英特尔，AMD、高通，苹果。但是苹果是自产自销的，我们就不多讨论了。英特尔在AI。 在PC芯片方面保持领先地位，AMD相关产品迭代速度更快，AIAI高通 与英特尔和AMD相比，PC芯片端侧AI推理能力更强，预计未来将逐步占据更大的市场份额。

AI已经在市场上公布 大多数PC都配备了英特尔的Meteor。 Lake，比如联想小新 Pro 16 2024 酷睿 Ultra 版本，联想高档线 YOGA 、两款微软PC Surface Pro Surface10商业版 Laptop 商业版，华硕灵耀14 2024 AI超轻薄本等。

在2023年底，这是英特尔发布的Meteor Lake，选择Intel 4(7nm)工艺计算模块，高达 6 个性能核，8 一个能效核，以及 2 一个低功耗岛的能效核，总共会支持。 22 个进程。

目前，Meteor Lake AI 在ISV单独软件供应商的支持下，PC已经获得了超过100个ISV单独软件供应商的支持，AI加速功能已超过300个，AI大模型加速升级已超过500个。

还提供AMD AI PC芯片。去年，AMD推出了锐龙7040，同样配备NPU。此后，AMD再次发布了锐龙8040Cpu。Hawkkr8040系列开发号 Point，仍然是基于Zen4 RDNA3,CPU架构 GPU架构，XDNA NPU架构。现在，配备AMD AI的锐龙8040处理器 包括华硕ROG幻14PC Air笔记本，华硕天选，华硕a 豆子，华硕无畏。

另外，AMD相关产品的迭代速度比同行快。例如，在美国东部时间4月16日，AMD宣布推出两款新产品锐龙。（Ryzen）Pro 锐龙Pro8040系列 惠普、联想等8000系列厂商将于今年年底前推出搭载锐龙Pro AI8040系列芯片 PC。

高通的AI PC芯片是去年十月发布的骁龙芯片。 X Elite/X Plus。采用台积电4nm工艺制造，配备全新定制的Oryonm工艺。 CPU，在4 4 四是三丛集中，12个核心主频可达3.4。GHz。

现在，搭载骁龙 X Elite/X Plus的AI 聚氯乙烯包括宏邈 Swift 14 AI 笔记本，以及刚刚在微软发布的Windows 11 AI PC。据了解，Windows 11 AI 自6月18日起，PC陆续上市，微软Surface、戴尔、宏邈、华硕、惠普、联想等OEM合作伙伴将陆续推出Windows。 11 AI PC。

如上所述，微软认为真正的AI。 计算机需要达到计算率 40 TOPs。这对于AI 对PC芯片提出了新的要求。

让我们看看目前主流的Meteor Lake、锐龙8040、骁龙 X Elite/X Plus的计算率状态。

英特尔Meteor 344Lake的综合算率 TOPS上下，NPU计算率在10TOPS上下，官方宣布可以支持终端端运行200亿大型模型；锐龙8040AMD的总计算率为39 TOPS，NPU的AI算率为16 TOPS；高通骁龙X Elite NPU的计算率达到45TOPS，官方公告可以支持130亿参数模型的本地运行。

芯片公司竞争力分析对比图

总的来说，在芯片计算率方面，高通优势最为突出。AMD处理指令的速度在处理速度(频率)方面更为突出。在功耗方面，AMD芯片具有突出的优势。在核心数字方面，英特尔有很强的并行计算数据的能力。

值得注意的是，英特尔已经宣布了他的下一代笔记本芯片Lunar Lake，将能提供超过1000 神经控制部件的性能，TOPS（NPU）可以提供45 TOPS。而且这个性能，也达到了英特尔在台北人工智能峰会上提出的下一代AI PC所需的45 TOPS NPU性能门槛。

实际上，依据《AI PC行业(中国)白皮书，当端侧混合AI算率达到10TOPS时，可以完成设备智能管理、图像增强、游戏优化等特定场景。 AI模型推理任务；达到AI算率 40TOPS 在与GPU或云配合的前提下，大部分能完成工作、学习、娱乐等场景的场景。 AI 创作类的需求。

从这个角度来看，真正完美的AI 与目前相比，PC芯片的计算率至少要提高一个水平。

AI 什么是PC期待？

一月初，微软往前走 Windows 一个全新的键盘被塞进去 Copilot 按键，迎来近30年来的第一次修改，只需点击按键，顾客就可以与之和谐。 Copilot 进行无缝亲密的互动。现在，微软 Copilot 按键，用户可直接浏览包括 OpenAI 的 GPT-4o 最新的模型包括在内。

微软是第一家快速将GPT-4o整合到终端的公司，当然，考虑到微软和Open。 AI关系，双方的合作应该很早就开始了。

事实上，无论硬件要求如何，一台PC可以在当地运行，并配备一个大型模型，这可以被视为合格的AI。 PC。就分析机构而言，未来的AI PC产品将更像是客户的个人AI助手，需要在设备上嵌入个人大模型、个人知识库和个人Agent，实现AI。 PC的多模态自然语言交互，大大提高了理解意图的能力。

AI PC是大模型向终端转移的第一步。

从目前市场上的端侧大模型来看，一个常识性的规律是设备端越大(功能越多)，端侧大模型的参数越大。比如最近商汤出现的“每日新5.0”，选择混合专家架构。（MOE），它是中国第一个全面对标甚至超越GPT-4 参数规模达6000亿的Turbo大模型。

对PC而言，数千亿参数的大模型显然不适合。

目前，我们可以看到可以搭载大型PC的发布。第一款华为AI MateBookPC商品 X Pro支持第三方合作大模型，如华为自己的盘古大模型和文心一言、讯飞星火、智谱清言等。就个人智能体而言，华为AI PC计算机管家设有AI空间，内置100多个智能体，涵盖文案创作、编程等多种能力，为用户带来AI新感受。

联想通过大模型压缩技术压缩阿里通义千问大模型，压缩后的大模型称为Lenovovo。 AI Now模型，加上个人智能体，联想发布了业内首款AI模型。 PC个人智能体-联想小天。

AI的荣耀发布 PC MagicBook商品 Pro 配备荣耀语音助手的16中「YOYO 助手」，帮助用户完成语义搜索、文档总结、服务推荐、协助创作等。

AI已经成为200亿参数。 目前PC能够支撑的领先水平，如何为大型厂商提供轻量级大型模型是个问题。

目前的主流方式是节省存储空间，提高计算效率，加快推理过程，而不会显著降低模型性能。比如知识蒸馏、模型量化、权重修剪等。，将数据类型转化为int8甚至int4，从而进一步减少推理过程中的计算能力需求。

如果能在PC端高效运行更复杂的大模型，那么未来除了OpenAI的GPT系列、阿里云的通义千问、腾讯混合元、百度文心系列等。，都有可能成为终端AI。 PC的重要组成部分。举例来说，在模型、AIGC应用方面，荣耀已经和百度达成了合作。

购买AI现在 PC的人，是先锋还是韭菜？

刚开始的时候，大模型并没有那么受欢迎。很多粉丝和研究人员会自己组装，选择在当地电脑上折腾这些大型开源模型或者开源项目。

所以，在市场上存一台能训练个人大模型的台式机，大概要多少钱？对每个组件的成本进行粗略计算如下：

可以看出，组装本地大型台式机的价格在1.1万到4万之间。一般来说，台式机不需要考虑便携性和体积，价格比笔记本电脑便宜。

信息来源： IDC

IDC在价格上比较保守，从IDC统计数据来看，AI笔记本电脑的平均销售价格将达到55000。～AI台式机电脑平均单价约为6500元，约为4000元。

但现在公布的AI 就PC价格而言，ThinkPad定位更高端。 X1 Carbon AI 2024 举例来说，顶配的32GB 2TB 版本，售价16999 元。YOGA的新发布 Book 9i，最高价格为17999元。而且华为新发布的MateBook X 高配PRO Ultra9 32GB 2TB为14999元。假如你买了微软的Surface Pro，想要搭载 X Elite 芯片和 OLED 如果是屏幕，至少要花钱。 11088 元。

虽然研究机构预计2024年后需求增长和性能提升将推动AI PC平均销售价格持续上涨，但总体上会出现“初期定价高，后半期价格下跌”的趋势，这取决于芯片等硬件配置的降本空间。但是在AI 在PC刚刚发布之初，这个价格和性能还不足以让消费者烧钱换新机。

观AI PC全局

伴随着AI 2024年，CPU和Windows12的发布将成为AI 2027年AI年PC大规模出货的第一年 PC将成为PC产品的主流类别，未来五年全球PC产业将深入AI。 PC时代。预计未来五年全球AIDC全球AIDC 中国AIAI的复合增长率将达到126%， 预计2027年PC市场渗透率将上升至85%左右。AI PC将成为全国和中国PC产业发展的主要动力。

中国AI 预测PC市场的出货量和比例 信息来源： 《AI PC产业白皮书

从硬件层面来看，处理器芯片、内存、热排放和交互将是主要收入领域；从模型层面来看，未来各行业垂直端侧模型将成为主要发展趋势，支持AI转型和AI原生应用的发展；在终端层面，主流PC厂商和玩家正在加速AI的发展。 与PC相关的产品布局。

AI PC产业链图谱

就芯片生态能力而言，英特尔Ultra芯片具有较强的生态综合能力，拥有较大的头部模型和AI。 生态合作伙伴，如PC品牌方。

生态图谱芯片公司

自2023Q2以来，头部制造商相继推出了ThinkPad14、AIII如EliteBook805 PC初期商品，这种趋势在2023年下半年开始进一步加速，各大厂商纷纷推出更多性能更强的AI。 PC新产品。根据各大厂商的表述和产品进展，2024年各头部厂商将推出一波选择AI加速的新型号，及时为用户提供多元化体验。

惠普、戴尔、联想、宏基和华硕都表示，计划与英特尔和AMD 全新CPU产品路线图同步推出 AI PC，在 2024-2025 年 Windows 商品在更新过程中推动市场，为加快设备升级提供机会。

AI PC产品发布路线图

AI 对比PC玩家的竞争力

网络层-应用领域和应用软件

AI PC应用领域主要包括垂直应用领域和通用应用领域。垂直行业的应用领域主要包括教育垂直应用、医疗垂直应用、法律应用和金融应用。通用应用领域是指AI PC可以为工作、学习、生活等场景提供个性化的创作服务、私人秘书服务、设备管家服务等人性化服务。

AI应用软件生态处于起步阶段，国际主流个人AI应用软件在国内受到限制，国内软件应用生态有待发展。各垂直细分领域的应用领域仍需进一步开发。在AIPC时代，在终端部署本地大模型只是基础。构建AIOS交互界面和生态很重要，其可调用的应用和模型质量直接关系到用户的AI体验。目前还处于开发阶段。

AI 未来PC产业的发展趋势

就产业链的发展趋势而言，上游 AI PC芯片“CPU NPU GPU“异构方案将成为主流，支持用户对AI 二次开发PC芯片，同时端侧模型呈现轻量化、产业垂直化、个性化发展趋势。中游所有PC品牌的主流玩家都在加速AI布局 PC跑道，短期内，联想AI PC综合实力更强，但从长远来看，拥有手机品牌的电脑厂商会有更大的AI，因为他们可以打开手机和电脑的生态优势。 PC的发展前景。下游政府、医疗和教育产业将成为AI。 PC落地场景的主要赋能产业。

就产品发展趋势而言， 将来AI PC产品将主要包括两类，一类是AI计算能力高的AI产品。 PC商品，另一种是AI计算能力低的AI商品。 PC产品。AI算率高 PC产品可以在垂直行业细分领域运行大量的端侧大模型，AI算率低。 PC产品的端侧大模型主要集中在语音、文字图像处理等方面。

就商业模式的发展趋势而言，随着未来AI软件侧及相关技术的进一步发展和落地，AI 在PC中，AI助手将采用与WPS相似的商业模式，并根据不同的服务水平设定不同的价格。

从生态模式发展趋势来看，PC终端制造商 将承担行业生态组织者的使命，以场景需求为基础，将产业资源整合为用户，转化为 PC 工业生态学的关键中心。AI型技术制造商重点开发针对各垂直行业的轻量化终端大模型，提供模型个性化微调服务，解耦和适应自己的模型。 PC个人智能体。传统应用制造商需要与模型制造商合作，将传统应用升级为大模型赋能应用；从长远来看，需要进行更完整的重构，将自己转化为AI原始应用。AI应用商城将汇集AI原始应用和AI赋能应用，并提供便捷的检索和下载支持。芯片厂商注重建立通用兼容的AI开发框架，减少大模型和应用开发适配门槛模型，提供高效、包容、智能的芯片。

总的来说 ，智能化产品作为人工智能接触用户的载体，AI PC将进一步改变PC产业。AI和LLM的飞跃式发展，深刻改变了个人生活和工作方式，加速了各行各业的智能化转型。AI的发展正从软件主导向硬件转变为硬件主导。 作为AI接触用户的终极媒介，软件并行驱动，智能产品正成为AI未来发展和落地的重要突破口。AI PC将AI模型与PC相结合，带来架构模式、交互技术、内容、应用生态等创新，将对PC产业进行深入改造。

本文来自微信公众号“半导体产业纵横”（ID：ICViews），作者：九林，36氪经授权发布。

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