自英特尔于2023年9月首次提出AI PC（人工智能个人电脑）的概念以来，这一领域迅速吸引了业界的广泛关注。AI PC，即配备专用AI芯片组或模块（如NPU）的台式机和笔记本电脑，旨在处理AI工作负载，被普遍视为PC行业的潜在转折点。
2024年被业界视为AI PC应用的元年，各大科技巨头纷纷推出了自家的AI电脑产品。苹果、荣耀、AMD和微软等公司在短时间内相继发布了AI PC，如苹果的AI PC MacBook Air、荣耀的MagicBook Pro 16、AMD锐龙8040系列AI PC处理器以及微软的Surface AI PC。这些产品的发布，无疑为AI PC市场注入了一股强劲的动力。
然而，尽管AI PC的概念炒作得如火如荼，但市场和消费者的反应却相对冷淡。据联想CEO杨元庆透露，尽管他坚信人工智能将是推动联想业务增长的关键因素，但目前AI PC市场仍处于初级阶段，实际销售量和用户接受度还相对较低。这主要是由于技术成熟度、用户教育以及市场接受度等方面的挑战。
仔细观察市面上的AI PC产品，不难发现其中的“AI”与“PC”往往是分离的。以微软Copilot为例，尽管英特尔与微软联合定义了AI PC必须配备混合架构芯片、Copilot及其对应的物理按键，但实际上，所有升级到最新Windows 11版本的PC都能使用Copilot，因为它只依赖于微软Azure云端算力，与PC硬件本身无关。这种情况让消费者对于AI PC的实际价值产生了质疑。
英伟达作为AI芯片领域的领头羊，对于AI PC的看法则更为务实。英伟达很早就开始布局AI领域的生态，其强大的CUDA生态应用为AI生产力提供了广泛支持。带有N卡独显的高性能PC不仅可以运行轻量级的AI工具，如本地的大语言模型和简单的Stable Diffusion绘图，甚至可以玩中等规模的AI模型，实际使用的生成速度也比普通核显快得多。因此，英伟达并没有过分强调AI PC的概念，而是更注重实际的应用和性能。
目前，AI PC市场面临的主要问题包括NPU算力不足、NPU不带DRAM无法单独支撑大模型运行以及NPU适配应用少、应用范围窄等。这些问题限制了AI PC在实际应用中的表现，使得消费者对于AI PC的接受度不高。然而，尽管如此，一些高性能的游戏本和搭载强大GPU的台式机仍然可以提供真正的AI生产力。
真正的AI PC需要具备强大的本地化AI能力。在这方面，AMD、英伟达和苹果等厂商推出了能够本地部署大模型的利器。AMD的Strix Halo、英伟达的Project DIGITS以及苹果的M系列芯片都采用了统一内存架构技术，将内存和显存统一起来，提高了数据传输效率，为大模型运行提供了足够的显存支持。这些产品被誉为“桌面AI超级电脑”，能够满足消费者对于高性能AI PC的需求。
随着DeepSeek等MoE模型对显存要求的提高，这些桌面AI超级电脑迎来了新的机遇。它们可以利用统一内存技术提供的大显存支持，部署更大的AI模型，提高生成速度和效率。例如，有网友表示计划等待halo笔记本上市后更换现有笔记本，以享受本地部署大模型带来的乐趣和性能提升。
AI PC市场的未来仍然充满挑战和机遇。尽管目前市场上存在一些问题和不足，但随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI PC有望逐渐成熟并走向普及。对于国产厂商来说，切入PC芯片领域并推出具有更大统一内存的AI PC产品或许是一个契机。通过不断创新和优化产品性能，国产厂商有望在AI PC市场上占据一席之地。
OEM厂商也在积极探索本地化AI应用的发展道路。通过砸钱砸工程师做本地化AI应用和软件优化，这些厂商有望为AI PC市场注入新的活力。低延迟和隐私保护是本地化AI应用的重要优势之一，它们能够吸引更多消费者关注和使用AI PC产品。
总的来说，AI PC市场虽然面临诸多挑战和质疑，但仍然具有广阔的发展前景。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI PC有望逐渐成熟并走向普及。对于消费者来说，选择一款真正具备本地化AI能力的AI PC产品将能够带来更加高效和智能的使用体验。
