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一两万的AIPC,只是噱头?

定焦团队 定焦 2024-05-07

为了AI买PC,有必要吗?


定焦(dingjiaoone)原创

作者 | 金玙璠

编辑 | 魏佳




2024年,想买电脑的人们都发现,几乎所有品牌都说自己有AI功能,还多了一个新名词AIPC。

是的,前有AI手机、AI电视,现在,AI故事终于讲到了略显没落的PC(personal computer,个人电脑)。

和很多“炒冷饭”的概念不同,AIPC是一个去年下半年才开始吆喝的新概念。

很多人听说AIPC这个词,是因为联想、惠普等老牌PC厂商,华为、荣耀等跨界厂商,都掏出了自家的AIPC产品。其实,AIPC概念之所以在2024年出圈,还有一条暗线发挥了作用:英特尔、英伟达等芯片巨头对消费级CPU(中央处理器)芯片做了大刀阔斧的改革,增加了专门的AI算力,推着传统PC向AIPC转变。搭着这些芯片大厂的快车,市面上才出现了这么多AIPC产品。

从PC产业的困局去看,2024年被定义为AIPC大规模出货的元年,是芯片厂商和PC厂商的合谋。而从大模型的发展来看,将一部分算力下沉到端侧,尤其是与用户规模庞大的移动端设备结合,或许是一条降低算力成本、跑通AI变现模式的出路。

抛开PC厂商吆喝的卖点和枯燥的技术理论,我们需要搞明白:AIPC和过去的PC,到底有什么不一样?它能帮大模型解决降本和安全问题吗?现阶段,有没有必要冲着AI去换一台定价一两万元的AIPC?谁家的产品最有可能颠覆市场?


AIPC和PC,有什么不一样?

2024年开年,AIPC就成了流行词。虽然PC厂商都在不遗余力地吆喝各家AIPC产品的卖点,但AIPC是什么,它和传统的PC有什么不一样?可能很多人只是停留在一些零星的了解上,而就连业界对它也没有一个统一明确的定义。

目前不同厂商的AIPC产品的配置不同,不过,一个共识是,和传统的PC相比,AIPC必须配备专用的芯片或者AI模块,才能支持本地化运行百亿参数级别的大语言模型。

AIPC是Artificial Intelligence Personal Computer的简称,我们只需要理解,AIPC是具有AI功能的PC。另外,还需要了解一个背景性信息:把大模型能力塞进个人电脑,让它可以本地化部署大模型,既能解决目前大模型基本都在云端运行的高成本问题,还让人和PC的交互方式发生了变革。因此,各大PC厂商都不想错过这轮东风,推出了一大波AIPC产品。

在厂商的宣传里,有AI加持的PC,将成为我们最主要的生产力工具,甚至颠覆整个PC行业。能实现的功能包括桌面端的智能化转型,WPS、office等软件的智能辅助,基于个人知识库实现多元知识图谱构建,基于个人生物参数的个人健康模型、病理监控等等。

这些宏大叙事离我们还比较遥远,如果购买了一台AIPC,现在就能用上的AI功能有哪些?

其实,和市面上的AI应用没有本质差别,不过,AIPC的优势是,能更定制化、更高效、更安全地实现这些AI功能。这正是目前AIPC的三大核心卖点。

图源 / Unsplash

各家PC厂商宣传的AI助手、智能助手、个人工作助理等,归根到底主打的是第一个卖点,即AIPC能实现个性化的AI服务。

现在我们大多数人使用AI应用都需要上网,比如ChatGPT、文心一言或者KIMI,这些应用大部分都在云端。

如果把大模型部署在本地,直接在PC上运行,并且和其他PC应用合作,比如,用Word时可以自动用AI润色文字,开会时可以自动生成会议纪要,剪视频时可以自动AI抠图。即便是没有联网的状态下,这些AI服务也照常运行,那么,AI助手就可以时刻分析使用者的习惯,针对性地提升和优化工作学习的效率。

从这一点可以看出,PC厂商“卷”的方向,已经不再是单纯提供模型,而是根据个人使用者的使用场景,解决个性化的问题。

再来看AIPC产品的另外两个卖点。

高性能,是指AIPC运行AI工具,如生成图片、视频等的效率更高,而且,还可以运行一些对性能要求比较高的专业AI软件。

实现高性能有两个前提,其一,大模型的本地化部署,其二,AIPC配备了AI专用的芯片或AI模块。

大模型如果在本地化部署,不用联网就能跑,那就避免了网络传输可能出现的延时和不便。但大模型是怎么进入到AIPC中呢?这其实是一个技术难题。

从联想公布的技术路线来看,它是通过大模型压缩技术,使模型体积足够小,同时保持良好的性能,也就是说,通过大模型小型化,让它在PC上运行,再搭载AI处理器,让AIPC运行大模型,更高效地完成各种AI任务。

安全性就比较容易理解了。云端大模型吃的是“百家饭”,所有用户的信息都“喂”给它,因此,数据的隐私和安全问题是很多公司和个人关注的重点。如果大模型部署在本地,就能规避一些风险。这也是AIPC相比普通电脑的一大优势。毕竟普通电脑在网络状态不好时都没法用一些AI工具,更别说断网运行本地AI了。



芯片和PC大厂,抢夺C位

ChatGPT3的诞生,宣告了2023年大模型元年的开始。从那之后,各行各业开始探索AI和大模型会如何改变科技界,尤其是如何让大模型从云端走向移动端,解决降本和安全的问题。

芯片厂商、PC厂商在AIPC这个方向上不谋而合。2023年下半年以来,它们一方搭台,给AIPC提供算力和能耗支持,另一方唱戏,马不停蹄地推出AIPC产品,默契地把PC捧成个人拥抱AI的第一个入口。

要实现前面提到的那些区别于传统PC的AIPC功能,有一个前提,CPU要跟上,也就是在CPU中增加AI算力,以提升AI操作的处理效率和性能,并且降低功耗。

因此,先来看芯片厂商。英特尔、英伟达、AMD、高通都加入了AIPC芯片市场的军备竞赛。


「定焦」制图


动作最快的是英特尔。它最早在去年9月提出了AIPC的概念,去年底,便推出了首个AIPC处理器,也就是代号Meteor Lake的新型酷睿Ultra处理器;今年又推出了多款酷睿第14代台式和移动端处理器。英特尔说,酷睿Ultra是它四十年来PC处理器的最大变革。

英特尔之所以这么着急,是为了发力被英伟达统治的AI芯片市场。有业内人士分析,目前的现状是,运行本地化大模型,独显GPU(图形处理器)依然必不可少,而英伟达的GPU比较好用,提供的库相对更全。

今年初,英伟达发布了三款GPU。去年底,AMD也已经推出GPU产品。还有消息称,英伟达和AMD,都在开发基于Arm架构的客户端PC处理器,进一步向英特尔发起挑战。

这背后是芯片厂商的一场暗战。

要知道,笔记本电脑市场主流的CPU架构是X86和Arm两种,而过去20年,由于微软和英特尔的联盟非常稳固,从市占率来看,一直是X86架构的天下,只有苹果的MacBook用的是Arm架构。

但现在,AI对PC芯片的算力需求提高后,功耗问题更加突出,Arm架构低功耗、长续航的优势就被放大了,越来越多厂商加入Arm PC生态。

除了英伟达、AMD,高通去年10月推出了Arm架构的PC芯片,英伟达和联发科在合作布局Arm PC处理器,而英特尔也在今年2月宣布与Arm合作。2024年,Arm PC生态要热闹起来了。

「定焦」制图

在PC厂商中,自带AI和操作系统两大优势的微软是带头人。去年,它陆续把类似ChatGPT的AI工具等整合进全线产品;今年3月,发布了自家的AIPC产品,Surface Pro 10商用版和Surface Laptop 6商用版。

微软的AIPC最大的不同是,在PC统里内置了AI(Copilot),更像是把Windows和ChatGPT整合在一起,将AI助手集成到PC系统层级,理论上,能降低用户使用操作系统的难度,还顺便推广了Windows 11。

其他PC厂商自然不愿多等,基本都靠接入别家AI芯片的方式,快速推出产品。

其中,联想、华硕、惠普、宏碁、戴尔、华为、荣耀、三星,都站到了英特尔的阵营里,基于英特尔酷睿Ultra处理器,推出各自的AIPC产品。

英特尔还在发布会上直接用Ultra和老对手AMD的Ryzen AI进行对比。现在看来,英特尔更占优势。不过,有消息称,一些2024年新发布的AIPC产品,将搭载AMD处理器。

上述PC厂商中,出货量第一的联想,在AIPC上最为积极。它是目前为止发布AIPC产品最多的厂商,还尝试定义下一个时代的AIPC究竟是什么,建设AIPC生态。

相比之下,苹果落地的速度慢了一步,今年3月初,才发布AIPC产品,并声称,这是“最佳的AI消费级笔记本”。和其他终端厂商嵌入别家AI芯片不同,苹果用的是自研的M3芯片。苹果也因此被认为是第一家完全具备AI能力的PC制造商。此外,苹果还被曝出,将于今年10月推出自研的M4系列芯片,准备对整个Mac产品线进行全面改革。



AIPC,能拯救销量吗?

这一波AIPC浪潮,芯片大厂暗流涌动,PC厂商则是明枪暗箭都有,两大阵营之所以这么卖力地争夺AIPC市场,很大一部分原因是,做显卡生意的英伟达成了全球的宠儿,手机、家电乃至汽车都在争夺AI入口,而PC产业已经太久没有新故事了。

PC诞生以来,产品形态、交互方式和主要使用场景基本没有发生大的变化。为数不多的小变化,或许就是PC在沿着更轻更薄更便捷的方向发展。

更要命的是,用户换机周期已经拉长到5年,PC出货量一年比一年惨。2023年被认为是PC行业史上最糟糕的一年,全球PC市场全年出货量2.4亿台,同比下滑了14.8%。

这倒逼厂商们争先加入AIPC争夺战,希望抢到第一波AI换机用户。

厂商如此卖力吆喝,那用户买账吗?

从第三方数据看,AIPC的出现的确拉动了市场,但效果有限。IDC数据显示,2024年Q1,全球PC出货量同比增长3%,结束了连续两年的下滑趋势,恢复到疫情前的水平。


2023年一季度全球PC出货排名  来源 / IDC


但很难说这3%的增长和AIPC有直接关系,因为今年一季度,PC厂商明显加快了上新速度。

AIPC能不能拯救PC的销量,还要回到用户视角去看:现在的AIPC是真正的生产力,还是营销噱头?现阶段,有没有必要为了AI性能换一台AIPC?视频博主二师兄Stone的结论是不建议。

在他看来,我们使用的AIPC应用大部分在云端,只要有一台能正常开网页的电脑都可以用,和本地硬件没有关系;还有一些是AIGC的本地应用,这里面又分为两类,一类是对性能要求比较低的,例如WPS AI,不需要非得是AIPC,只要安装了WPS就可以用;另一类是对性能要求比较高的,典型代表是文生图AI工具Stable Diffusion,如果想更快出图,至少要有一张英伟达的独立显卡,酷睿Ultra的效率也比较慢。因此,为了AI去买AIPC,对于大部分人来说没有太大必要。

两位数码爱好者均对「定焦」表示,实际体验头部厂商的AIPC产品后发现,现阶段的AIPC只能算是有AI功能加持的笔记本,和自己期待的AIPC还有比较大的差距。

究其原因,在他们看来,国内外的AIPC产品都处于早期,产品和技术都还不够成熟,不但成本高,落地也难。目前主流厂商的AIPC产品起售价,从5000元到1.5万元不等,如果是高配版,价格能达到两万多元,这个价位对消费者或许也没有太大吸引力。

当然,AIPC打开市场的阻力不止这些。在前述业内人士看来,过去半年,各大厂商在PC硬件上打得不可开交,但其实除了硬件,AI软件的发展,也会是决定AIPC下一个阶段发展的关键。

事实上,软件生态决定了硬件能力在端侧到底能发挥出多大的智能化能力。这里面涉及到很多问题,比如,如何丰富端侧生态的环境、满足用户个性化的需求、实现本地化内容与应用的深度融合等。总而言之,只有软件和硬件同步发展,形成完整的生态系统,才能支撑AIPC更快落地。

不过,不少分析机构对未来的AIPC出货态度比较乐观,认为2024是AIPC规模性出货的元年,预测到2027年每10台出货的PC中就有6台是AIPC。

未来几年,AIPC的能力会提升,而在消费级、企业级市场的价格不会有太大波动。在消费级市场,价格依然在个人和家庭能接受的水平。例如,AI笔记本电脑的平均单价在5500元-6500元之间,AI台式电脑平均单价在4000元左右。


而在企业端,据IDC预测,AIPC价格将稳中有涨。原因在于,AIPC的性能提升后,能在战略上推动企业智能化转型,对企业有更高的价值。

近一年多的AI故事,更多来自于OpenAI、谷歌这些巨头的宏大叙事,现在故事的支线,终于讲到了PC,离我们普通人更近了一步。虽然真正的AIPC还没来到,但可以确定的是,未来几年,是AI改变整个人机交互的一个关键变革期,这个时间离我们不会太远了。

*题图来源于Unsplash。

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