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，AIPC的出货量将从2024年开始快速上升，并在2027年普及。

具体到数据方面，IDC预计2024年AIPC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AIPC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“AIPC”的概念。

此后，各个OEM厂商迅速跟进，今年上半年，所有主流PC终端品牌，都已经推出了搭载英特尔Ultra处理器的AIPC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：“AIPC将会拉开PC新时代的序幕，自AIPC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AI生态、落地AI应用等方面，帮助AIPC不断深入消费者心智。”

AI需求正在改变芯片的架构设计

回顾PC（PersonalComputer个人电脑）的发展史，‌自1975年诞生至今，其已有约49年的历史，当前大家在讨论的“AIPC”也并不是PC在应用场景亦或是形态上的第一次改变。从最初的台式机进化到具备便携属性的笔记本、强调高度集成化的一体机，再到近十年逐渐被带火的电竞主机、游戏本，PC一直都在随着人们需求的迁移而变化。

与前几次PC革命相比，AIPC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AIPC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。更具体地说，所谓的AIPC，就是在芯片层面加强了AI算力，同时能够对AI应用运行效率增强的PC产品。

高宇表示：“英特尔定义的AIPC特指具有CPU+GPU+NPU的轻薄笔记本形态，它所强调的场景应用，实际上是利用AI通过云与PC的紧密协作，或在电脑端独立运行大语言模型，为用户实现丰富的AI应用场景。”

因此对于OEM和芯片厂商而言，AIPC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AI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AIPC应用，以此来推动AIPC的发展。

“从硬件上，英特尔为OEM厂商在半年间快速出货了800万片酷睿Ultra处理器，并且也即将推出算力提升3倍达到120TOPS的LunarLake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NeuralnetworkProcessingUnit，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PC以往CPU+GPU的算力组成，在AI时代，PC处理器通过CPU、GPU、NPU三大AI引擎形成合力，共同分担AI运算。NPU的加入，有助于提升AI运算效率和芯片能耗比。到下一代LunarLake处理器上，低功耗的NPU能够带来48TOPS的AI算力，能够持续处理部分AI负载，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？

高宇给出的答案是否定的，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AIPC的概念和硬件框架以后，作为“新物种”的它也遇到了第一个瓶颈：生态。

历史上，许多PC硬件的崛起都离不开“杀手应用”，比如电竞需求带火了游戏本和高刷显示器、个性化表达需求创造了带灯内存条、透明机箱、水冷显示屏等等。

得益于从芯片层面开始的迭代，AIPC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AIPC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。

因此，何时才能有适合AIPC的杀手级应用出现成为了核心，过去大家看到的ChatGPT、StableDiffusion、Pika等爆火的AI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AIPC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AIPC中，云端代表算力上限，端侧代表算力下限，云端AI与端侧AI共同将AI应用体验完整呈现给PC用户，二者在平台上是共存的。而在AIPC层面，想要促进AI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，帮助开发者调优性能。同时，为了更好地为开发者进行服务，英特尔在提出AIPC概念后，就已经打造了自己的AIPC生态朋友圈。先后推出了“AIPC加速计划”、“AIPC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，AIPC的发展路径就会一帆风顺吗？

钛媒体APP分析认为，尽管AI的大趋势已不可逆，但现阶段对于大众层面而言，其仍然处于应用探索阶段。一方面，AI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，现阶段AI应用的供应商和实现路径也并不统一。作为OEM厂商，虽然也希望能够通过开发具体应用来增强自身产品的AI属性，但投入与产出的不对等使得它们更多地还是选择与本地软件供应商合作的方式来解决这一问题，此种合作形式又会导致OEM厂商或者是用户必须要为AI模型、应用的提供商支付费用。

再加上很多AI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AIPC中的“AI”进入“芯片厂商已经提供了底层能力，OEM厂商的产品也提供了产品支持，但消费者因为尚未形成对AI能力的刚需而犹豫是否要为其付费”的尴尬境地。