2024年是AI PC元年，这无疑是整个PC行业在过去一年反复渲染的概念。那么AI PC在过去一年真的获得了消费者的青睐吗？如今作为AI PC这个概念主要的鼓吹者，英特尔站出来踩了脚刹车。
日前在英特尔的2025年第一季度财报电话会上，当被投资者问及“为什么老一代产品（如Raptor Lake）的需求比新一代产品（Meteor Lake）更多，是为了更高的利润率主推老产品”时，英特尔产品部门负责人米歇尔・约翰斯顿・霍尔索斯的回答，是“客户对N-1和N-2产品有更大需求，这样他们可以继续提供消费者真正需要的价格。”
这里投资者提出的需求转向老产品现象，来源于英特尔方面对于“Intel 7”工艺节点产能出现短缺的解释，其表示这一工艺产能短缺的原因是“N-1和N-2”产品需求的意外激增。N-1和N-2代表前一代或前两代处理器，比如英特尔目前最新的处理器是Meteor Lake架构的酷睿Ultra系列，所以N-1和N-2就分别是指14代和13代酷睿。
简而言之，英特尔方面在财报电话会议上的说法，其实从侧面证实了市场对于13代、14代酷睿的需求，远胜过最新的附带NPU单元的酷睿Ultra系列，也印证此前分析机构Canalys对于AI PC出货量的追踪数据。
Canalys公布的相关数据中显示，在整个2024年全球PC市场出货的产品中，带有专门处理AI工作负载（如NPU）芯片或模块的AI PC，比例仅占总量的17%。更令人玩味的是，在这17%里还有54%是苹果的Mac系列机型，也就是说即便英特尔的Meteor Lake和Lunar Lake完全占据了剩余的份额，在整个PC市场中也只有9.18%。
在AI PC这个赛道，英特尔不仅有苹果作为竞争对手，AMD显然同样也不可忽视，所以Meteor Lake和Lunar Lake出货量可能要比理论值低得多。那么问题就来了，AI PC为什么卖不好呢？其实最直接的原因，是目前桌面端尚未出现一款能吸引消费者换机的“杀手级AI应用”。
在AIGCRank排出的2025年1月中国AI应用排行榜中，夸克、DeepSeek、豆包、Kimi、文小言占据了TOP5，整个榜单几乎被通用AI助手、AI伴侣和AI修图应用占据。事实上，另一家统计AI应用机构的Xsignal，同类也给出了类似的榜单。但目前市面上受用户欢迎的AI应用，基本都是通过云端来提供服务，也就是说完全不需要端侧算力。
其实字节跳动、腾讯、阿里等大厂，以及一众中小厂商的想法并不难猜，毕竟如果不基于云服务，就意味着要抛弃大量缺乏AI能力的传统PC和智能手机用户，这对于急需扩圈的AI应用来说显然是不利的。如此一来，AI PC在体验DeepSeek、豆包时，就完全无法获得与传统PC不同的体验。
而类似微软Copilot等系统级AI则有另一个问题，虽然它们确实能让AI PC发挥应有的能力，但也需要用户对于AIGC相关技术有一定的了解。现阶段，AI可以被视为是一把削铁如泥的宝剑，但只有搭配剑法才能发挥威力。目前在AIGC领域，“剑法”指的就是提示词（Prompt）。
尽管在过去一年里，各家大模型的自然语言理解能力又上了一个台阶，不再需要用户提供精准的提示词也能输出质量在线的内容。但是用过ChatGPT、DeepSeek的朋友应该都发现了这样一个现实，那就是怎么自己用DeepSeek与网上那些视频中展示的有着微妙的差异，输出的内容总是不如其他博主们展示的好。
之所以会出现“图片仅供参考”的情况，其实是因为这些博主是通过提示词优化策略来引导AI。比如要求AI以一个既定主题来写一篇文章，如果不经过提示词优化，大概会得到一个采用总分总结构，并在中间罗列一二三四的议论文，一眼就能看出是AI写的。只有不断通过提示词在多轮对话中启发AI，才能引导其生成多变的文风。
当然，以上其实都不是AI PC叫好不叫座的关键，问题的根源出在英伟达身上。得益于英伟达经年累月的宣传，“GPU=AI算力”的叙事已经被建构起来，这就使得消费级和企业级市场的客户如果要组装一台支持AI的PC，第一反应都是围绕英伟达RTX旗舰显卡，乃至H20、H100等GPU来组装PC。
简而言之，当下英特尔Meteor Lake和Lunar Lake等搭载NPU的处理器，所面临的困境，就在于真正的AI生产力场景被英伟达的GPU占据，轻办公场景则完全用不上端侧AI。由此消费者就没有理由放弃13代、14代酷睿，转而选择价格更昂贵的酷睿Ultra了。
