AI PC是否能真正引领个人电脑走向复苏？

凌一

无论在日常生活中，还是在股市投资中，“消费”都是永恒的话题之一。最近有关消费电子板块的讨论日益增多，许多人都认为消费电子的两大主力智能手机和个人电脑在沉寂许久之后将迎来久违的复苏。那么，个人电脑市场复苏的催化剂和可能途径是什么？

在新冠疫情初发阶段，由于在家办公及学习的风潮兴起，对个人电脑的需求呈现爆炸式的增长；随着疫情消退，个人电脑的销量也节节回落。Gartner公司的初步统计结果显示，2023年第三季度全球个人电脑出货量总计6430万台，较2022年第三季度同比下降9%。这意味着全球个人电脑连续第八个季度同比下滑。但是好消息是，第三季度的结果相比第二季度出现了环比11%左右的增长。Gartner 认为，个人电脑市场已经见底，预计从2023年第四季度开始，个人电脑市场将再次出现同比增长。 而另一家著名的市场调查机构IDC的研究数据也显示类似的结论。

结合经销商库存数据，以及市场出货及销售数据来看，我也认为个人电脑市场确实已经见底。但是，见底并不意味着后面会立刻反弹，甚至反转，理论上也有可能长时间在底部盘整。形势是否会向好的方向发展，取决于是否会有新的催化剂。我认为所谓的“更新换代”需求严格来说是中性的，考虑到当前经济形势并不算稳定，可能很多公司和个人消费者会推迟正常的电脑更新换代计划，让旧机器发挥更多余热。目前在市场上，对于可能的新催化剂，参与各方提到次数最多的就是“AI PC”概念。

与目前的个人电脑相比，理想中的AI PC拥有更强大的人工智能能力，能够在本地承担一定的人工智能工作任务，比如运算与推理。现阶段，人工智能的主要工作由于算力需求巨大，因此都是在云端由性能强劲的服务器来完成的，需要将海量的数据发往云端，这不可避免地涉及到隐私等问题。而“边缘人工智能”（edge AI）的说法由此应运而生，人们期望它能与云端互相配合，在减轻云端工作负荷的同时，也能将更多的数据留在本地，加强数据安全。除此之外，理论上边缘人工智能相比云端还具有低时延、高效、个性化等特点。

设想挺美好，但消费者是否真的会为此买单？消费者固然会被“人工智能”所吸引，但是他们真正需要的其实是人工智能带来的各种应用在功能和性能上的提升。因此，AI PC要想从概念炒作层面真正成为个人电脑行业的催化剂，除了要在实践中体现出安全、高效等基本特点之外，还需要在软件应用侧真正有所突破。而这一突破，其实需要与AI硬件、操作系统以及大模型等互相呼应，仅仅单点突破是不够的。

在电脑硬件方面，最受关注的自然是片上系统SoC。以前最常关注的是中央处理单元CPU，和图形处理单元GPU，现在神经网络处理单元（NPU）应运而生，这三者构成了个人电脑侧人工智能的硬件核心。主要厂商方面则动作频频：英特尔将于12月14日正式推出面向下一代AI PC的酷睿处理器（代号Meteor Lake），其最大特点就是首次引入了用于人工智能加速的NPU。Meteor Lake采用Intel 4制程（相当于7nm工艺）并集成英特尔锐炫显卡，这带来了独立显卡级别的性能。而超微电子（AMD）则已经领先一步，其内置AI引擎的锐龙7040处理器已经上市。10月31日，苹果在名为“Scary Fast”（超乎想象的快）线上发布会上发布了全新的M3芯片系列，全系列芯片均引入增强型NPU，可用于加速强大的机器学习模型。苹果特别强调，性能强劲的Ｍ3 Max甚至可以被用于研发人工智能软件。另外值得一提的是，手机领域的王者高通在10月24日开始的2023骁龙峰会上正式发布了其PC平台方案——骁龙X Elite处理器，意欲在未来的AI PC大市场中分一杯羹。据称骁龙X Elite算力峰值能达到75 Tops，支持在电脑终端运行超过130亿参数的生成式AI大模型。可以说各硬件厂商都已经对AI PC做出了积极的尝试和准备。

在软件方面，微软的步伐很快。最重要的举措当属Windows Copilot的推出，这使其操作系统从Windows 11开始，成为第一个集成了AI助手的个人电脑平台。此外，微软将Bing Chat集成到了Windows搜索框里面，使其对Windows的所有应用都可用；开发人员也能够将他们的应用程序集成到Windows Copilot中，以便增加对原生Windows应用程序的参与。值得一提的是，微软还引入新的混合AI循环，以支持跨平台和跨Azure云服务的AI开发，并支持来自AMD、英特尔、高通的AI PC芯片（这听起来简单，但实际并不容易。比如，微软需要为高通的AI PC芯片提供适用于ARM平台的Windows 11 64bit版本）。最后，微软还推出了Dev Home，旨在帮助开发人员在Windows上提升工作效率。

大模型对于个人电脑来讲是“新鲜事物”。之前的大模型，如GTP3的参数量大致在1750亿，GTP3.5达到2000亿；而百度的“文心一言”，腾讯的“混元”，华为的“盘古”等大模型参数量均达到千亿级别。如此巨大的参数量，必然对应巨大的算力需求，所以之前的人工智能任务，主要是在数据中心云端来完成。现在如果想让个人电脑承担AI工作，一是需要电脑端的硬件（算力）有提升，二是要求模型的参数量要降下来（最好到百亿级别甚至更低），通常还需要进行低比特量化。针对这种需求，大模型巨头纷纷响应，目前Meta开发的Llama2的基准版参数量最低仅70亿，而谷歌在5月份推出的新一代的大语言模型PaLM 2相對于上代大模型PaLM参数量更少，但性能表现更优。PaLM2有四种不同大小的模型，其中最小的模型（代号Gecko）可直接在移动设备上使用。此外大模型压缩技术也应运而生，比如联想公司就宣称其基于大模型压缩技术，可把大模型压缩成多个小模型来植入。

最后则是AI应用的进展，这是用户最关心的。对于消费者而言，可以不懂什么是NPU，不懂什么是大模型，但一定会关心AI电脑上有哪些颠覆性的应用场景。首先就是微软的copilot（超级助手），其次是“文字生成图像，甚至视频”，这对许多设计师以及艺术行业从业者来说有非常强大的吸引力。简短的文字输入后，就能迅速生成精美的图像甚至视频，显然这会大大提升工作效率。当然，随着参与者的增多，相信会有更多的需求被挖掘出来，会有更多的软件应用出现，甚至会有更多的商业模式涌现。

AIPC 要想从概念炒作层面真正成为个人电脑行业的催化剂，还需要在软件应用侧真正有所突破。

当然，要想让AI电脑真正取得成功，产业链全方位的合作是必不可少的。以英特尔为例，不仅自己研发用于AI电脑的处理器硬件，同时也启动了“AI PC 加速计划”。该计划旨在联结独立硬件供应商（IHV）和独立软件供应商（ISV），并充分利用英特尔在AI工具链、协作共创、硬件、设计资源、技术经验和共同推广的市场机会等资源，加速全新应用案例，并吸引更广泛的PC产业伙伴融合到AI PC生态系统的解决方案中。目前该计划已经吸引超过100家ISV合作伙伴深度合作，并集合300余项AI加速功能，英特尔期望能在音频效果、内容创建、游戏、安全、直播、视频协作等领域继续强化用户在个人电脑上的体验。

总体来说，AI PC正在从梦想到现实的路上，按照现在软硬件各方面的进展，预计在2024年下半年AI PC会开始逐渐放量。但是，AI PC能否被消费者真正接受，其实是取决于其在应用层面带来创新的进度，比如在工作方面能真正提升人们的工作效率。回想一下当初流行的5G概念，之后人们发现，在手机应用侧，5G并没有带来突破性的消费体验，5G概念渐渐也就无法驱动人们去购买新手机了。

短期之内，不考虑AI PC概念的话，影响个人电脑销量的关键因素是Windows操作系统升级驱动的产品更新换代需求与宏观经济压力下企业及消费者收紧钱包之间的较量。

综合考量，未来个人电脑销量有望温和复苏（不太可能出现如疫情期间电脑销量暴涨，或是如英伟达GPU那样被排队抢购的盛况）。

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