为什么说AIPC改变了PC产业？

原文来源：解码Decode

图片来源：由无界 AI生成

1985年，当中国第一台高级中文微型计算机长城0520-CH，漂洋过海赴美参加计算机工业展览会时，《商业周刊》夹枪带棒的说：“这是中国向美国计算机资本的第一次突然袭击 。”

而这次突然袭击的另一层意味，则是代表着IBM 5150诞生4年后，中国的微型计算机也实现了从无到有。

过去40多年里，中国PC产业划出了三个泾渭分明的阶段，第一个就始于长城0520-CH。长城、联想等PC品牌在1980年代的创建承接了计算机产业第一波小型化、图形化浪潮，更重要的是完成了国产化的历史突破。

第二个则是千禧年个人计算机的网络化、移动化浪潮。典型如联想，预判了这一波风潮，1999年推出的“天禧”因特网电脑是其问鼎全球PC之冠的一大功臣。

如果说前两个阶段是摩尔定律和全球供应链的杰作，那么到第三阶段，AI的加入将使PC产业进入一个新的竞争维度。

因此，AI PC似乎顺应潮流般成为了通往下一个时代列车的车票。资本率先嗅到了机会，如前言提到，联想作为全球最大的PC制造商，乘着AI PC浪潮在资本市场表现亮眼。

一般来说，资本市场的看多通常来自两个方面：利好消息的密集度，以及未来的增值空间。

关于前者，在《请回答AI PC》系列的第一篇文章中我们已经整理过，在那之后联想又展示了更多细节性的东西，比如AI个人助手小乐同学可以通过自然语言交互处理PC操作，也可以帮助用户处理复杂报表并进行更加结构化的呈现，以及作为生产力工具的自动PPT生成。

关于后者，我们首先能想到的就是，随着AI PC产品正式发售，用户生产力将会被极大地释放，一个很近的例子就是大家的年终总结。

可以说打工人苦年终总结久矣！一到年底，脉脉等职场相关平台上聊得最多的，一个是年终奖，另一个是年终总结。年终总结的好坏，甚至将一定程度上影响打工人辛苦一年拿到的这份年终奖。

暂且不提小部分T0玩家信手拈来就是一份高质量总结。在大模型技术普及之前，一般打工人的创作流程都是全网搜罗一份适合的模板，要求行业适合、业务适合，最好项目都有重叠以便批量模仿，然后，再从自己过去365天写过的文档、大大小小的周报中回想自己干了什么，有哪些能用来“邀功”一下。一切准备妥当后，成稿则另需几个日夜。

设想一下，如果自己的电脑上有一项功能，可以完成模板选择（网络数据筛选）、信息整理（私人数据库调用），还能将合适的模板和个人数据利用算法进行整合，自动创作一份年终总结，你的年末的焦虑是否会有所缓解？

以上的一切都将在具备端侧大模型支撑的AI PC上实现，它能够容纳个人全生命周期的数据并形成个人知识库，甚至可能比你更了解你这一年的工作成果，并准确的将它写出来。

而且最最令人兴奋的是，英特尔规划，到2025年将有1亿台AI PC售出。也就是说，每一个打工人都能亲历这场徐徐而来的时代变革。

1 PC产业链的解耦与重构

PC产业经过40多年发展，已经形成了固定的周期特征，出货量会跟随用户的自然换机需求上涨或下跌。

从过去近20年PC出货轨迹来看，2011年和2021年都有一个波峰，当然后者有居家办公需求暴涨的因素在内。

自然换机周期决定出货量涨跌的背后，暴露的是产业缺乏足够成熟的创新技术出来，其症结在于，PC产业的创新很大程度上不掌握在终端制造厂和零部件厂商手里，而是由离用户更远的芯片和操作系统厂商主导。因此，产业停留在硬件堆叠、微创新困境上也是迫不得已。

等到了后摩尔定律时代，当芯片的运算速率由先进封装决定时，AI的出现就给PC产业打开了一扇大门。

某种意义上，AI PC属于软件定义硬件，庞大的AI算法需要更强算力的芯片支撑，于是无论英特尔还是AMD，亦或是高通，都在升级架构、强调制程，以期能在AI PC上达到更好的运算和推理。

从这个角度看，AI PC直接改变了芯片厂商的竞争路径。从前是沿着摩尔定律慢慢磨，之后则是架构和算力的争夺了。

（图源：西南证券）

不过，在AI PC产业里，最有想象力的还是操作系统和终端厂商。

作为“卖铲人”，芯片厂商为满足AI而致力于开发更强算力，而算力的直接服务对象正是操作系统和终端厂商。

对操作系统而言，算力被各种各样的AI服务消耗，譬如Microsoft 365 Copilot，它可以基于用户在Microsoft Graph中的业务数据（电子邮件、日历、聊天、文档等），从会议、电子邮件和聊天中生成更新，让用户了解项目进展，或者根据内部文件和网络数据创建SWOT分析。

而对终端厂商而言，AI PC的吸引力在于利用AI可以完成角色定位的跃迁。

从前固有的产业链条下，下游的终端厂商属于组装厂，上游生产什么就卖什么；如今在AI PC上，终端厂商的主动权会更大，这其中一个重要原因就是端侧大模型。

端侧大模型对终端厂商的影响，用高通CEO安蒙的话说，是以应用为中心的用户界面发生改变，生成式AI将成为人与应用之间的接口。

也就是当端侧大模型进入PC，终端厂商可借助自己提供的服务成为新的AI入口，类似联想的小乐同学，在一个对话式窗口下根据用户指令调用PC程序完成操作。

于是一个可预见的AI PC场景就是，类似于Adobe这样个性化、复杂/专业功能的应用软件或成为AI PC生态壮大的主力军，而功能单一的应用就可能被AI PC自带的AI助手替代。

如此一来，终端厂商的角色定位就从单一的设备制造厂，变为能借AI实现软件增值的服务商。

不仅如此，终端厂商提供的AI功能也能引导下游零部件厂商的技术创新。比如交互方式的增加，就需要零部件厂商根据要求创新传感器、摄像头。

总之，终端厂商将借助离用户最近这一优势成为AI的聚合中心。其向下承接用户的数据生产和逻辑推理，并根据用户需求创新交互、内容和应用生态；向上反馈计算需求，协同芯片厂商优化NPU能力。最终，一套新的PC逻辑将会建立——离用户最近的参与者就会进阶为生态组织者。

2 关于路线与数据的竞争

有人将AI之于PC的价值比作自动驾驶汽车对于传统整车市场的价值，这个比喻恰如其分。因为在AI模型的支持下，AI PC对于传统PC的市场价值，将在硬件端和软件端同时产生突破性创新和商业价值上的赋能。

这种赋能正是今天资本市场看多AI PC的核心原因之一。

市场普遍认为，PC市场在去年年底已开始复苏，而随着AI PC终端的相继落地，整个市场将会迎来一个前所未有的转折点。

如今这个目标距离实现已经越来越近了。

在英特尔正式推出了AI PC处理器后，最快如联想已经表态搭载个人大模型的新设备将于2024年9月与消费者见面，其它如宏碁、华硕、惠普等厂商也先后公布了时间表。

在之前的文章中，我们认为从中胜出的关键，在于谁有清晰的战略路线图、技术路线图和强大的生态伙伴。

而在本文，我们试图理清一个更细致的问题，谁能在AI PC的产业全景图中，占有一席之地并且大有可为。

战略、技术以及生态伙伴，是构建AI PC产业的重要组成，在此基础上我们认为还要再加上两个维度，即路线和数据。

所谓路线，是指终端厂商提供AI能力的具体输出形式。

譬如Open AI即提供面向普通用户的生成式AI服务ChatGPT，也面向企业用户开放了插件功能。对于终端厂商而言，他们的客户中既包括广大的个人用户，也覆盖大量的企业用户。那么如何调配AI PC能力的输出就是一个重要课题。

而目前业界，只有联想提供了一种相对详细的混合AI框架方案。

联想的混合AI框架包含公共、私域、个人三种大模型，在模型微调/压缩以及隐私保护等技术支持下，面向企业及个人分别提供AI能力。

而在其中涉及到的私域大模型的微调、个人大模型的模型压缩以及数据管理+隐私保护技术，就是终端厂商决胜的关键因素了。因为它不涉及广泛的生态问题，而在于企业自身的能力和技术水平。

类似的功能虽然其它大模型或者加入AI功能的PC产品也具备，但基于底层硬件+软件的AI PC，因为其有本地NPU算力的支撑以及大模型的离线推理，将会在响应速度上有更好的表现，而这个响应速度就是厂商能力的差异化体现。

至于数据，则是参考大模型的竞争要素而来。

在大模型的竞争中，时间和数据是两项至关重要的条件。同样的训练环境和数据下，谁更先一步开始训练就可能更先获得能力，而这种领先是对手无法追赶的优势。

同样，谁拥有更丰富多元准确的数据，谁就能训练出效果更好的AI。

对于终端厂商来说，假设端侧大模型的起点一致，那么决定它们进化迭代的要素就变成了上述两个因素，时间和数据——谁训练的时间更长、谁的数据更好。

从这一点出发，联想就存在比较大的优势。一方面，其AI战略出发较早，2017年就开启了智能化转型。另一方面，作为全球出货量最大的PC厂商，用于大模型训练的数据将会也是其它厂商不能轻易追赶上的。

3 重要的是用户

对于行业来讲，一个好消息是，PC产业在经历过阵痛之后，已有走出低谷的势头。

根据IDC发布的最新数据，2023年Q3全球PC出货量为6820万台，环比增长11%，同比降幅收窄至8%，大量PC尤其是疫情期间买的，在未来两年将进入换机高峰。

岁末多家券商在年终盘点的研报中表达了对PC产业的看好，中信证券认为大模型应用、主核、软件架构交替升级有望重新演绎“Tick Tock”（工艺年-构架年）发展模式，进而加速PC换机节奏。

西南证券此前也在一份调研中预测，2024年将迎来一次PC换机潮。核心理由除了Windows版本更新外，最重要的一条就是：个人电脑中AI功能的增加和创新将催生市场新需求。

Canalys甚至预测，兼容AI的个人电脑有望在2025年渗透率达到37%，2027年兼容AI个人电脑约占所有个人电脑出货量的60%。

而这一次的泼天富贵，硬件算力端（SoC、存储）、终端品牌商将有望核心受益，零组件及组装中部分环节如传感器、电池、散热结构件等部分受益（参考消费电子产业链“微笑曲线”）。

当然这些利好的预测背后自然也少不了整个产业链的通力合作。

英特尔在Meteor Lake之外还推出了AI推理和部署运行工具套件OpenVINO；宏碁与英特尔合作通过OpenVINO工具包共同开发了一套宏碁AI库；高通推出用于PC端算力达到75 TOPS的骁龙X Elite芯片平台…

最后的最后，当我们讨论完资本以及产业是如何看待这次AI PC革命的时候，请不要忘记：摩尔定律和产业链全球分工虽然在PC产业中占据着重要地位，但它们本质上都是为消费者服务，最终的目标是实现效率的最大化提升。

1996年，下载1Gb的文件需要三天半以上。到了今天，在WiFi或者5G网络下可能只需几分钟。也就是说，效率上的大幅提升，才是技术创新的意义。

如今，AI PC正处于变革爆发的前夜，无论最后谁能胜出，都意味着产业得到进化、企业得到历练，最重要的是，用户得到解放。