自从英特尔在2023年9月首次提出AIPC（人工智能个人电脑）概念以来，这一领域瞬间成为了业界讨论的焦点。AIPC被定义为配备专用AI芯片组或模块（如NPU）的台式机和笔记本电脑，旨在高效处理AI工作负载，这被视为PC行业一个重要的转折点。2024年被普遍认为是AIPC应用的元年，苹果、荣耀、AMD和微软等科技巨头纷纷发布了搭载AI技术的新产品，其中苹果以54%的市场份额在这一新兴市场领跑。在2024年第四季度，AIPC的出货量达到1540万台，占季度总出货量的23%，全年占比则为17%。预计这一势头将在2025年因Windows10停止服务而进一步加速。但尽管市场热度不减，AIPC的实际销售量和用户接受度却仍显不足。联想CEO杨元庆指出，目前AIPC市场还处于初级阶段，技术成熟度、用户教育和市场接受度等方面的挑战依旧严峻。许多消费者对已发布的AIPC产品持怀疑态度，质疑这些产品中的‘AI’是否真正与‘PC’硬件深度融合。以微软的Copilot为例，尽管被强调为AIPC的核心功能，实际上只要升级到最新的Windows11版本，任何一台PC都能使用这一AI工具，因为它的运作依赖于微软Azure云端的算力，与PC硬件本质上无关。这种情况让消费者对AIPC的实际价值产生了疑问。英伟达，作为AI芯片领域的领军者，对AIPC的定义与发展有着自己独到的见解。英伟达早期已布局AI生态系统，其高性能的GPU在AI场景中广泛应用。相比之下，AIPC目前所搭载的NPU算力显然不足以满足主流AI应用的需求。例如，Intel NPU的AI性能最高为48TOPS，而搭载GeForce RTX40系列GPU的设备，则能提供200到1400TOPS的算力选择，更是今年发布的RTX5090显卡，将AI算力提升至4000TOPS，远超当前的NPU。NPU还面临缺少DRAM、适配限量、以及应用范围窄等多重问题。在当前AI大模型的硬件要求中，‘DRAM的大模型’势在必行，而NPU天生不带DRAM，依赖系统RAM，这使得运行大模型时需额外搭配高容量DRAM，增加整个成本。同时，NPU豪小的程序支持也使得实际应用场景受限，因此尽管AIPC的概念被广泛宣传，能够实现本地化AI应用的高性能设备仍属凤毛麟角。真正的AIPC如想发挥其潜力，需具备强大的边缘算力、大内存（显存），以及优秀的软件优化。在这方面，英伟达、AMD和苹果等公司的高性能GPU产品则显得更具竞争力。例如，AMD推出的AIMax300StrixHalo与英伟达的Project DIGITS被誉为‘桌面AI超级计算机’，能够用于本地大模型部署，满足高性能AI应用需求。这些设备采用了统一内存架构技术，减少了CPU与GPU之间的数据传输，提升了运行效率。同时，大显存的设计也有效解决了消费级显卡在处理大模型时显存不足的问题。以苹果M3系列为例，其高达128GB的统一内存架构，给人工智能开发者提供了在笔记本上使用更大Transformer模型的可能。随着DeepSeek等大模型对本地部署需求的增加，这些高性能桌面AI超级计算机正越来越受到关注。值得一提的是，DeepSeek作为一种MoE模型，对显存要求高而对算力/内存带宽的要求较低，非常适合在这些设备上运行。一些海外用户已成功使用多台M4Pro Mac mini与Project DIGITS来部署DeepSeek V3，并收获了良好的效果。对 AIPC 的未来发展，业内普遍认为低延迟和隐私保护将成为推动本地化AI应用的重要动因。AIPC必须具备强大的边缘算力、大内存，以及优化高效的软件，方能应对行业痛点，实现AI终端的大规模落地。因此，AIPC绝非沦为市场炒作，而是在不断的发展与探索中寻求解决方案。在此背景下，国产厂商也看到了PC芯片市场的机会，许多企业开始推出各种AI一体机，并尝试推出更大统一内存的产品来满足市场需求。如果国产厂商能自主研发出类似256GB版本的‘Project DIGITS’等产品，或许能在AIPC市场上占得一席之地。随着技术发展与应用场景的持续扩展，AIPC有望在未来实现更加广泛的应用。此外，OEM厂商们也在加紧研发与资源投入，推动本地化AI应用的进展。软件方面也在积极探索本地与云端结合的解决方案，以适应不同用户的九游娱乐文化 九游app官方入口需求。尽管目前AIPC市场的挑战与争议依然存在，但无法忽视的是AI技术已成为推动PC行业持续进步的关键力量。随着技术的不断成熟与应用场景的多元化，AIPC有望在更广泛的领域发挥其重要作用。