AI PC噱頭破碎，什么才是真AI PC？

作者：鵬程

距離AI PC推出的概念炒作已經一年有余了，但似乎“雷聲大，雨點小”。市場和消費者似乎也并不買賬。AI PC真的“AI”嗎？什么才是真·AI PC？看看真正的AI大廠給的答案吧。

?01AI PC概念的興起

AI PC是Artificial Intelligence Personal Computer的簡稱，最早由英特爾于2023年9月提出，短短時間內獲得業(yè)內廣泛青睞，盡管發(fā)展時間不長，但業(yè)內普遍認為，AI PC將會是PC行業(yè)的轉折點。而Canalys 對 AI PC 的定義為配備專用 AI 芯片組或模塊（如 NPU）的臺式機和筆記本電腦，用于處理 AI 工作負載。

2024年被業(yè)界公認為AI PC應用的元年，各大企業(yè)紛紛推出了自己的AI電腦。

3月初，蘋果發(fā)布AI PC MacBook Air。3月18日，榮耀發(fā)布公司首款AI PC MagicBook Pro 16，緊接著，AMD董事會主席及CEO蘇姿豐宣布AMD銳龍8040系列AI PC處理器已經實現出貨。3月22日，微軟宣布推出Surface AI PC。4月11日，華為發(fā)布新款MateBook X Pro筆記本電腦，首次應用華為盤古大模型。某種程度上來說，強綁定AI概念的PC業(yè)確實有了起色。

2024年第四季度，AI PC出貨量達到1540萬臺，占季度PC總出貨量的23%。2024年全年，AI PC占PC總出貨量的17%。其中，蘋果以54%的市場份額領跑，聯(lián)想和惠普各占12%。受Windows 10服務停止帶來的換機潮，AI PC的市場滲透率將在2025年繼續(xù)提升。但這其中究竟有多少AI含量？

?02AI PC：雷聲大雨點小

2024年2月23日，聯(lián)想CEO楊元慶在最新財報發(fā)布后表示，預計2024年全球PC出貨量將同比增長約5%。盡管面臨一些挑戰(zhàn)，但他堅信人工智能將是推動聯(lián)想業(yè)務增長和重塑的關鍵因素。

然而，楊元慶也指出，目前AI PC市場還處于初級階段，盡管“雷聲大”，但實際銷售量和用戶接受度還相對較低。他認為，這主要是由于技術成熟度、用戶教育以及市場接受度等方面的原因。

對于已經發(fā)布的 AI PC 產品，不少人并不認可，核心在于這些 AI PC 中“AI”與“PC”（硬件）基本是分離的。以目前 PC 上最大的 AI 用例——微軟 Copilot 來說，在英特爾與微軟對AI PC的聯(lián)合定義中，強調必須配備混合架構芯片、Copilot 及其對應的物理按鍵。但事實是，所有升級到最新 Windows 11 版本的 PC 都能使用 Copilot，因為 Copilot 只依賴于微軟 Azure 云端算力，與 PC 硬件本身無關。而作為掌握核心科技的AI芯片老大，英偉達根本就不理微軟的定義，試問又有誰能比英偉達更有AI 的話語權？

而英偉達很早就開始布局 AI 領域的生態(tài)，自1993年成立以來，一直是加速計算領域的先驅，擁有最廣泛 CUDA 生態(tài)應用的 AI 生產力，帶有 N 卡獨顯的高性能PC，不那么依賴于 OEM 的適配，不但可以運行輕量極的 AI 工具，比如本地的大語言模型，簡單的 Stable Diffusion繪圖，甚至可以玩中等規(guī)模的 AI 模型，實際使用的生成速度，也比普通核顯玩AI快得多。之所以現在AI PC受到市場冷遇，主要有以下幾點原因：

1、現階段AI PC搭載的NPU算力不足

Intel NPU的AI性能最高為48TOPS，Intel Xe 核顯大約28TOPS。搭載核顯的 AI PC 算力目前在 10 - 45 TOPS 這個量級，而搭載 GeForce RTX 40 系列 GPU 的設備，涵蓋了筆記本電腦和臺式主機，能提供 200 - 1400 TOPS 不同級別的產品方案選擇。而今年發(fā)布的RTX 5090顯卡采用了NVIDIA的Blackwell架構，這使得它在性能上有了質的飛躍。據NVIDIA官方介紹，RTX 5090的AI算力達到了4000 TOPS，是上一代Ada Lovelace架構的三倍。NPU的AI算力與GPU相比可謂是弟中弟。事實上主流的那些常見AI應用方面，本地上哪怕單塊RTX 4080、4090也不見得多充沛，可想而知NPU這點算力也確實沒有太多作用。

2、NPU不帶DRAM，無法單獨支撐大模型運行

目前的AI大模型從硬件需求來說都是“DRAM 的大模型”。NPU天生不帶DRAM，依賴系統(tǒng)RAM。也就是運行大模型必須另配64G以上的DRAM以配合NPU——都加碼到這份上了，這為啥不直接用APU/GPU跑呢，都要加錢了，讓誰跑不是跑？而且APU和GPU跑AI大模型是開源適配好的，可謂是開箱即用。

3、NPU適配應用少，應用范圍窄

理論上，現在NPU上已經能跑LLM大語言模型、stable diffusion圖片生成、常見CV神經網絡的推理（包括Resnet、yolo）、whisper語音轉文字。基本上所有的AI推理負載，本質上就是矩陣運算，都能夠通過NPU來實現低功耗運行。但實際上現在用戶買到的Windows筆記本電腦，能夠調用NPU的應用場景是Windows Studio Effect里面的背景虛化、剪映摳圖。應用范圍實在是太窄了。

NPU支持的本地程序截止目前非常少。總體來說，目前NPU實際能用的功能都是一些花拳繡腿。這一輪AI真正火起來，還是因為大家看到ChatGPT這樣的聊天機器人能夠解決很多問題。所以如果真的要讓NPU發(fā)揮作用，還是需要能運行LLM大語言模型，而顯然當前AI PC上的NPU無法滿足需求。NPU還是GPU不重要，但本地化的AI很需要。而目前來看，是不是AI PC并不重要，有沒有搭載NVIDIA GPU比較重要。

?03三大廠的“真·AI PC”

此前雖然一些廠商宣傳推出了AI PC產品。但實際上卻至少噱頭居多，只是搭載了NPU芯片，而沒有真正的本地大模型運行。既不能訓練、也不能推理。

AI PC 的概念被廣泛宣傳在筆記本電腦上。然而，現在沒有任何一臺輕薄本，稱得上是高算力的 AI 專用計算設備PC，反倒是傳統(tǒng)的高性能游戲本，搭載強大 GPU 顯卡的臺式機，可以真的去提供真正的 AI生產力。

真·AI PC還是得看能開發(fā)高性能GPU的廠商，比如英偉達和AMD。而就在今年年初CES上，AMD發(fā)布了AI Max 300Strix Halo。黃仁勛也發(fā)布了Project DIGITS。再加上此前蘋果公司的Mac Pro。這三個是本地部署大模型的利器?？胺Q“桌面AI超級電腦”。

AMD發(fā)布的Strix Halo有兩種：消費級的Strix Halo---主要用于消費性能筆電（游戲本）和商用級的Strix Halo Pro---主要用于移動工作站。曝光的3DMark測試數據顯示，其旗艦型號Ryzen AI MAX+ 395有16個基于Zen 5架構的CPU核心，32線程；40個基于RDNA 3.5架構的GPU核心，即Radeon 8060S核顯；最高120W，是標準移動APU的3倍；支持四通道LPDDR5X內存，提供高達256 GB/s的帶寬。值得注意的是，集成的Radeon 8060S核顯性能竟達到前代Radeon 890M的三倍以上，甚至逼近RTX 4060獨顯水平。

英偉達將其發(fā)布的Project DIGITS稱之為“目前體積最小的AI超算”。Project DIGITS使用了一顆定制的“GB10”超級芯片，它在一個核心里融合了基于Blackwell架構的GPU，以及NVIDIA與聯(lián)發(fā)科、ARM三方合作研發(fā)的Grace CPU。資料顯示，其中的Blackwell GPU能夠提供1PFLOPS的FP4算力，同時Grace CPU則包含了10個Cortex-X925核心和10個Cortex-A725核心。在GPU和CPU之間，則是通過大型超算同款的NVLINK-C2C芯片到芯片互聯(lián)總線連接。

Project DIGITS還配備了一顆獨立的NVIDIA ConnectX互聯(lián)芯片，它可以讓“GB10”超級芯片內部的GPU兼容多種不同的互聯(lián)技術標準，其中包括NCCL、RDMA、GPUDirect等，從而使得這顆“大核顯”可以被各種開發(fā)軟件和AI應用直接訪問。而蘋果則在2023年發(fā)布了M3系列芯片并配備了下一代 GPU，代表了蘋果芯片圖形架構史上最大的飛躍。不僅速度更快、能效更高，并且還引入了稱之為“動態(tài)緩存”的新技術，同時首次為 Mac 帶來了硬件加速光線追蹤和網格著色等新渲染功能。

渲染速度現在比 M1 系列芯片快 2.5 倍。值得注意的是，全新的M3 系列芯片帶來最高128GB的統(tǒng)一的內存架構。蘋果稱，對高達 128GB 內存的支持解鎖了以前在筆記本電腦上無法實現的工作流程，例如人工智能開發(fā)人員使用具有數十億參數的更大的Transformer模型。去年蘋果有發(fā)布了M4 Pro芯片，性能號稱超越AI PC芯片。

而這三者都采用了一種叫做統(tǒng)一內存架構的技術。統(tǒng)一架構的好處，就是把以前內存和顯存（顯卡的內存）做了統(tǒng)一，這樣就減少了CPU和GPU通信時候，在內存和顯存之間數據通信時候的拷貝。此外，這一技術也能使電腦顯存更大，從而可以打破消費級顯卡在運行大模型時候顯存不足的困境。值得注意的是，統(tǒng)一內存設計不是英偉達首創(chuàng)，蘋果M1才是第一例。

?04Deepseek開啟桌面 AI 超級電腦之戰(zhàn)

近一段時間以來，DeepSeek線上算力的嚴重不足，帶火了大模型本地部署需求，三大廠的“真·AI PC”也都開始廠商部署DeepSeek。

而DeepSeek作為一款MoE模型對顯存要求高，對算力/內存帶寬要求相對低。這也給了這些通過統(tǒng)一內存技術而擁有大顯存的桌面AI超級電腦可乘之機。

之前有國外大佬用8臺M4 Pro Mac mini跑DeepSeek V3。同樣的，預計可以利用四臺Project DIGITS來部署DeepSeek V3，而且生成速度應該也會快很多。根據AMD自己的公布，strix halo架構APU可以部署70B的模型，比4090快2.2倍，功耗低87%。有網友表示，“打算等halo筆記本上市之后把現在的筆記本換掉的，本地部署大模型確實有意思，再過幾年也許就可以本地部署671B的INT8或者FP8大模型了。

除了大模型，RAM和CPU配置提高了，做其它事情也快。”AI賽道，或許是國產廠商切入PC芯片領域的契機。當前許多廠商開始營銷各類AI一體機產品。相信如果國產廠商能推出更大統(tǒng)一內存，比如256G版本的國產“Project DIGITS”，也許會更受歡迎。

AI PC 的概念，是任人打扮的小姑娘。故事，其實各家有各家的講法。OEM 各大廠百花齊放，砸錢砸工程師做本地化AI應用，軟件有些能本地也能云，云服務可以接入國產模型做商業(yè)，可能是一快很好的蛋糕。低延遲+隱私保護，或許是拉動類似GPT一類大語言模型，SD繪圖，聲音克隆，AI補幀，摳圖，重繪等本地化AI應用的一個點。AI PC 的足夠強的邊緣算力 + 大內存（顯存）+優(yōu)化到足夠高效的軟件，結合起來才能有望解決行業(yè)痛點，大批量落地 AI 終端。

所以說，AI PC 其實也不完全是噱頭炒作，不管是更普惠的AI，更高能效的AI，還是更強大算力的AI，還是基于云和網絡更簡單好用的AI，都是有在進一步發(fā)展技術，摸索市場。