每一次技术浪潮来临时，PC行业似乎都像是一位坐在沙发上的中年人，动作缓慢，神情迟疑。
但别误会，中年并不意味着落伍。当AI成为新一代平台能力的代名词，PC，这位“被手机抢了风头”的老朋友，正在默默酝酿一场重构——AI PC正在重新定义“个人计算”的意义。
过去，PC的变革往往是形态上的：从台式到笔记本，从厚重到轻薄，从触控到二合一。
而这一次，变化来自“算力调度”和“模型陪伴”——我们正在进入一个NPU+大模型本地运行的新时代。它不是更快、更薄，而是更“懂你”。
我们早已习惯了把电脑视为一种习以为常的存在。在手机统治一切的今天，它仿佛只属于办公桌、属于打工人、属于还没来得及被替代的“旧时代”。
但事实是，这台长年默默无闻的设备，正走在一次重生的边缘。一场名为AI的革命，正在让它悄然变得不同。
过去四十年，PC从未停止变化。它从未移动过太远的位置，却一次次改变了我们对“计算”的定义。上世纪八九十年代，它是功能强大的工具：打字、编程、绘图，全靠它完成。
进入互联网时代，它成了窗口和通道，成为我们连接信息的桥梁。从局域网走向浏览器，从本地软件到SaaS应用，PC逐渐被拆解为“上网和服务的入口”。
为什么我们需要AI PC？答案在于旧范式的极限逐渐显现。传统PC固然强大，但它只能“被动执行”——每一项工作都要用户亲自点击、手动操作。
随着模型与数据的快速发展，用户开始需要一种更聪明的计算方式：不只是“完成任务”，而是“理解意图”，提前提供帮助，甚至具备一定的共创能力。AI的快速突破，为这种转变提供了可能。
什么是AI PC？它不只是加了一颗AI芯片的PC，而是从硬件、操作系统、交互逻辑、生态软件共同改变后的新物种。根据IDC的定义，AI PC必须具备CPU、GPU与NPU三种核心计算单元的集成，具备本地AI推理能力，可以在设备端运行轻量级大模型，从而减少对云端的依赖，同时更好地保护隐私、提升响应速度。
AI PC的真正价值，不是展示“我能干什么”，而是“我能为你省下多少步骤”。你不再需要打开五个窗口收集资料，不必在多个软件之间反复切换，你只需一句自然语言，就能唤起AI的理解、执行和生成能力。它懂你的历史习惯，能跟随你的节奏，甚至能预测你可能的需求。它不再只是一个工具，而是逐渐成为一个会“陪伴你工作与创作”的数字拍档。
在体验层面，AI PC带来的是一种全新的“人机互动关系”。传统交互是你适应它，而现在，是它来适应你。从Copilot在文档中的自动润色，到图像软件中的智能选区，再到系统级的语义搜索和多模态指令，AI PC让自然语言、意图识别和个性化理解成为可能。
AI PC的出现，标志着个人计算正在进入“智能协同”的新时代。它既延续了PC作为生产力工具的核心定位，又用AI为其注入了理解、生成与反馈的灵魂。
如果说AI PC的诞生是一场技术觉醒，那它的发展，则是一场关于速度、战略与生态的全球竞赛。从英特尔与微软的深度绑定，到苹果对“本地智能”的沉默演进，再到中国厂商在大模型端侧能力上的加速突破，AI PC这个看似传统的赛道，正在被注入前所未有的动能与张力。
微软不再满足于“操作系统”这个定义。Windows 11中嵌入的Copilot功能，以及专属AI Copilot键的推出，标志着它要将整个Windows平台变成一个“AI原生”的平台级智能体。
相比将AI作为某些软件的辅助能力，微软的策略更激进也更彻底——它希望未来用户与PC的交互方式，不再是点击和搜索，而是直接通过自然语言进行对话，并跨应用调用各种能力完成任务。
这种系统级的改写，对整个PC生态的影响堪比当年的“开始”菜单。借助与OpenAI的深度绑定，微软拥有了将最新大模型能力本地化的先发优势，也正在与芯片厂商协同重塑硬件逻辑。它试图让操作系统成为个人智能体的大脑中枢，而不仅仅是软件运行的载体。
Copilot+ PC 拥有当今PC 中最强大的NPU，可在每秒执行超过45 兆次操作（TOPS），提供更佳的新AI体验包括：
苹果一如既往地“沉默推进”，没有高调宣传AI PC的概念，但其实早已走在AI本地化的最前列。
从M1芯片开始，苹果就在每一代SoC中加入强大的Neural Engine，16 核设计能够每秒执行高达 11 万亿次运算，为本地AI推理铺设算力基础。
macOS系统层面对机器学习的深度支持，使得包括Siri、图像识别、邮件归类、快捷指令等一系列体验，都悄然具备了“自学习”“上下文记忆”和“即时生成”的能力。
苹果不会用“AI PC”去定义自己，但从硬件到系统到软件，构建的早已是一套闭环的智能生态。它不需要解释什么是AI PC，它的产品就是。
联想作为全球PC出货量长期第一的企业，在AI PC浪潮中反应迅速，战略清晰。
2023年就提出“AI for All”战略，明确要将AI能力贯穿于PC、服务和解决方案三大层面，旨在“让世界充满AI”。
在硬件端，联想率先推出搭载AI芯片的YOGA系列笔记本，并与微软、英特尔深度合作，推动Copilot在自家产品线上的落地。
搭载了联想小天的产品能够与用户进行自然交互并准确理解用户的意图。联想小天具备出色的学 习能力、反思能力以及超凡的记忆力，能够形成逻辑严谨的推理链条，对复杂任务进行分解和规 划，从而更好地满足用户的需求。
同时，联想小天是端和云混合的个人智能体，离线状态下仍可依靠本地大模型和个人知识库处理用户的任务。此外，联想小天的个人智库、个人智能体等特性也可以深度地保护用户的隐私和安全。用户可通过不同产品唤醒联想小天，并通过联想小天实现 绘画、文件生成、购买商品、同步翻译和记录会议纪要等功能。
自研芯片、自研操作系统、自研大模型“三位一体”，使其AI PC不只是“接入能力”，而是“自成体系”。
自2018年以来，华为PC引领了一碰传、多屏协同、移动应用引擎、超级终端等多个技术节点。随着AI大模型时代来临，本次华为带来了AI新体验。
相较于其他AI PC，华为智慧PC有三大AI优势：大模型优势、端云协同优势、全场景优势。
华为的智慧PC不仅有强大的算力底座和智能感知能力、智慧互联能力，最关键的是有大模型的能力。
MateBook系列新机搭载盘古大模型精简版，能在端侧实现会议摘要、文档翻译、语音助手等功能，强调本地推理、隐私保护与低延迟响应。另外，配备华为盘古大模型以及第三方合作大模型的AI空间，基于此提供智慧场景解决方案，让大家全面提升创作、办公和学习效率。
华为深知中国市场对数据安全的高度敏感，因此在To G与To B市场中更强调“AI能力不出设备”，并围绕昇腾NPU生态打造国产化替代能力。这种以“端”为核心的AI策略，不仅是技术选择，更是制度适配。
戴尔与惠普则延续了它们在企业市场的稳健风格。在AI PC上，它们不追求眼花缭乱的消费体验展示，而是更强调“实际应用场景”的解决能力。智能会议记录、远程办公优化、资料整理自动化、客户服务响应等，是它们押注的重点方向。
在硬件方面，这两家厂商与英特尔、微软形成稳定协同机制，保证软硬件兼容性和部署可管理性。对于大型企业客户来说，这种稳妥、可信、无风险的AI升级路径，比“先锋玩法”更具吸引力。
惠普通过惠小微智能助手4.0、AI小惠和应用商店三大部分的协同，让AI充分覆盖PC使用场景。
惠小微智能助手4.0提供了丰富多元的AI使用体验，接入百度“文心一言”、金山办公“WPS AI”，并且提供电脑管理功能，还可以智能地为会议提供辅助。
AI小惠作为惠普AI PC的本地AI解决方案，可以帮助用户获得更加个性化的PC使用指导，可以帮助用户完成新机设置、BIOS调节等操作，遇到网络故障，也能让它帮忙处理。
应用商店集合了大量正版主流应用，涵盖日常办公、娱乐休闲，同时也包含专业领域软件，用户实现一站式搜索的同时，确保下载、安装、使用全过程的安全。
为了让客户对AI PC的不同需求，戴尔推出了三个简洁的产品类别，专注于满足客户的核心需求：戴尔（专为娱乐、学习和工作而设计）、戴尔 Pro（专为专业级生产力而设计）和戴尔 Pro Max（专为极致性能而设计）。
荣耀与小米的AI PC路径带有强烈的“移动设备迁移”色彩。二者都在手机上积累了丰富的AI感知与协同经验，如语音识别、图像搜索、跨设备协同等，这些能力正被系统化迁移至PC端。
对它们来说，AI PC不是一个孤立的新品类，而是一个“超级终端”的入口，是承载用户跨设备AI体验的桥梁。虽然在高性能AI芯片和To B服务能力上尚不成熟，但它们正在以自己的节奏构建与年轻用户群体紧密联结的AI使用习惯。
荣耀依托平台级AI能力，HONOR Turbo X已经深入到芯片底层、操作系统、应用服务与用户体验的各个层面，通过内置感知、学习、决策、芯片调优、智能调度、场景识别的六大核心引擎，可对PC各个部件和用户场景进行智能精准调优，从而真正实现了“软硬合一、主动协同”，堪称Turbo技术在PC领域的全面进化与集大成之作。
小米则基于小爱同学与HyperOS系统，将AI助手从手机拓展到笔电，并尝试打通“家-车-人”的智能控制链路。REDMI Book Pro 14 和 REDMI Book Pro 16搭载小米AIPC引擎。AI算力均达到96TOPS，大模型性能提升200%，本地图像处理任务性能提升120%。
可以预见的是，AI PC不是一场“统一标准”的革命，而更像是一场“分布式演进”的竞合：有的厂商选择构建平台，有的主打场景生态，有的押注芯片架构，有的专注内容生成。
但无论路线如何分化，共识已经达成：PC的核心竞争力，不再只是工业设计或硬件参数，而是AI能力的深度集成与落地路径。
未来，谁能在“理解用户意图”与“高效本地执行”之间建立最优路径，谁就能在这场看似传统却暗流汹涌的战局中拔得头筹。
在AI PC的崛起过程中，芯片是最基础却最关键的变量。一个新计算时代的诞生，往往不是从概念开始，而是从晶体管开始。
从Intel重新定义PC芯片架构，到AMD持续加码Ryzen AI平台，再到高通跨界挑战桌面级芯片的能效边界，以及英伟达回归PC端、主打AI生成与图形加速，这场芯片间的博弈，是真正决定AI PC普及速度的底层力量。
此代酷睿Ultra的亮点突出，包括异构核心设计，新加入的LP E-core核心；核显性能大幅提升，NPU作为专用AI加速单元的引入等。总的来说，Meteor Lake是CPU重在提升能效，GPU核显性能大幅跃升。
英特尔称这代芯片是过去40年来最大的一次架构转型，不仅采用全新的异构混合架构，还首次引入NPU（神经网络加速单元），用于执行AI推理任务，能效较前代提升2.5倍。
酷睿Ultra的问世，标志着英特尔正式从“CPU主导”转向“CPU+GPU+NPU协同”时代。据官方数据，2024年将有超过230款PC新品搭载该芯片，英特尔意图通过全栈推动AI PC的软硬件一体化标准。
作为PC CPU领域的第二霸主，AMD策略是以中高端市场切入，通过宏碁、华硕、戴尔、惠普等主流OEM厂商进行快速产品化落地。
与英特尔相比，AMD在图形计算上原本就具备较强能力，搭配NPU后更适合高负载AI内容生成类场景，成为内容创作者、游戏玩家等重度用户的理想选择。
相比之下，高通一直是手机芯片的霸主之一，也在积极布局AI PC，其路径颇具“挑战者”特质。
这家以手机芯片闻名的公司，在2023年10月的Snapdragon峰会上发布了为PC打造的全新平台Snapdragon X Elite。其最大亮点在于采用Oryon自研架构，并号称在多个AI任务上超越苹果M2 Max。更重要的是，它可在本地处理拥有130亿参数的AI模型，在兼顾性能的同时实现极致能效。
高通希望借助自己在低功耗AI加速方面的深厚积淀，从ARM架构切入Windows PC市场，用移动生态的优势改写传统桌面算力逻辑。
原本在PC显卡市场呼风唤雨的英伟达，最近把精力专注于数据中心业务，在AI PC领域则显得相对沉寂。
2023年其重心几乎完全转向数据中心与云端模型训练，直到2024年初CES大会，英伟达才正式宣布回归PC端AI应用场景。
这也意味着，英伟达未来在AI PC领域的路径，或许更倾向于“高端性能+专业创作”的细分路线，而非系统级平台争夺。
在CES 2025上，英伟达公布了其下一代PC显卡-GeForce RTX 50，包括 RTX 5070、RTX 5070 Ti、RTX 5080 和 RTX 5090。这些显卡是首批采用英伟达新Blackwell GPU架构的产品，RTX 50系列显卡在 CUDA核心数量和显存方面都有显著提升。例如，RTX 5090 拥有21760个CUDA核心和32GB GDDR7显存，提供比上一代更高的原始光栅性能。该系列显卡还配备了第四代RT核心和第五代Tensor核心，支持更高的射线的多帧生成技术。
总体来看，这四家芯片巨头的策略分化清晰：英特尔希望重新定义平台标准，AMD聚焦内容场景的硬核能力，高通谋求架构层的能效跃迁，英伟达则主攻图形计算与生成式AI创作。
AI PC芯片的战局，远未落定，但一个可以肯定的趋势是：未来PC芯片的核心卖点，不再是主频和核心数，而是AI任务的处理效率与生态适配能力。谁能真正将AI能力“嵌入而非外挂”，谁就能在这场底层战争中占据先机。
AI PC的发展并不仅仅是一场技术的突变，更是一条清晰可见的市场逻辑曲线。
在经历了智能手机主导十余年的个人计算时代后，PC正以AI为契机，再次获得增长动能。
摩根士丹利对AI PC未来普及程度的预测显示，到2024年，AI PC将占PC市场总量的2%，之后几年还将继续攀升。预计2025年将达到16%，2026年将达到28%，2027年将达到48%，而在2028年，AI PC将占据64%的市场份额。
2033 年，全球AI PC 市场规模将从 2023 年的342 亿美元增至约4331 亿美元，在 2024 年至 2033 年的预测期内，复合年增长率为 28.9%。2023年，亚太地区占据主导地位，占据超过36% 的份额，收入达123 亿美元。
Canalys最新预测数据显示，2024 年，全球AI PC 出货量将达到 4800 万台，占个人电脑（PC） 总出货量的 18%。但这仅是市场转型的开始，预计到2025年，AI PC出货量将超过1亿台，占PC总出货量的40%。到 2028 年，AI PC出货量将达到2.05亿台，2024 年至 2028 年期间的复合年增长率（CAGR）将达到惊人的 44%。这些PC集成了专用于AI的加速器，如神经处理单元（NPU），将释放出高生产力、个性化及能效方面的新功能，颠覆整个PC市场，并为厂商及其合作伙伴带来显著的价值收益。
展望未来，AI PC的市场趋势将呈现三个关键词：全面化、个性化、本地化。所谓全面化，指的是AI能力将成为PC的“默认配置”，就像今天的网络连接与高清屏幕一样，不再作为卖点，而是作为基础。个性化则指AI PC将因人而异地呈现不同体验，逐步形成“千人千面”的智能界面。至于本地化，用户将越来越倾向于在设备端完成推理与处理，避免将数据上传云端。
一句话总结AI PC的本质，那就是：“计算”正在从一个冷冰冰的任务执行系统，转变为一个有温度、有记忆、有反应的个人智能体。
今天，整个算力体系正经历去中心化，数据从云回落到端，隐私、安全、延迟都成为推动这一变革的现实变量。
PC开始理解我们在做什么，甚至尝试预测我们要做什么，在你最需要的地方默默补位。
AI PC的发展肯定是曲折的，也会伴随着某种过度热情与集体幻觉。AI PC的未来，不属于谁喊得响，而属于谁“做得稳”。
相信五年之后，当我们回头看今天，会意识到2024是一个节点，不只是产业周期的起点，更是一个用户心智切换的临界点。
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