图源：chatgpt
在联想Tech World 2024之前，几乎所有人都预测到，联想的所有主要内容都将围绕着AIPC。毕竟，这是本月初的联想誓师大会上，杨元庆亲自所说。事实上从Intel、AMD到新入局的高通，整个PC行业玩家似乎都把AI当成救命稻草。
而Tech World 2024大会真正开始的时候，其进度还是有些出乎意料。去年的Tech World，杨元庆还表示，AIPC要等到今年Q3才能上市。可能是看到其它搭载Intel Ultra系列处理器的厂商陆续上市，联想迅速拿出了自己的产品和承诺：
  • 多款AIPC产品即将上市：包括YOGA Book 9i AI元启版、YOGA Air 14 AI元启版以及YOGA Pro 16sAI元启版，售价最高17999元。
  • AI PC系列产品中都将搭载个性化AI Agent（智能体），名为“联想小天”。
  • 提倡的混合式人工智能框架，端、边、云的AI混用，在实现个性化的同时保持隐私与安全。
尽管联想内部从去年开始，就将AI PC的意义拔高到了IBM 5150的位置。但看到整个PC行业对AI PC的狂热追捧，我却总会想起那个时代的另一台意义重大的电脑：奥斯本1号。
面向“计算机小白”的AI PC
1981年，奥斯本电脑公司发售了“奥斯本1号”，这个重24.5磅（约11.1千克）的庞然大物，却可以算“笔记本电脑”，或者说“手提箱电脑”。因为它的显示器、键盘和所有部件，都被装在了一个手提箱之中。
图源：维基百科
尽管这个手提箱不会比我们今天的登机行李箱小多少，但在这台电脑发布的1981年，那个成年男性都很难一次性把电脑+显示器搬起来的年代里，它确实是靠“轻薄”俘获了很多计算机小白的心。
之所以是面向“计算机小白”，是因为受到体积限制，它的计算性能打了严重折扣。而这，也是我认为奥斯本一号，和今天AIPC最像的地方：用打了折扣的性能，在当下言过其实的承诺，去承载大众极大的AI热情和需求，而最容易被影响的，也依然是非专业的“计算机小白”。
先厘清一件事：虽然任何电脑都能打开ChatGPT、文心一言或者KIMI，但这些AI服务的大模型都运算于云端，跟计算机设备本身的AI能力无关。而如果AI大模型的数据处理和计算发生的位置在自己的设备上，断网也可以使用，那么它被称为端侧AI（On-device AI）。
端侧AI有一些显而易见的优点，包括保护用户隐私、降低数据处理延迟、提高系统可靠性，并且能够减少对云端资源的依赖，实现个性化服务，从而为用户提供更加快速和安全的智能体验。
端侧AI使用的设备当然也包括手机、电冰箱或者路由器，但考虑到PC依然是最主要的生产力设备，最主流的端侧AI设备依然是PC。在大模型还远没今天那么火热时，很多早期AI研究者和爱好者，就是通过自己组装一台电脑，来训练自己的大模型，可以被视作最早的民用AI PC。通常而言，它们是台式机。
那么，在市面上攒一台可以训练个人大模型的台式机，大概需要多少钱呢？粗略计算各组件的成本如下：
  • CPU：Intel Core i7或AMD Ryzen系列，价格大致在2000-5000人民币。CPU是电脑的核心处理单元，对于数据处理和计算任务至关重要。
  • GPU：NVIDIA RTX 3080或更高，价格大致在7000-20000人民币。GPU是深度学习训练的主力，能够提供并行计算能力，极大提高训练效率。
  • 内存：64GB或更多，价格大致在2000-5000人民币。内存容量越大，能同时处理的数据量越多，有助于处理大型数据集和复杂模型。
  • 存储：2TB NVMe SSD，价格大致在1500-3000人民币。SSD的读写速度远高于传统硬盘，可以加速数据读写，提高整体性能。
  • 主板：与CPU和GPU兼容的主板，价格大致在1000-2500人民币。主板是连接所有硬件的基础，需要确保其兼容性和扩展性。
  • 电源：750W或以上，价格大致在700-1500人民币。电源为电脑提供稳定的电力，高功率电源能够支持高性能硬件的运行。
  • 机箱：价格大致在300-1500人民币。机箱不仅要保护内部组件，还要提供良好的散热和足够的空间以便于硬件安装和升级。
  • 散热系统：价格大致在400-1500人民币。高性能硬件产生的热量较大，有效的散热系统可以防止过热，确保硬件稳定运行。
  • 操作系统和软件：Windows或Linux，价格取决于版本。
也就是说，一台用以训练大模型的台式机需要差不多2-4万人民币。而通常，实现同样性能的台式机，由于不用考虑体积，价格应该是同比笔记本电脑要便宜的。
但现在以AI PC名义，出街的笔记本是多少钱呢？以定位比较高端的ThinkPad X1 Carbon AI 2024 为例，顶配的32GB+2TB 版本，售价为16999 元。新发布的YOGA Book 9i，最高售价为17999元。而华为新发布的MateBook X PRO的高配 Ultra9 32GB 2TB为14999元。
可以明确，这样的AI PC在AI大模型的性能上肯定是减配的，并且，它并不是给专业的大模型开发者使用的。其面向的依然是每个需要办公和娱乐的普通人。
AI PC里的AI究竟在哪里？
奥斯本1号当年以自带软件套装为卖点，其软件套装包括CP/M操作系统、WordStar文字处理软件、SuperCalc电子表格程序以及Microsoft BASIC编程环境。在那个软件如天价的年代，极大的吸引了消费者。
而类似的情况，也在今天的AIPC上出现，今年的CES上，联想展示了电脑中的个人助理应用“AI NOW”，而在Tech World 2024中，又发布了AI Agent “联想小天”。二者之间的关系尚未可知，但可以肯定，他们都能利用端侧的算力，实现一些个性化功能，如：
  • 以用户自建的设备知识库为基础，实现私有大模型。
  • 使用自然语言，检查和更改显示效果或性能等常见设置，搜索和汇总电子邮件及文档，创建会议邀请。
  • 在视频会议期间混合使用实时摄像头和数字替身（avatar）。
无独有偶，在华为鸿蒙生态春季沟通会上，华为在新发布的MateBook X PRO中，也有同样的AI能力整合：
  • AI概要：利用“盘古L0”大模型从文本、音频和视频中提取关键信息。
  • AI智能体：提供超过100个智能体，支持编程、PPT制作、阅读排版、学习资料收集、内容创作和旅行规划等。
  • AI空间：通过一键直接访问丰富的AI应用，提升智能体验。
  • WPS AI：增强文字排版、表格对话操作和脑图转换PPT的功能。
  • AI慧眼：集成美颜、影随人动、自然对视和虚拟背景等视频通话硬件级功能。
  • AI音效：提供高质量的音频体验。
  • 智慧语音：支持AI纪要、语音输入、AI字幕及多语言识别与翻译。
而且除了“AI NOW”与“联想小天”等由PC厂商整合进入系统的功能，用户也可以搭配使用Windows上如Copilot的AI产品，更不用说打开浏览器就能使用的ChatGPT等产品。
这也是联想、华为乃至以及许多PC厂商，对于未来AI计算的构想：采用“端-边-云”混合计算架构，公共大模型和私有大模型（个人/企业级大模型）的混合并用。
图源：联想发布会
在企业级场景中，这种构想确实极具吸引力，但是现在的AIPC，其定位是：个人消费级笔记本。
普通用户购买一台电脑，依然是基于当下能够更方便的使用。虽然厂商对这些产品的未来期望很高，但很遗憾的是，至少早前发布的“AI NOW”的用户反馈不甚理想：使用其修改系统设置需要较长时间响应，速度可能不及用户自己打开窗口；用于搜索电脑内的文件，效率可能低于Everthing等软件甚至系统自带的搜索框；在视频会议中使用数字替身这样的功能，虽然有趣，却并不高频。
而如果抛离了“联想小天”或者“AI NOW”、又或不同PC厂商自研的个人助理与智能应用，那么任何一台板载NPU的电脑，就能使用Windows上和云端的所有AI功能，名为AI PC的产品，与以前的笔记本，区别也仅在那一块NPU组件了。
事实上，AIPC真正对用户独一无二的营销点，只有安全性。AI，尤其是个人助理应用，实现个性化的前提是学习用户隐私数据，而用户并不希望将这些数据上传到公有云上。
端侧AI看起来是一个完美的解决方案，既可以通过本地学习，帮用户训练个人助理（私人Agent），同时还可以最大程度保护隐私。
这种设想是完全符合逻辑，且功能上可以实现的。最大的挑战，是用户信任。还是以AI NOW为例，即使联想保证不会上传PC里用户的数据，运算完全在端侧进行，但面对一个和ChatGPT类似的对话框，用户又真的会相信它，在心理上接受，而将私人电脑内的所有隐私数据开放吗？
更何况，在混合式人工智能框架的构想下，端、边、云的AI混用，普通用户在联网状态下，可能根本分不清自己的数据被用在了哪里，其中的灰色空间依然很大。
AIPC，也许还需要等一等
奥斯本公司留给后世最大的财富，并不是他们的产品，而是一个商业名词：“奥斯本效应”，其指代一家公司过早宣布其未来产品规划，承诺未来愿景，而导致消费者推迟购买现有产品，从而对公司的销售和财务状况产生负面影响。
当时亚当·奥斯本承诺未来新品将拥有更先进的功能和性能，比如更大的显示屏、更高的存储容量以及更轻便的设计。这些预告反而使消费者对现有的奥斯本1号失去兴趣，选择等待新机型的上市，从而引发了奥斯本效应。由于其资金链断裂，世人再未能等到这两款产品面世。
IBM兼容机的出现逐渐统一了PC行业的标准，而普遍被认为是第一台“笔记本电脑”的东芝的T1100，则在4年后的的1985年方才面世。
现在的AIPC，明显在使用体验上以及功能上，还只有一个雏形，却已经借着AI的东风，给出了关于生产力、功能和安全隐私上的巨大承诺。
IDC便预测，2024年AIPC在PC整体市场的占比预计将达到55%，在2027年将达到85%并占据主导地位。同时AIPC产业生态具备以人为本、终端主导和AI原生三大特点。这意味着未来的AIPC产品将更加注重用户体验，强调设备的智能化和个性化服务，同时保持与AI技术的紧密结合。
而着急承诺的原因，显然是AI PC承载着眼下推动用户PC换机，以及未来PC整个产业链再次崛起的全部希望。
2023年，全球PC市场经历了连续七个季度的同比下滑，全年出货量为2.418亿台，同比下降了14.8%，被认为是PC行业史上最糟糕的一年。而今年2月6日美股收盘时，英伟达同日的市值，是英特尔市值的9.47倍，AMD的6.08倍，高通的10.65倍，博通的2.94倍，甚至比这4家公司的市值总和还要高5075亿美元。
图源：腾讯自选股截图
英伟达的成功，很大程度上来自数据中心的AI训练和推理需求，并且推动了如今AI的主要ToC应用——生成式AI——的爆发，其优势几乎无法撼动。而如果能唤醒AI PC这个赛道，形成对端侧AI的广泛需求，那么Intel、AMD乃至高通，将获得更多的筹码。
但即使只看端侧，手机、家电或潜在的AI Native设备乃至汽车，都在拥挤的争夺AI入口的位置。或许只有历史才能见证，AIPC会是下一个奥斯本1号，还是下一个划时代的IBM 5150或东芝的T1100。
而对于普通人，暂时，却还不必为了AI买PC。
作者：Timo
本文来自果壳，未经授权不得转载.
如有需要请联系[email protected]
继续阅读
阅读原文