此前虽然一些厂商宣传推出了AI PC产品。但实际上却至少噱头居多，只是搭载了NPU芯片，而没有真正的本地大模型运行。既不能训练、也不能推理。

　　事实上主流的那些常见AI应用方面，本地上哪怕单块RTX 4080■★、4090也不见得多充沛◆◆★，可想而知NPU这点算力也确实没有太多作用。

　　AI赛道，或许是国产厂商切入PC芯片领域的契机。当前许多厂商开始营销各类AI一体机产品■◆★。相信如果国产厂商能推出更大统一内存◆★■★，比如256G版本的国产“Project DIGITS”，也许会更受欢迎。

　　理论上，现在NPU上已经能跑LLM大语言模型、stable diffusion图片生成、常见CV神经网络的推理（包括Resnet、yolo）◆■★、whisper语音转文字★★■◆。基本上所有的AI推理负载，本质上就是矩阵运算■★■◆■★，都能够通过NPU来实现低功耗运行。

　　然而，杨元庆也指出，目前AI PC市场还处于初级阶段，尽管★■■◆★“雷声大”■■★◆★，但实际销售量和用户接受度还相对较低。他认为，这主要是由于技术成熟度、用户教育以及市场接受度等方面的原因。

　　低延迟+隐私保护，或许是拉动类似GPT一类大语言模型◆■，SD绘图，声音克隆，AI补帧，抠图◆◆★★，重绘等本地化AI应用的一个点★◆◆★◆◆。

　　AI PC是Artificial Intelligence Personal Computer的简称，最早由英特尔于2023年9月提出◆★◆★◆，短短时间内获得业内广泛青睐，尽管发展时间不长◆★■★■，但业内普遍认为，AI PC将会是PC行业的转折点。而Canalys 对 AI PC 的定义为配备专用 AI 芯片组或模块（如 NPU）的台式机和笔记本电脑★■◆★，用于处理 AI 工作负载◆■◆■★■。

　　某种程度上来说，强绑定AI概念的PC业确实有了起色。2024年第四季度，AI PC出货量达到1540万台■◆★，占季度PC总出货量的23%。2024年全年，AI PC占PC总出货量的17%◆■◆■★◆。其中，苹果以54%的市场份额领跑★◆★■，联想和惠普各占12%■★◆■。受Windows 10服务停止带来的换机潮■★★★，AI PC的市场渗透率将在2025年继续提升。但这其中究竟有多少AI含量？

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　　而DeepSeek作为一款MoE模型对显存要求高，对算力/内存带宽要求相对低■■■◆。这也给了这些通过统一内存技术而拥有大显存的桌面AI超级电脑可乘之机。

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　　2024年2月23日◆◆，联想CEO杨元庆在最新财报发布后表示■★，预计2024年全球PC出货量将同比增长约5%★★■■。尽管面临一些挑战◆◆◆★，但他坚信人工智能将是推动联想业务增长和重塑的关键因素◆■◆。

　　距离AI PC推出的概念炒作已经一年有余了◆■★★◆，但似乎“雷声大■◆◆★，雨点小■■■”。市场和消费者似乎也并不买账。AI PC真的★◆★■◆“AI★■★★”吗★◆■？什么才是真·AI PC◆■◆？看看真正的AI大厂给的答案吧。

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　　但实际上现在用户买到的Windows笔记本电脑★■，能够调用NPU的应用场景是Windows Studio Effect里面的背景虚化◆■、剪映抠图◆■■★★。应用范围实在是太窄了■◆■■。NPU支持的本地程序截止目前非常少◆◆。

　　AI PC 的概念被广泛宣传在笔记本电脑上。然而★★，现在没有任何一台轻薄本◆◆★◆■，称得上是高算力的 AI 专用计算设备PC，反倒是传统的高性能游戏本◆■★，搭载强大 GPU 显卡的台式机，可以真的去提供真正的 AI生产力。

　　对于已经发布的 AI PC 产品，不少人并不认可，核心在于这些 AI PC 中“AI”与“PC”（硬件）基本是分离的。以目前 PC 上最大的 AI 用例——微软 Copilot 来说，在英特尔与微软对AI PC的联合定义中，强调必须配备混合架构芯片、Copilot 及其对应的物理按键。但事实是■■★◆◆，所有升级到最新 Windows 11 版本的 PC 都能使用 Copilot★■，因为 Copilot 只依赖于微软 Azure 云端算力，与 PC 硬件本身无关◆★。

　　有网友表示◆★★◆★，“打算等halo笔记本上市之后把现在的笔记本换掉的，本地部署大模型确实有意思，再过几年也许就可以本地部署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◆◆◆◆◆★。★◆★■”

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　　AI PC 的概念，是任人打扮的小姑娘。故事，其实各家有各家的讲法。OEM 各大厂百花齐放■■■★★，砸钱砸工程师做本地化AI应用◆■★◆，软件有些能本地也能云，云服务可以接入国产模型做商业，可能是一快很好的蛋糕★■★。

　　的技术。统一架构的好处，就是把以前内存和显存（显卡的内存）做了统一■◆★★■，这样就减少了CPU和GPU通信时候，在内存和显存之间数据通信时候的拷贝。此外，这一技术也能使电脑显存更大，从而可以打破消费级显卡在运行大模型时候显存不足的困境。值得注意的是，统一内存设计不是英伟达首创，苹果M1才是第一例★★■★◆■。Deepseek开启桌面 AI 超级电脑之战

　　？而英伟达很早就开始布局 AI 领域的生态■◆■，自1993年成立以来，一直是加速计算领域的先驱，拥有最广泛 CUDA 生态应用的 AI 生产力，带有 N 卡独显的高性能PC■■★，不那么依赖于 OEM 的适配，不但可以运行轻量极的 AI 工具，比如本地的大语言模型◆★，简单的 Stable Diffusion绘图，甚至可以玩中等规模的 AI 模型，实际使用的生成速度◆★■★，也比普通核显玩AI快得多。之所以现在AI PC受到市场冷遇，主要有以下几点原因：

　　目前的AI大模型从硬件需求来说都是“DRAM 的大模型◆★■”。NPU天生不带DRAM★◆★■★，依赖系统RAM。也就是运行大模型必须另配64G以上的DRAM以配合NPU——都加码到这份上了，这为啥不直接用APU/GPU跑呢，都要加钱了◆★■，让谁跑不是跑？

　　2024年被业界公认为AI PC应用的元年，各大企业纷纷推出了自己的AI电脑■■。

　　总体来说，目前NPU实际能用的功能都是一些花拳绣腿。这一轮AI真正火起来，还是因为大家看到ChatGPT这样的聊天机器人能够解决很多问题。所以如果真的要让NPU发挥作用，还是需要能运行LLM大语言模型，而显然当前AI PC上的NPU无法满足需求★■■■◆■。

　　近一段时间以来，DeepSeek线上算力的严重不足，带火了大模型本地部署需求★■，三大厂的◆■■★◆“真·AI PC”也都开始厂商部署DeepSeek◆◆■■。

　　而苹果则在2023年发布了M3系列芯片并配备了下一代 GPU，代表了苹果芯片图形架构史上最大的飞跃。不仅速度更快、能效更高★■★★■，并且还引入了称之为“动态缓存”的新技术，同时首次为 Mac 带来了硬件加速光线追踪和网格着色等新渲染功能。渲染速度现在比 M1 系列芯片快 2.5 倍■★◆■★◆。值得注意的是，全新的M3 系列芯片带来最高128GB的统一的内存架构。苹果称★■，对高达 128GB 内存的支持解锁了以前在笔记本电脑上无法实现的工作流程◆◆◆★■◆，例如人工智能开发人员使用具有数十亿参数的更大的Transformer模型。去年苹果有发布了M4 Pro芯片，性能号称超越AI PC芯片。

　　而就在今年年初CES上◆◆■，AMD发布了AI Max 300Strix Halo■★■★◆。黄仁勋也发布了Project DIGITS。再加上此前苹果公司的Mac Pro★◆■■★◆。这三个是本地部署大模型的利器。堪称★◆“桌面AI超级电脑”。

　　AI PC 的足够强的边缘算力 + 大内存（显存）+优化到足够高效的软件，结合起来才能有望解决行业痛点，大批量落地 AI 终端。所以说，AI PC 其实也不完全是噱头炒作★■◆■■，不管是更普惠的AI◆◆■，更高能效的AI，还是更强大算力的AI，还是基于云和网络更简单好用的AI■◆◆■★，都是有在进一步发展技术◆■■★，摸索市场。

　　将其发布的Project DIGITS称之为“目前体积最小的AI超算”◆◆■。Project DIGITS使用了一颗定制的“GB10”超级芯片，它在一个核心里融合了基于Blackwell架构的GPU◆★★★，以及NVIDIA与联发科、ARM三方合作研发的Grace CPU◆★◆■◆。资料显示■★★◆◆■，其中的Blackwell GPU能够提供1PFLOPS的FP4算力■■★◆，同时Grace CPU则包含了10个Cortex-X925核心和10个Cortex-A725核心。在GPU和CPU之间，则是通过大型超算同款的NVLINK-C2C芯片到芯片互联总线连接。Project DIGITS还配备了一颗独立的NVIDIA ConnectX互联芯片■★，它可以让“GB10◆★★■”超级芯片内部的GPU兼容多种不同的互联技术标准，其中包括NCCL■◆◆★、RDMA、GPUDirect等，从而使得这颗“大核显■◆■★■◆”可以被各种开发软件和AI应用直接访问★◆■★◆。