原文來源：解碼Decode
圖片來源：由無界AI生成
1985年，當中國第一台高級中文微型電腦長城0520-CH，漂洋過海赴美參加電腦工業展覽會時，《商業周刊》夾槍帶棒的說：「這是中國向美國電腦資本的第一次突襲。”
而這次突襲的另一層意味，則是代表著IBM 5150誕生4年後，中國的微型電腦也實現了從無到有。
過去40多年裡，中國PC產業劃出了三個涇渭分明的階段，第一個就始於長城0520-CH。長城、聯想等PC品牌在1980年代的創建承接了電腦產業第一波小型化、圖形化浪潮，更重要的是完成了國產化的歷史突破。
第二個則是千禧年個人電腦的網路化、行動化浪潮。典型如聯想，預判了這一波風潮，1999年推出的「天禧」因特網電腦是其問鼎全球PC之冠的一大功臣。
如果說前兩個階段是摩爾定律和全球供應鏈的傑作，那麼到第三階段，AI的加入將使PC產業進入一個新的競爭維度。
因此，AI PC似乎順應潮流般成為了通往下一個時代列車的車票。資本率先嗅到了機會，如前言提到，聯想作為全球最大的PC製造商，乘著AI PC浪潮在資本市場表現亮眼。
一般來說，資本市場的看多通常來自兩個面向：利多消息的密集度，以及未來的增值空間。
關於前者，在《請回答AI PC》系列的第一篇文章中我們已經整理過，在那之後聯想又展示了更多細節性的東西，比如AI個人助手小樂同學可以透過自然語言交互處理PC操作，也可以幫助使用者處理複雜報表並進行更結構化的呈現，以及作為生產力工具的自動PPT產生。
關於後者，我們首先能想到的就是，隨著AI PC產品正式發售，用戶生產力將會被大大釋放，一個很近的例子就是大家的年終總結。
可以說打工人苦年終總結久矣！一到年底，脈脈等職場相關平台上聊得最多的，一個是年終獎，另一個是年終總結。年終總結的好壞，甚至將某種程度上影響打工人辛苦一年拿到的這份年終獎。
暫且不提小部分T0玩家信手拈來就是一份高品質總結。在大模型技術普及之前，一般打工人的創作流程都是全網搜羅一份適合的模板，要求行業適合、業務適合，最好項目都有重疊以便批量模仿，然後，再從自己過去365天寫過的文檔、大大小小的周報中回想自己做了什麼，有哪些能用來「邀功」一下。一切準備妥當後，成稿則另需幾個日夜。
設想一下，如果自己的電腦上有一項功能，可以完成模板選擇（網路數據篩選）、資訊整理（私人資料庫調用），還能將合適的模板和個人資料利用演算法進行整合，自動創作一份年終總結，你的年末的焦慮是否會有所緩解？
以上的一切都將在具備端側大模型支撐的AI PC上實現，它能夠容納個人全生命週期的數據並形成個人知識庫，甚至可能比你更了解你這一年的工作成果，並準確的將它寫出來。
而且最令人興奮的是，英特爾規劃，到2025年將有1億台AI PC售出。也就是說，每個打工人都能親歷這場徐徐而來的時代變革。
1 PC產業鏈的解耦與重構
PC產業經過40多年發展，已經形成了固定的週期特徵，出貨量會跟隨用戶的自然換機需求上漲或下跌。
從過去近20年PC出貨軌跡來看，2011年和2021年都有一個波峰，當然後者有居家辦公需求暴漲的因素在內。
自然換機週期決定出貨量漲跌的背後，暴露的是產業缺乏足夠成熟的創新技術出來，其癥結在於，PC產業的創新很大程度上不掌握在終端製造廠和零件廠商手裡，而是由離用戶更遠的晶片和作業系統廠商主導。因此，產業停留在硬體堆疊、微創新困境也是迫不得已。
等到了後摩爾定律時代，當晶片的運算速率由先進封裝決定時，AI的出現就為PC產業打開了一扇大門。
某種意義上，AI PC屬於軟體定義硬件，龐大的AI演算法需要更強算力的晶片支撐，於是無論英特爾或AMD，亦或是高通，都在升級架構、強調製程，以期能在AI PC上達到更好的運算和推理。
從這個角度來看，AI PC直接改變了晶片廠商的競爭路徑。從前是沿著摩爾定律慢慢磨，之後則是架構和算力的爭奪了。
（圖片來源：西南證券）
不過，在AI PC產業裡，最有想像力的還是作業系統和終端廠商。
作為“賣鏟人”，晶片廠商為滿足AI而致力於開發更強算力，而算力的直接服務對象正是操作系統和終端廠商。
對作業系統而言，算力被各種各樣的AI服務消耗，譬如Microsoft 365 Copilot，它可以基於用戶在Microsoft Graph中的業務數據（電子郵件、日曆、聊天、文件等），從會議、電子在郵件和聊天中產生更新，讓使用者了解專案進展，或根據內部文件和網路資料建立SWOT分析。
而對終端廠商而言，AI PC的吸引力在於利用AI可以完成角色定位的躍遷。
從前固有的產業鏈下，下游的終端廠商屬於組裝廠，上游生產什麼就賣什麼；如今在AI PC上，終端廠商的主動權會更大，這其中一個重要原因就是端側大模型。
端側大模型對終端廠商的影響，用高通CEO安蒙的話來說，是以應用為中心的使用者介面發生改變，生成式AI將成為人與應用之間的介面。
也就是當端側大模型進入PC，終端廠商可藉助自己提供的服務成為新的AI入口，類似聯想的小樂同學，在一個對話式視窗下根據使用者指令呼叫PC程式完成操作。
於是一個可預見的AI PC場景就是，類似Adobe這樣個性化、複雜/專業功能的應用軟體或成為AI PC生態壯大的主力軍，而功能單一的應用就可能被AI PC自帶的AI助理取代。
如此一來，終端廠商的角色定位就從單一的設備製造廠，變成能藉AI實現軟體增值的服務商。
不僅如此，終端廠商提供的AI功能也能引導下游零件廠商的技術創新。例如互動方式的增加，就需要零件廠商根據要求創新感測器、攝影機。
總之，終端廠商將藉助離用戶最近這一優勢成為AI的聚合中心。其向下承接用戶的數據生產和邏輯推理，並根據用戶需求創新互動、內容和應用生態；向上反饋運算需求，協同晶片廠商優化NPU能力。最終，一套新的PC邏輯將會建立－離使用者最近的參與者就會進階為生態組織者。
2 關於路線與數據的競爭
有人將AI之於PC的價值比喻為自動駕駛汽車對於傳統整車市場的價值，這個比喻恰如其分。因為在AI模型的支持下，AI PC對於傳統PC的市場價值，將在硬體端和軟體端同時產生突破性創新和商業價值上的賦能。
這種賦能正是今天資本市場看多AI PC的核心原因之一。
市場普遍認為，PC市場在去年底已開始復甦，而隨著AI PC終端的相繼落地，整個市場將會迎來一個前所未有的轉捩點。
如今這個目標距離實現已經越來越近了。
在英特爾正式推出了AI PC處理器後，最快如聯想已經表態搭載個人大模型的新設備將於2024年9月與消費者見面，其它如宏碁、華碩、惠普等廠商也先後公佈了時間表。
在先前的文章中，我們認為從中勝出的關鍵，在於誰有清晰的策略路線圖、技術路線圖和強大的生態夥伴。
而在本文，我們試圖釐清一個更細緻的問題，誰能在AI PC的產業全景圖中，佔有一席之地並且大有可為。
策略、技術以及生態夥伴，是建構AI PC產業的重要組成，在此基礎上我們認為還要再加上兩個維度，即路線和數據。
所謂路線，是指終端廠商提供AI能力的具體輸出形式。
譬如Open AI即提供針對一般使用者的生成式AI服務ChatGPT，也開放了企業用戶外掛功能。對於終端廠商而言，他們的客戶中既包括廣大的個人用戶，也涵蓋大量的企業用戶。那麼如何調配AI PC能力的輸出就是一個重要課題。
而目前業界，只有聯想提供了一個相對詳細的混合AI框架方案。
聯想的混合AI框架包含公共、私域、個人三種大模型，在模型微調/壓縮以及隱私保護等技術支援下，面向企業及個人分別提供AI能力。
而其中涉及的私域大模型的微調、個人大模型的模型壓縮以及資料管理+隱私保護技術，就是終端廠商決勝的關鍵因素了。因為它不涉及廣泛的生態問題，而在於企業本身的能力和技術水準。
類似的功能雖然其它大模型或加入AI功能的PC產品也具備，但基於底層硬體+軟體的AI PC，因為其有本地NPU算力的支撐以及大模型的離線推理，將會在響應速度上有更好的表現，而這個反應速度就是廠商能力的差異化體現。
至於數據，則是參考大模型的競爭要素而來。
在大模型的競爭中，時間和數據是兩項至關重要的條件。同樣的訓練環境和資料下，誰更先一步開始訓練就可能更先獲得能力，而這種領先是對手無法追趕的優勢。
同樣，誰擁有更豐富多元精準的數據，誰就能訓練出效果更好的AI。
對終端廠商來說，假設端側大模型的起點一致，那麼決定它們進化迭代的要素就變成了上述兩個因素，時間和數據——誰訓練的時間更長、誰的數據更好。
從這一點出發，聯想就存在著比較大的優勢。一方面，其AI策略出發較早，2017年開啟了智慧轉型。另一方面，身為全球出貨量最大的PC廠商，用於大模型訓練的資料將會也是其它廠商不能輕易追趕上的。
3 重要的是用戶
對於業界來講，一個好消息是，PC產業在經歷過陣痛之後，已有走出低谷的勢頭。
根據IDC發布的最新數據，2023年Q3全球PC出貨量為6820萬台，環比增長11%，同比降幅收窄至8%，大量PC尤其是疫情期間買的，在未來兩年將進入換機高峰。
歲末多家券商在年終盤點的研報中表達了對PC產業的看好，中信證券認為大模型應用、主核、軟體架構交替升級可望重新演繹「Tick Tock」（工藝年-構架年）發展模式，進而加速PC換機節奏。
西南證券先前也在研究研究中預測，2024年將迎來PC換機潮。核心理由除了Windows版本更新外，最重要的一條是：個人電腦中AI功能的增加和創新將催生市場新需求。
Canalys甚至預測，相容AI的個人電腦預計在2025年滲透率達到37%，2027年相容AI個人電腦約佔所有個人電腦出貨量的60%。
而這次的潑天富貴，硬體算力端（SoC、儲存）、終端品牌商將可望核心受益，零組件及組裝中部分環節如感測器、電池、散熱結構件等部分受益（參考消費性電子產業鏈“微笑曲線”）。
當然這些利好的預測背後自然也少不了整個產業鏈的通力合作。
英特爾在Meteor Lake之外也推出了AI推理和部署運行工具套件OpenVINO；宏碁與英特爾合作透過OpenVINO工具包共同開發了一套宏碁AI庫；高通推出用於PC端算力達到75 TOPS的驍龍X Elite晶片平台…
最後的最後，當我們討論完資本以及產業是如何看待這次AI PC革命的時候，請不要忘記：摩爾定律和產業鏈全球分工雖然在PC產業中佔據著重要地位，但它們本質上都是為消費者服務，最終的目標是實現效率的最大化提升。
1996年，下載1Gb的檔案需要三天半以上。到了今天，在WiFi或5G網路下可能只需幾分鐘。也就是說，效率上的大幅提升，才是技術創新的意義。
如今，AI PC正處於變革爆發的前夜，無論最後誰能勝出，都意味著產業被進化、企業得到歷練，最重要的是，用戶得到解放。