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從IT巨頭的動作看，AI PC正迎來“iPhone”時刻。不過，業內人士也表示，AI PC主要挑戰在於記憶體、晶片等供應鏈。在成本控制和規模化方面仍需要最佳化，產業鏈需要2-3年時間來逐步成熟。
近日，聯想、華為相繼發佈AI終端新品，將智能體與PC進一步融合。
其中，聯想發佈了天禧個人超級智能體，以及搭載天禧個人超級智能體的AI PC、AI手機和AI平板等。華為首款鴻蒙電腦，也接入了小藝智能體，這是華為AI助手小藝智能體首次登陸電腦端。
自2023年起，從晶片廠商到終端品牌均積極佈局AI PC賽道。產業端動作頻頻，AI PC 正迎來“iPhone”時刻。不過，消費者對現有產品的接受度仍顯平淡。
多名業內人士對《科創板日報》表示， AI PC主要挑戰在於記憶體、晶片等上游供應鏈，在成本控制和規模化方面仍需要最佳化，產業鏈估計需要2-3年時間來逐步成熟。
聯想中國消費PC及平板事業部總經理李偉昌在接受《科創板日報》記者採訪時表示，與微軟主導的海外標準化路徑不同，國內AI PC生態呈現碎片化特徵，導致了AI PC的概念較為淡化。
李偉昌認為，市場存在明顯的概念混淆問題。“部分廠商以搭載NPU晶片為賣點，但很多消費者買了所謂的AI PC後，卻發現沒有什麼AI的功能，沒有得到效率的提升。”
產業鏈也存在不少現實瓶頸，導致AI PC沒有真正達到“水到渠成”的階段。“比如，上游供應鏈在成本控制和規模化最佳化方面還沒有到位，無法實現用更小的記憶體來保障良好的使用體驗。此外，當前所有廠商改採用的晶片，基本都是高端晶片，價格較高，且具備AI加速能力的NPU模組。”李偉昌談到。
李偉昌以記憶體為例，“7B這樣的大模型佔用較高的記憶體，而現在主流採用的是16GB記憶體機器。一般使用者的需求主要是簡單的AI問答功能，如果在裝置端安裝7B模型，可能會影響裝置的速度。”
不過，李偉昌對行業發展持樂觀態度。隨著產業的規模化和技術升級，比如32GB記憶體逐漸成為市場主流時，問題將會得到緩解。與此同時，模型蒸餾技術也在不斷進步，致力於讓模型變得更小、能力更強。
談及AI PC的現狀，IDC中國分析師許悅認為， AI PC正處於發展初期，市場滲透率較低但增長迅速。
許悅表示，早期的AI PC主要是在傳統的CPU和GPU基礎上進行最佳化，以支援一些基本的AI任務。如今，PC供應商已經引入了專門用於AI的神經處理單元（NPU），並且其算力開始迅速向40TOPS以上升級，這些NPU能夠更高效地運行AI任務。
而聯想內部的資料顯示，目前高端機型AI功能啟動率為20-30%，部分機型可以超過30%，並且還在上升。這表明中高端使用者接受度正提升。此外，聯想也在面向大學生開展AIGC校園創作大賽等，並提供大學生優惠政策，鼓勵更多年輕人擁抱AI時代。
李偉昌向《科創板日報》記者透露，聯想集團董事長兼CEO楊元慶高度重視AI業務。“他每周都會親自查看中國區AI PC的整體活躍情況，監測周活躍率的變化趨勢。一旦發現活躍度出現下滑，比如沒有增長反而下降了，就會要求我們去分析具體原因。”
智能體與PC的融合正成為科技廠商重點探索的方向。
近日，聯想發佈天禧超級個人智能體、樂享企業超級智能體等多款超級智能體。IBM也在同日推出了五分鐘內建構AI智能體的工具平台。
隨後，華為宣佈小藝智能體首次登錄鴻蒙電腦，並整合盤古大模型與DeepSeek能力。
李偉昌判斷，智能體作為人機互動入口的價值正日益凸顯。“未來，可能我們在一台裝置上搭載多個功能各異的智能體，每個智能體負責不同的任務，就像OpenAI鼓勵開發者建構各種‘小機器人’或者‘小智能體’，它們可以在平台上自由組合、協作運行。”
這一轉變或將重塑傳統網際網路時代的商業模式——從以應用為中心，轉向以智能體為中心。
李偉昌表示，使用者可能不再需要下載大量APP，而是通過呼叫不同的功能智能體來完成任務。而硬體廠商將不再是單純的裝置提供者，而是成為這些智能體運行的最佳載體。
眼下，AI落地的探索已從PC、手機延伸至智能手錶、眼鏡等輕型裝置。但李偉昌坦言："這些裝置尚存先天的侷限，如通訊距離、算力瓶頸、重量體積等問題。因此，真正意義上的'原生智能體裝置'仍處於探索期，尚未形成清晰的產品形態。這更像是一個新物種的進化過程，需要行業共同探索。"
Canalys資料顯示，2024年中國大陸AI PC出貨量已達580萬台，佔據整體PC市場15%的份額。Canalys認為，這一趨勢預計將加速，到2025年，預計大中華區PC出貨量中，AI PC將佔34%。
"參照以往產品升級周期規律，大概在2-3年內，整個產業鏈將趨於成熟。"他進一步解釋道，"隨著上游成本最佳化，特別是晶片價格的下降，MP等級晶片將展現出更優的性價比，這將為AI PC的全面普及創造有利條件。"
許悅也認為，隨著技術的不斷成熟和成本的降低，AI PC的市場滲透率有望持續快速提升。“晶片技術將不斷突破，NPU的性能將不斷提升，隨著40 TOPS以上算力的AI PC越來越多，將進一步滿足本地大模型部署和更複雜AI應用的需求。
現階段，AI PC的應用場景主要集中在內容創作、智能辦公等，未來則有望拓展至教育、出行、娛樂、健康等多元化場景。
此外，本地化部署是未來方向。“由於雲端AI部署面臨著高營運成本、資料隱私和安全隱患等問題，將人工智慧技術從雲端向本地化PC端部署成為重要趨勢。” (科創板日報)