AIPC的端侧大模型应用势必对PC硬件带来全新变革

从传统的文字交互，到语音和图像交互——Open AI再次提升了人们对AI PC的想象空间。

这种更贴近人类间交互的模式，会多大程度改变目前PC的生态？

随着苹果M4芯片、高通骁龙X的发布，AI PC也逐渐成为了市场热议的产品。

从各家PC厂商密集的发布会来看，今年也将成为联想、戴尔等厂商AI PC产品的元年。

与市场熟知的大模型、、等这些云端大模型不同的是，用户对隐私的需求和个性化的任务需求，导致AI PC将更强调端侧，也就是本地化运行。

我们知道，云端大模型对性能的需求带火了英伟达的GPU，那么AI PC的端侧大模型应用，也势必对PC硬件带来全新变革。

一、 用户隐私需求和行业销售需求催化了AI PC的诞生

AI PC的推出，解决了云端模型隐私泄露风险的痛点，也为行业提供了新的概念来促进产品的销售。

具体来看的话，当前的大模型主要是云端部署，而云端部署存在一些不足，比如：

1）数据需要上传和存储在云端，有隐私泄露的风险；

2）必须连网使用，响应延迟；

此外，云端大模型也使得云厂商面临着巨大的基础设施成本压力和运维开支。

而端侧大模型解决了这些问题。相比于云端大模型，端侧大模型具备隐私性、本地可靠性、响应快等差异化优势。此外，终端部署有助于节省数据中心硬件、场地、能耗、运营、额外带宽和网络传输的成本。

得益于强大的计算能力和丰富的应用场景，个人电脑（PC）成为了搭载端侧大模型的理想平台。

基于此，AI PC应运而生。

二、与传统PC相比，AI PC在软件和硬件上都发生了改变

硬件方面，主要有两个变化：

a） 架构从x86向ARM转变：考虑到ARM架构有高性能/低功耗的特点，AI PC时代，ARM架构可能逐渐取代X86架构。目前，高通和苹果等公司正在推动ARM架构在PC市场中的应用方面处于有利地位，相继推出了基于ARM的AI芯片 —— 高通的骁龙X和苹果的M4。

b） 更多的GPU和更大的存储：在PC端运行AI模型，促使PC端需要搭载更多的GPU以及更大的存储。这也意味着DDR5内存和QLC NAND SSD将成为AIPC存储的关键技术。

值得一提的是，微软曾提出AI PC基础性能需要至少40 TOPS（每秒40万亿次运算），虽然一些分析师认为TOPS指标的使用并不完善，但它却是目前很容易作为不同产品间类比的指标（类似于晶圆制程的3nm/2nm等），方便在苹果（M4芯片38 TOPS）及其它PC 厂商间对比“AI 性能”。

软件方面，主要是改变了人机交互的方式。过去电脑的操作往往通过鼠标、键盘、菜单选项来实现，而AI PC可以通过AI助手（例如），使用自然语言或者语音命令，来进行电脑操作。

昨晚在其GPT-4o的发布会上也展示了这一功能。从Mac客户端来看，已经支持对特定软件截屏上传的功能，还可以对浏览器内容进行识别。

可以想象的是，这些功能如果未来可以在系统中集成，PC的交互范式改变将就此到来。

三、AI PC保障了用户隐私需求，全新的交互模式将重新定义AI PC？

以联想、戴尔、惠普、荣耀等传统PC厂商为例，AI PC已经实现了多个AI功能，包括文档总结、自动生成PPT/Excel表格、AI绘图、会议纪要整理等，有效的提升了工作效率。这些功能都是基于用户数据，通过本地算力来实现的，保证了用户的个人数据安全。

然而，未来PC端的AI功能显然不会止步于此，更多更有想象力的交互体验将进一步颠覆行业传统，带来新的PC范式转变。

在昨日的GPT-4o发布会上，Open AI向全世界展示了AI PC的崭新功能：语音实时交互、屏幕操作识别等，区别于传统的文字交互模式，通过增加语音和图像，让与PC的对话更加贴近人与人之间的交互模式。

1）语音实时交互：允许用户使用自然语言，通过对话的形式对进行电脑操作。AI使得音频输入的响应时间最短仅需 232 毫秒，平均 320 毫秒，做到了与人类对话的响应速度一致。

2）屏幕识别：AI模型可以识别出用户在设备上的操作（点击、滑动、绘制），并指导用户行为。

GPT-4o的发布，加强了市场的预期，也许将催化AI PC的销量。

此外，近期还有两个值得期待的发布会：微软的 / AI 活动（5 月 20 日）和台北国际电脑展（6 月 2 日起）。

届时，我们可以从两家重磅硬件厂商看到AI PC更多现象级的产品。毫无疑问，2024年将成为AI PC元年。