PC市场在过去两年经历了诸多变化，不论是AI的兴起、芯片的升级还是政策的推动等等，都在对整体PC市场不断产生影响。其中一个明显的趋势是：价值需求正在促进高性能PC提升，整体PC市场向高端升级。根据IDC预计，到2028年PC市场1000美金以上价格段占比将达到19.3%；2024-2028年复合增长率达到6.3%。 与AI技术的融合、端侧算力的提升，以及生态重构的快速演进等等，都在推动高端PC市场份额不断攀升。
AI PC，向高端进阶2024年是传统PC向AI PC转变的重要一年，AI新需求的不断产生以及游戏需求，都是PC走向高性能的重要拉动力。 从芯片发展来看，不管是算力还是内存带宽都有创新和提升；从模型能力来看，适合端侧运行的模型能力突飞猛进，端侧智能有望进一步提升；从AI普及水平来看，越来越多的人正在使用端侧和边缘部署大模型的推理，个性化需求越来越多，这些需求在端侧也更容易得到满足。 国际调研机构Canalys发布报告显示，预估今年全球AI PC出货量4800万台，占PC出货总量的18%。2025年全球AI PC将超过1亿台，占PC出货总量的40%。2028年，全球AI PC出货量将达到2.05亿台，2024年到2028年的年复合增长率将达到44%。 AI PC的升级主要体现在以下几个方面：首先是本地化AI算力与混合架构的硬件升级，为满足本地运行大模型的需求，PC硬件架构从传统的CPU+GPU转向CPU+GPU+NPU。不同于传统PC，NPU可以为硬件终端提供算力支撑，从而运行端侧AI大模型。 其次，端云协同与能效优化使得混合架构，也就是本地处理敏感任务+云端扩展复杂模型成为主流。典型应用就是微软Copilot+ PC通过NPU实现实时AI功能（如Recall记忆搜索），同时依赖云端扩展生成式AI，既保障隐私又提升效率。 此外就是更高端的工作站市场。随着AI开发，AI计算等需求的稳定提升，工作站市场的AI需求也将不断升级，从单一任务算力，多任务协调，计算速度及精度等方面均将面临需求提升，因此工作站的性能将进一步升级，性能边界将被不断拓展以应用到更多场景及行业当中。与此同时，高端计算需求也将推动工作站整体市场的增长。IDC预计，2024-2028年工作站市场的复合增长率将为7.9%。处理器玩家，巨头争强AI PC处理器市场，目前主要的玩家包括英特尔、AMD、高通、联发科等等。AI PC处理器发展方向主要聚焦在算力提升、功耗降低、架构创新、集成化和小型化的方向，这些要求带动了制程工艺进步，多核心与异构计算、指令集优化在芯片设计层面的演进。 英特尔从2023年9月提出AI PC概念至今，已经更新了两代酷睿Ultra产品，通过CPU+NPU+GPU的组合，可以应对不同负载的AI应用场景。酷睿Ultra 处理器 (V-SKU) 搭载4个P-core（性能核）和4个 E-core（能效核），48 TOPS NPU算力。结合GPU、CPU、NPU时，可提供高达99 TOPS运算能力。 AMD去年针对移动平台推出了全新的锐龙AI 300系列处理器，采用单芯片设计，产品代号为“Strix Point”。Strix Point采用台积电TSMC N4P生产工艺，从整体架构来看，Strix Point内部整合了CPU、GPU、NPU以及大量的功能模块，比如视频处理、图像显示、PCIe控制器、内存控制器、电源控制器等。锐龙AI 9 HX 375为55 TOPS，而锐龙AI 9 HX 370则为50 TOPS。锐龙AI 9 365规格略低，10核心20线程，GPU型号为Radeon 880M，最高频率降低到5.0GHz。 高通骁龙X Elite搭载了高通自主研发的Oryon CPU，采用台积电4nm工艺，集成Oryon CPU与45TOPS NPU。搭载了12个核心，并配备了64位处理架构。据高通官方数据显示，其AI处理速度相较于竞争对手快达4.5倍，能够在PC上轻松处理超过130亿的复杂AI模型。 联发科近期也推出了3nm的Chromebook处理器Kompanio Ultra，AI算力50TOPS，采用联发科第八代NPU，全大核CPU架构，包含3.62GHz Arm Cortex-X925处理器，搭载Kompanio Ultra的Chromebook预计将于未来几个月内上市。 以下是几家主流AI PC处理器代表性产品和技术细节。
来源：据公开信息整理
生态分化，互为补充PC智能化进程中，生态格局是当前一大看点。Windows+Arm架构AI PC具有低功耗、长续航和高效能的优势，适合移动办公和日常使用。高通骁龙X Elite是目前的主流处理器，提供了较强的AI性能和能效比。 Windows+x86架构AI PC，在高性能计算和专业应用领域具有明显优势，能够满足用户对计算能力和图形处理能力的高要求。英特尔酷睿Ultra和AMD锐龙AI系列处理器是主要的处理器选择。 Windows+Arm和Windows+x86架构的AI PC有望在各自的优势领域继续发展，并相互补充。从当前的市场情况来看，Windows+Arm组合渗透率在快速提升。以下是对当前市面上，采用了Windows+Arm和Windows+x86架构的主要AI PC品牌的梳理：
来源：据公开信息整理
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值得注意的是，除了两大主流的架构，采用Linux的AI PC也在推出，有望在开发与科研场景打开应用市场。不过，考虑到部分用户对Windows系统的依赖以及Linux在更多商业软件方面的适配，可能会对其推广应用带来一定挑战。
AI驱动的PC变革趋势在本轮AI浪潮中，AI对PC硬件的升级带动作用存在局限性。究其原因，一是在大模型产品普及初期，以文本、图像等内容生成功能为主的软件应用，以在线交互的形式即可完成。因此普通的AI聊天交互，除基本的输入显示等功能外，需要硬件设备提供支持的部分有限。二是目前云端运算基本足以支持主要的大模型使用场景，对本地硬件设备的性能需求尚未得到释放。随着大模型在C端用户的不断普及，在PC等智能终端上会越来越体现出来，硬件需求的转变与增长将会是越来越显著的趋势。 艾瑞咨询发布的《中国AI PC行业研究报告》指出，从产品形态来看，PC产品具备内置十亿、百亿级别参数端侧大模型的潜力空间，可在本地实现更多智能化、个性化AI功能调用，且在本地用户数据的积累下不断训练优化，成为贴近用户生产生活的理想终端。 AI PC目前已基本具备可良好支撑AI运算需求的能力，搭载AI计算单元或AI专用芯片，并在存储容量、传输速率、机身材质及屏幕键鼠等角度都在顺应AI配置完成智能化升级；在软件端，AI PC将搭载本地大模型完成端侧个性化部署，而中国在开闭源路径已具备相应技术储备，可结合开源模型完成PC厂商开发，也可与国内大模型厂商展开合作，共同打造PC端侧定制化大模型的商业化落地。 同时，混合式AI会成为终端能力的基本形态，随着终端侧和边缘侧算力对大模型的支持能力明显增强，端云协同的混合AI会成为智能PC大模型应用的基本模式。 端云算力的协同模式会主要表现为PC终端算力与大模型平台的协同、(瘦)终端+私有主机+平台的端边云协同模式，基本克服传统云侧集中式学习范式在实时性、个性化、负载成本等方面的不足，满足端侧对于 AI逐步释放的需求。 此外，多模态交互越来越体现出重要作用，它使得PC能够更自然、更智能地理解用户需求并提供相应的服务。多模态交互通过整合语音、手势、眼神、表情等多种方式，使用户与PC的交互更加直观和高效。这种转变不仅提升了用户体验，还推动了PC在各个领域的应用创新，如智能家居控制、虚拟现实体验、智能办公助手等，使PC成为用户生活和工作的智能伙伴。 同时，AI Agent也有望体现出越来越重要的作用，这将进一步拉动AI PC的算力发展。根据Gartner预测，2025年搭载NPU的AIPC出货量将达到1.14亿台，占总出货量的43%。这背后，正是AI Agent推动的算力升级趋势——企业不再满足于"流畅运行Office"，而是需要能承载AI智能体全链路任务的主机，甚至催生专为Agent优化的"AI工作站"等新品类。写在最后AI PC正在成为推动个人电脑市场变革的重要力量，经历从“工具”到“智能体”的蜕变。这一过程中，端侧AI能力的爆发成为驱动行业升级的主要力量，而芯片技术的革新与生态重构则会是这场革命的主战场，重构PC创新力量。