文 | 藍媒匯 陶然

編輯 | 魏曉

個人大模型在未來會成為“必然”。

人工智能的風吹過整個2023，聯想集團在今年最后一季突然動作頻頻：集團董事長兼CEO楊慶元在11月的財經年會上表示，未來越來越多的人工智能的推理任務會在邊緣和設備端進行，讓個人大模型更加成為必要和可能，而人工智能和計算正是聯想的“技術錨點”。

同一時段，集團副總裁王傳東、阿木等一眾高管，也都在包括虎嗅創新大會、聯想AI Talk在內的多個場合談及人工智能。

而所有這些話題的最終落點，無一例外放在了聯想現階段力推的AI PC，一般理解為“搭載并整合人工智能生成內容的PC平臺”，通過針對性AI軟硬件填補端側算力空缺，從而脫離大模型等對于云端算力的綁定，達到AI本地部署甚至離線部署的效果，目前來看還是以筆記本電腦為主。

嚴格意義上說，AI PC的概念并非聯想原創：早在今年五月份CNBC 的一次采訪中，惠普首席執行官恩里克 洛雷斯（Enrique Lores）就表示，人工智能正顛覆個人電腦業務。

我們認為人工智能將會催生新的 PC 類別，幫助我們重新定義個人計算機（PC）的概念。

10月24日的年度Tech World大會，聯想首次提出，并在會上反復強調著AI PC 概念與“AI for all”戰略。

過去一年，大模型有關的芯片、服務器、手機等等硬件設備都早已有大量進場搏殺，PC這片市場的AI化相比之下甚至略顯遲緩。

數據統計顯示，自2021 年第三季度開始，全球 PC 出貨量曾連續七個季度同比出現下降，且降幅不斷拉大。直到2023 年第二季度，降幅終于開始收窄。

相關分析人士稱“PC市場走出低谷、拐點已現”，而明年（2024）將會是PC需求回暖的關鍵節點。貴為數據統計層面的全球最大PC廠商，又正趕上大模型落地風口，聯想不可能放過這個機會。

給PC救場的是AI還是英特爾？

從2018年的最后一季開始，聯想已經在全球PC出貨量第一的位上坐了將近五年，PC這塊業務依然是聯想的舒適圈。

IDC最新統計數據顯示，2023年Q3全球PC市場出貨量為6820萬臺，雖同比仍下滑了7.6%，但相較于今年一二季度29.0%、13.4%的降幅已經持續收窄。

而在品牌細分方面，聯想仍是第一，惠普、戴爾、蘋果、華碩分列二到五位，但各家的出貨量變動卻不盡相同：

聯想出貨量 1600 萬臺，較去年同期的1690 萬臺下降了 5.0%；惠普 1350 萬臺，較去年同期1270萬臺增加了6.4%；而后面的戴爾（-14.3%）、蘋果（-23.1%）和華碩（-10.7%）同比降幅相對較大。

盡管趨勢有所收窄，但整體市場還處在下行區間，身后緊追的惠普出貨量和自己相比一升一降，壓力自然給到了身為核心業務的智能設備業務集團（IDG）。

與IDC統計時間段相對應財報數據（聯想集團2023-2024財年第二財季），同樣反映出一些問題：報告期內，聯想單季營收144.09億美元，較去年同期170.89億下滑15%。其中IDG業務營收115.15億美元，同比下滑16%，占第二財季總營收比例接近八成（79.9%）。

數據范圍擴大至半年，聯想集團總營收273.09億、同比下降20%，IDG業務總營收217.75億，同比下降22%。

倘若PC市場沒有增量，留給聯想穩坐舒適圈的日子顯然不會太多。將傳統PC引入AI概念和大模型相關硬件，成為聯想撬動增長的支點、IDG業務的絕對核心。

今年9月19日，英特爾發布了首個內置NPU（神經網絡處理單元）的新一代Meteor Lake架構處理器，通過嵌入式神經網絡處理器。相較于傳統處理器，新架構可以在電路中模擬人類神經元和突觸，實現數據與人工智能計算的并行。

三個月后的12月15日，英特爾官方推出Meteor Lake架構下的最新酷睿Ultra 處理器，宣發重點仍然放在針對移動平臺和邊緣計算的性能升級，稱將開啟“AI PC新紀元”。

首批拿到酷睿Ultra的OEM （原始設備制造商）會推出超過 230 款新機型，而身為英特爾“老客戶”的聯想，目前已經有至少四款新產品包含其中——酷睿Ultra發布同日，聯想官方也宣布推出全新的商用和消費級筆電，表示“所有新品都具備人工智能加速功能”。

來自英特爾的AI核心硬件落地后，聯想一天都不想多等。

PC是AI最優解？

“從目前的產品形態和用戶習慣來看，AI PC的故事完全說的通。”

云計算工程師楊帆，向AI藍媒匯分享了他對于大模型和AI PC的觀點。在他看來，現階段AI PC可以說是算力服務器+云端和個人智能設備（手機、智能手表等）折中的最佳方案。

簡而言之，PC尤其是筆電，既滿足了大模型所需規模算力的硬件需求，又不會過分影響用戶對于“電腦”這一類產品的使用習慣。

“目前手機端的大模型，如果只看芯片的能力，是完全有余地去做更大規模的運算，搞出一些額外功能的。但據我了解，（手機廠商中）工程師會把相當一部分精力放在如何平衡‘大模型運行時能提供的計算’和‘計算本身需要占用的系統資源’。畢竟手機是人們使用頻率最高的設備，很多東西已經是不是很好改變的了，尺寸、重量、設計甚至價格區間，都沒有特別大的變動空間。”

相對的，PC對于功耗和算力等問題的處理會簡單一些，即便是筆記本電腦，受益于GPU性能迭代，最新的NPU架構出現，性能尚有提升空間，使用習慣上也跟過去沒有差別，“聯想的第一批AI電腦集中在筆記本，也證明了這一點。”

至于聯想高層提到的多模態輸入、數據本地安全等功能，楊帆認為“只是附加價值”：手機端的大模型產品成熟之后，多模態應該會成為移動端的優勢，至于數據安全實際上相關行業規范已經在落地的進程中。”

AI PC的優勢絕大部分集中在硬件，而硬件恰好是聯想的強項。

但楊帆同時也強調，AI PC未必是大模型硬件的最終方案，PC甚至可能在數據層面，變成大模型的一種局限：“并不是說這是PC的問題，端側設備都會面臨類似的問題。”

通常情況下，大模型需要依賴于特定的深度學習框架和充足數據庫做訓練和微調，本地部署的大模型如果僅僅依靠個人數據庫（文件、語料、使用習慣等等），有可能無法獲取足夠的數據，導致模型的泛化能力和效果下降；如果需要將本地數據與云端數據相對照甚至混合，一是有違私有個人大模型的初衷，二來會顯得本地AI硬件有些多余，“同等算力規模的前提下，更為集中的服務器其實會是一個性價比更高的選擇。”

當然，具體效果會因模型而異，楊帆認為這很考驗AI硬件廠商和基礎大模型之間的適配，AI PC在推出之后的一段時間有可能還是更偏向B端、公司采購，C端需求的大規模出現，可能需要PC廠商給出一個足夠吸引人的案例、效果。

還有額外的一點考慮，就是廠商之間如何分攤大模型迭代產生的高昂成本，“短期內大模型的訓練迭代和運行成本是很難明顯降低的，個人電腦上的大模型如何迭代，買斷制還是訂閱制。”

從商城產品來看，目前聯想新發布的Pro 16 IMH、ThinkPad X1 Carbon AI等AI PC，其AI概念仍集中在英特爾提供的硬件，包括酷睿Ultra處理器和其中的NPU AI引擎，唯一一項具體AI會議功能將以OTA的方式進行升級，“私人大模型”等應用方面的概念則沒有明確提及。

楊元慶曾在演講中總結了AI PC在性能、安全、多模態等方面的五個優勢，并稱AI PC將“遠勝于公共大模型”。

但在另一部分從業者看來，“遠勝”這個詞的后面，或許應該先加個問號。