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    AI PC掛羊頭賣狗肉?大模型困于硬件瓶頸,成熟還需兩三年

    2025年05月13日 18:02:26 來源:雷科技

      AI PC也成了「智商稅」?

      自從ChatGPT在全球范圍內引發AI風暴后,各類設備迅速與AI融合,并將AI作為產品的重要賣點,例如汽車、手機、空調、電視、洗衣機,以及本文的主角PC。

      能夠提高辦公和學習效率,以及生活便捷度的AI,天生與PC、手機等設備契合,PC廠商們紛紛推出了搭載NPU(神經網絡處理器)的AI PC,而且產品的命名或商品標簽還會加上醒目的「AI」字樣,就連Apple產品京東自營旗艦店的MacBook,也特地打上了「AI筆記本」的標簽。

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      (圖源:京東截圖)

      然而在AI PC快速普及的今天,依然有許多消費者認為,AI PC只是智商稅,是廠商忽悠消費者更換PC的噱頭。對此,聯想中國消費PC及平板事業部總經理李偉昌坦言,部分廠商以搭載NPU為賣點,但很多消費者購買了AI PC后,卻發現沒什么可用的AI功能,沒有得到效率提升。

      難道說,AI PC真的是智商稅?

      部分AI PC掛羊頭賣狗肉?

      對于AI PC,聯想給出的定義是具備內嵌個人大模型、內嵌個人知識庫、本地異構AI算力(CPU/GPU/NPU)、開放的AI應用生態,以及保障個人隱私和數據安全五大特征,但目前PC廠商們的產品大多只能滿足本地異構AI算力一個特征。

      AI PC的重點在于部署和運行端側AI大模型,可以將隱私數據留在本地設備,并且根據用戶的習慣訓練大模型,做到更了解用戶、更符合用戶的喜好和習慣。

      常見的PC產品一般運行Windows,若無深度定制,會缺乏AI功能。安裝豆包、Kimi等云側AI應用后,AI PC又與普通PC凸顯不出差別。為PC定制AI功能成本不低,縱觀國內PC市場,在AI功能方面做得較好的PC廠商,可能只有華為和聯想。

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      (圖源:聯想)

      PC本身的硬件配置,也限制了端側大模型的部署,以DeepSeek-R1模型為例,7B/8B參數模型需要16GB及以上內存。李偉昌表示,當前主流PC依然搭載16GB內存,運行7B參數模型可能會影響設備的流暢度。內存容量達到32GB時,運行7B模型才會較為流暢,同時避免影響用戶在大模型推理過程中使用其他應用。

      更關鍵的是,即便PC內存達到32GB,可本地運行AI大模型,依然未必能夠帶給用戶很好的體驗。小雷找到了2024年全國高考Ⅰ卷的一道數學題,做了一個簡單的測試,題目為:

      甲、乙兩人各有四張卡片,每張卡片上標有一個數字,甲的卡片上分別標有數字1,3,5,7,乙的卡片上分別標有數字2,4,6,8,兩人進行四輪比賽,在每輪比賽中,兩人各自從自己持有的卡片中隨機選一張,并比較所選卡片上數字的大小,數字大的人得1分,數字小的人得0分,然后各自棄置此輪所選的卡片棄置的卡片在此后輪次中不能使用則四輪比賽后,甲的總得分不小于2的概率為?(正確答案:1/2)

      這道題曾一度難倒了眾多AI大模型,如今幾次升級后,如今豆包、Kimi、騰訊混元等大模型,均能計算出正確答案。滿血版DeepSeek-R1模型同樣如此,僅數分鐘就計算出了正確答案。

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      (圖源:雷科技制作)

      切換至本地部署的7B參數DeepSeek-R1模型后,同樣提出該問題,大模型足足推理了十幾分鐘,卻給出了1/288的錯誤答案。7B參數的模型可以用,準確率卻與滿血版相差甚遠。想要更好的端側AI體驗,就需要部署參數更多的端側AI大模型,而參數更多的端側AI大模型,需要更大的內存和更高的AI算力。

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      (圖源:雷科技制作)

      自身AI功能太少、運行端側大模型吃力,AI PC自然顯得名不副實,在AI體驗方面與未搭載NPU的PC無法拉開明顯差距。改變這一局面的重點,在于AI大模型和AI PC供應鏈的全面升級。

      產業鏈共同升級,才能造出真好用的AI PC

      李偉昌認為,產業鏈方面存在的瓶頸,導致AI PC尚未達到「水到渠成」的階段。在小雷看來,讓AI PC擺脫智商稅的標簽,大模型開發機構、供應鏈企業、PC廠商三方面都要發力。

      大模型開發機構的任務,是在確保模型能力和準確性的前提下做好優化,或蒸餾出參數更少的模型,減少對內存、算力、顯存等硬件的依賴。頭部AI企業都在嘗試蒸餾小模型,谷歌提出的逐步蒸餾(Distilling step-by-step)方法,號稱可用0.77B參數蒸餾模型打敗540B參數大模型。

      不過就DeepSeek不同規模模型的體驗而言,小模型與大模型在準確率方面差別很大,小模型上限不足,升級硬件使其可以運行參數量更大的模型,或許才是提高端側大模型體驗的最好方案。

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      (圖源:豆包AI生成)

      運行端側AI大模型,對于內存和支持AI加速能力的芯片有較高要求。供應鏈企業可通過規模化生產降低成本,但供需問題可能導致產品漲價,近期SK海力士、三星等行業巨頭已陸續公布了DRAM、NAND漲價的消息。

      算力芯片方面,AMD和Intel具有NPU的CPU價格偏高,搭載這些芯片的筆記本電腦也普遍面向中高端市場。但隨著產業規模化和技術成熟,如今許多AI PC的價格已下探至5000元左右價位,如聯想ThinkPad E14、華碩a豆14 Air悅享版、機械革命無界15X Pro、七彩虹 源N14等,國補后價格不到5000元。

      但提升用戶的工作、學習效率和生活便捷度,只靠大模型的能力和AI PC的算力還不夠,如何將其與AI應用結合,融入用戶的工作和日常生活同樣重要。

      在這方面做得最好的可能是華為,MateBook基于盤古大模型提供的AI能力及小藝智能體,實現了AI紀要、AI慧眼、AI字幕、智慧搜索等功能,搭配超級終端、超級中轉站等互聯功能,可大幅提升工作、學習效率。

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      (圖源:華為)

      身為全球PC行業霸主的聯想,推出了天禧AI生態「四端一體」戰略和個人智能體「小樂同學」。四端一體指AI PC、AI平板、AI手機、AIoT四類終端設備,一體指用于承擔個人任務的個人智能體,以及通過個人智能體將四端融合為一體。

      據聯想介紹,個人智能體基于大模型的推理能力,可理解用戶意圖,將復雜任務拆分成子任務鏈,并支持跨端穿梭,在PC、手機、平板電腦上協同操作。內嵌AI的終端在本身算力基礎上,通過壓縮和優化AI大模型,在裁剪后形成輕量化多模態大模型,以應對各種場景的專業化需求,并降低對硬件的要求,打造個人AI助理。

      小樂同學還支持智能體輕應用技術,可為開發者開發的各類服務提供端側大模型能力,強化AI PC的實用性。

      大模型、AI PC硬件和軟件全部升級,方能讓AI PC名副其實,向用戶提供更加完善的使用體驗。這一過程不能一蹴而就,需要全產業鏈共同發展,實現技術升級和成本下降。

      “AI PC距離成熟起碼還需2-3年”

      在圖文創作、編程、廣告營銷等行業,AI已經發揮出了不小的作用,小雷撰寫文章時找不到合適的圖片,就會使用AI生成。金融、醫療、學習等領域,商湯科技、曠視科技、依圖科技、云從科技、百川智能等企業入場,開發出了適合專業場景的垂域大模型。

      屏幕大、性能強、對開發者友好的PC,或為個人端AI大模型的最佳載體。在AI大模型逐漸滲透進我們生活,改變我們工作、學習、生活模式的今天,AI PC不可能是智商稅。

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      (圖源:聯想)

      市場調研機構Canalys公布的數據顯示,2024年中國大陸地區AI PC的出貨量已達580萬臺,占PC總出貨量的15%,預計2025年大中華區AI PC市場份額將達到34%。Canalys在另一份報告中指出,2024年第二季度聯想AI PC出貨量環比暴增228%,也證明了AI PC的熱銷。

      AI PC正逐漸下沉市場,價格愈發實惠,國補的到來進一步降低了消費者購買AI PC的成本,雙重加持之下,愿意購買AI PC的消費者自然會越來越多。市場規模的擴大,則會影響導PC廠商和供應鏈企業,促進AI PC及其硬件成本下降,從而形成良性循環,加快AI PC產業鏈成熟。

      至于AI PC何時能夠成熟,《科創板日報》報道稱,多位業內人士透露,AI PC的挑戰主要在內存、芯片等上游產業鏈,成本控制和規模化方面仍需優化,按照產業升級周期規律,預計2-3年產業鏈能夠趨近成熟。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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