隨著ChatGPT在全球范圍內掀起的人工智能（AI）浪潮，AI技術迅速融入各類電子設備中，成為產品的一大賣點。汽車、手機、家電乃至個人電腦（PC），都紛紛披上了AI的外衣，其中AI PC更是成為了市場的新寵。

AI技術以其提升辦公效率、優化學習體驗及增強生活便捷性的優勢，天然適配PC等設備。因此，各大PC廠商紛紛推出搭載神經網絡處理器（NPU）的AI PC，并在產品命名或宣傳中顯著標注“AI”字樣，就連Apple的MacBook在電商平臺上也被冠以“AI筆記本”的標簽。

然而，盡管AI PC市場熱度不減，但仍有不少消費者認為AI PC不過是廠商為了促進產品更新換代而打造的噱頭，是“智商稅”。對此，聯想中國消費PC及平板事業部總經理李偉昌坦承，部分廠商確實以搭載NPU為賣點，但消費者購買后發現實際可用的AI功能有限，未能感受到效率上的顯著提升。

那么，AI PC是否真的只是徒有其名？

事實上，目前市場上的AI PC產品大多僅具備本地異構AI算力這一特征，而聯想所定義的AI PC，應包含內嵌個人大模型、個人知識庫、本地異構AI算力、開放的AI應用生態以及個人隱私和數據安全保障五大要素。AI PC的核心在于能夠部署和運行端側AI大模型，這樣既能保護用戶隱私數據，又能根據用戶習慣訓練大模型，提供更加個性化的服務。

然而，現有的PC硬件配置往往限制了端側大模型的部署。以DeepSeek-R1模型為例，7B/8B參數的模型需要至少16GB的內存。李偉昌指出，目前主流PC仍多配備16GB內存，運行7B參數模型可能會影響設備的流暢度，而要達到32GB內存才能較為流暢地運行該模型，同時不影響用戶在其他應用上的使用。

更重要的是，即便PC內存足夠，本地運行的AI大模型也未必能帶來理想的用戶體驗。以一道2024年全國高考數學題為例，雖然滿血版的DeepSeek-R1模型能夠迅速給出正確答案，但切換到本地部署的7B參數模型后，推理時間長達十幾分鐘，且給出了錯誤的答案。這表明，要獲得更好的端側AI體驗，需要部署參數更多的AI大模型，而這又需要更大的內存和更高的AI算力。

目前，AI PC在AI功能上的不足以及運行端側大模型的吃力，使得其未能與未搭載NPU的PC拉開明顯差距。要改變這一現狀，需要AI大模型開發機構、供應鏈企業和PC廠商三方面的共同努力。

大模型開發機構需要在確保模型能力和準確性的前提下，進行模型優化或蒸餾，減少對硬件資源的依賴。供應鏈企業需要降低生產成本，推動硬件價格的合理化。而PC廠商則需要將AI大模型與實際應用緊密結合，提升用戶體驗。

在這方面，華為和聯想等廠商已經做出了積極探索。華為的MateBook基于盤古大模型，實現了AI紀要、AI慧眼等功能，大幅提升了工作效率。聯想則推出了天禧AI生態“四端一體”戰略和個人智能體“小樂同學”，通過跨端協同和多模態大模型的應用，為用戶提供更加個性化的服務。

盡管AI PC在技術和市場上面臨諸多挑戰，但其發展潛力不容忽視。市場調研機構Canalys的數據顯示，2024年中國大陸地區AI PC的出貨量已達580萬臺，占總出貨量的15%，預計2025年市場份額將達到34%。隨著市場規模的擴大，AI PC的成本將進一步降低，吸引更多消費者購買。

多位業內人士表示，AI PC的發展主要受限于內存、芯片等上游產業鏈，成本控制和規模化生產仍需優化。按照產業升級周期規律，預計2-3年內，AI PC產業鏈將趨近成熟。