2020-2023 年，中国笔记本电脑出货量呈现下降趋势，PC 厂商迫切需要从产品形态、软硬件技术、需求场景等方面寻找新的增长机会。大模型和生成式 AI 技术的出现，其强大的数据处理、学习泛化和内容生成能力，高效地推动了各行各业人工智能技术的应用进程，为 AI 可赋能的场景领域和角色扮演带来了更多创新和可能性。目前，大模型正逐步从技术基座打造走向产品生态应用，其能力也将逐步从云端下放到边缘和端侧。AI PC 作为端侧大模型的理想功能载体备受市场关注，有望为 PC 市场发展带来颠覆性的机会。
2024 年，AI PC 产品陆续进入商业化时代，各家 PC 厂商纷纷发布相关新品，布局大模型时代的 AI PC 产品。本报告将聚焦 AI PC 行业的时代背景、产品定义、定位逻辑、应用场景等维度，结合用户声音，分析探讨中国 AI PC 行业的演进发展，为市场提供具有公信力、并获得广泛认可的数据和观点。
全球及中国的 PC 市场增长乏力
受疫情后经济形势下行影响，居民终端消费疲软，笔记本电脑出货量呈下降趋势。
PC，即个人电脑，主要包括台式机、一体机、笔记本电脑和平板电脑等，产品形态各有特点。本报告对 PC 和 AI PC 的研究范围将限定在笔记本电脑产品。根据 Canalys 研究机构发布的数据，受市场低迷、消费疲软等因素影响，中国消费电子终端需求面临挑战，2020-2023 年笔记本电脑出货量呈现下降趋势。PC 厂商迫切需要从产品形态、软硬件技术、需求场景等角度寻求新的增长机会，注入笔记本电脑市场，重振消费电子领域的新兴发展活力。
PC 成为端侧大模型的理想功能载体
AI PC 搭载较大参数量级的大模型，赋能办公生产、教育教学、游戏娱乐等功能场景。
如前文所述，未来 AI 大模型能力与消费终端的融合被视为消费电子产业的新创新方向。消费终端，即供日常消费者生活使用的电子产品，主要包括手机、笔记本电脑、平板电脑、智能音箱、智能穿戴设备（TWS 耳机、智能手表、AR/VR 产品）等。从消费终端角度出发，消费终端和大模型的融合路径与其产品定位息息相关。与手机的生活定位相比，PC 产品定位更偏向功能性，其大模型能力融合也将与办公生产、教育教学、游戏娱乐等场景深度绑定，为用户带来全新的 AI PC 价值体验。
从产品形态来看，PC 产品具备内置十亿、百亿级别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。在本地用户数据的积累下不断训练优化，PC 产品逐渐成为贴近用户生产生活的理想终端。
在软硬件的技术发展上有良好储备
大模型在 PC 侧落地的可行性：硬件配置升级 + 端侧大模型能力内置
大模型时代，AI PC 对产品的硬件性能和软件配置要求均有所提高。从硬件角度来看，AI PC 需要具备良好支撑 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方面顺应 AI 配置完成智能化升级。自 2019 年起，英特尔的酷睿处理器系列陆续在 CPU 芯片内引入加速运算指令集，以支持深度学习和 AI 应用。在 CPU + 独立 GPU 显卡的配置下，GPU 也具备一定的并行计算能力，理论算力数值表现优异，例如英伟达的 RTX 系列。为了兼顾“低能耗与高功效”的 AI 性能，满足 AI PC 的硬件需求，更多芯片厂商考虑引入 NPU 计算单元，例如高通的骁龙系列、英特尔的 Ultra 系列等。
从软件配置来看，AI PC 将搭载本地大模型完成端侧个性化部署，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 厂商的自研或二次开发，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。
AI PC 的概念
AI PC 的概念具有进化性，当前阶段强调芯片对大模型在 PC 端高效运行的满足，未来将突出强调大模型对 PC 软硬件的影响和持续运维能力。
目前业界尚未出现 AI PC 的官方定义。在现有定义中，不同厂商侧重点不同：芯片厂商侧重提升 AI 加速器能力、PC 厂商侧重配置及与大模型结合后的功能。具体到产品侧，目前游戏本在硬件算力需求和软件应用上更符合 AI PC 的率先价值落地。
在本报告中，我们试图站在大模型、PC 硬件、PC 软件三者相互影响的视角，并基于当前业内对 AI PC 定义和特征的描述，试探着对 AI PC 进行定义：AI PC 是一个内嵌大模型且能在本地运行的计算机产品。
在当前，AI PC 更多是指配有能在本地运行大模型、且具有良好能耗平衡能力芯片的 PC，它具有初级的 AI 能力。但 AI PC 的定义具有发展性，是动态进化的，未来将具有两大特征：1）用户通过 PC 及其外设的持续使用、厂商的持续优化，形成用户个人智能体，既能与用户自然交互，更能个性化地无感满足用户需求；2）形成 PC 自己的智能体，持续保证电脑性能最优。
AI + PC 的产品定位 – 个性化服务
构建本地知识库 + 个人专属大模型，提供端云融合的智能化个性化体验。
对于 AI PC 产品，PC 厂商会在端侧本地化部署 AI 能力，内置本地知识库和个人专属大模型，让用户无需网络连接也可以实现本地功能的 AI 推理计算。此外，在保护用户数据安全隐私的前提下，AI PC 会智能化地收集用户行为轨迹，梳理绘制用户思维画像，将本地用户数据与云端功能应用实现充分融合，最大化释放个人数据的应用价值。
未来，AI PC 将成为真正理解用户的智能终端产品，充分满足，甚至主动猜想迎合用户的个性化场景需求，并不断学习优化提升智能化能力，在办公、游戏、教育、生活等领域为用户提供“越用越惊艳”的独特应用体验。
AI + PC 的产品定位 – 用户体验
AI PC 主动适应用户偏好和行为需求，让交互更简单化、效率化、个性化。
目前人机交互的主导权仍会在 PC 产品侧，并涉及到复杂菜单和功能操作，需要用户主动去学习适应计算机的人机交互逻辑。而在 AI PC 时代下，人机交互的形式将变得更加多样，加载 AI 功能的 AI PC 产品可实现手势、语音、表情、视频、文本等多模态人机交互形式，愈发接近人与人的交互方式，进一步降低 PC 交互门槛，提高了 PC 产品使用的自然度和便利性，为 AI PC 产品的用户群体和场景功能也将提供更多可能性。
在大模型能力加持下，AI PC 产品将具备高阶智能的语音识别、语义分析，甚至情绪感知等功能，对多模态数据的整合反馈能力也将大幅增强，人机交互逻辑将呈现“以用户为本”的发展趋势，更加快速高效地响应用户需求，甚至变被动为主动，结合本地知识库和个人大模型合理预测用户意图，感知用户的潜在需求，主动进行服务引导，并提供个性化交互方式，让人机交互变得更加效率化和个性化。
AI + PC 的产品定位 – 新的流量入口
个人智能体与新兴 AI 应用生态构建新流量入口，AI PC 承载更多商业可能。
随着大模型和生成式 AI 技术的到来，其强大的数据处理、学习泛化和内容生成能力，高效地推动了各行各业人工智能技术的应用进程。2024 年更多 AI 应用如雨后春笋般涌现，呈现爆发增长态势。无论是个人智能体，还是基于大模型底座的新型 AI 应用生态，都将可能成为承载用户 AI 功能需求的巨量流量入口，大模型厂商、操作系统厂商、AI 应用厂商和 PC 厂商纷纷投入布局。
作为重要的终端硬件载体，PC 厂商的角色和责任将变得更加重要，将集聚各方产业资源，与各方形成竞合关系，从用户角度出发，让客户自由选择本地化处理或云端协同，达到本地数据隐私安全和云端强大功能调用的最大利益平衡点。
AI PC 的应用价值 – 办公、游戏、教育
量身定制，以个性化、智能化为基底，极致发挥 AI PC 功能场景价值。
依托于 PC 的功能性定位，AI PC 的应用场景广泛，覆盖办公、代码、创意设计、游戏、教育等领域。利用端云融合的大模型能力，AI PC 可以在文本、代码、设计等办公场景提供高质效移动生产力，显著节省用户所需的时间和资源；在游戏场景，AI PC 一方面可以基于更强大的硬件性能给玩家带来更沉浸的游戏观感体验，另一方面可进一步融合用户本地的个性化行为偏好，与游戏应用场景结合，为用户提供更加个性化、可玩性更高的人机交互、游戏环节和内容；在教育场景，AI PC 可以作为终端教学载体，为教师、学生、家长提供教学辅助、个性化教学、成长陪伴分析等角色功能。
由此可见，AI PC 在各个功能场景下，极致凸显了“智能化效率提升和个性化用户体验”两大核心产品价值。相较于原本 PC 对用户功能诉求的基础满足，AI PC 将会是一款量身定制，从用户角度出发，主动迎合用户在各个场景的个性化、功能化需求，达成用户更深层次场景满足的革命性产品。
AI PC 的产业链及产业图谱
当前硬件是推动 AI PC 产业升级和迭代的关键，未来软硬件研发和实现兼备的、能提供持续运维和服务的企业将更具优势。
AI PC 的市场厂商洞察 – 适配是主旋律
适配是 AI PC 各参与厂商间的主旋律，试图推出产品、占据更大市场。
当前，AI PC 市场主要玩家有以下几类：PC 厂商、芯片/算力厂商、基础模型厂商、应用软件开发商等。目前几类厂商之间的合作以“适配”为主，试图抓住推出 AI PC 产品的先机。同时，各家都在积极布局模型瘦身，试图占据更大市场。
若以 PC 厂商为中心，AI PC 市场厂商特点如下：1）PC 厂商 + 芯片厂商：采用带有 AI 推理能力的芯片，推出带有 AI 能力的 AI PC 产品（详情见 PC 厂商的布局），占领市场；2）PC 厂商 + 应用厂商：1-结合市场需求，将自身能力与芯片厂商的能力进行封装，为应用厂商赋能，例如为游戏厂商提供基于用户画像的语义解析能力，玩家可自定义对话的游戏开发；2-应用分发。3）PC + 大模型厂商：1-促使大模型在端侧能流畅运行；2-调用模型厂商 API，赋能自身硬件和软件的智能化，例如全向麦、自动降噪、微软的 recall 等；3-集成大模型厂商的衍生应用，助力应用分发。
各家对 AI PC 的布局 – 国外 PC 厂商
国外 PC 市场产业链成熟、协同效应强，由微软主导 Copilot 助手、大模型能力与操作系统层、应用软件层的适配融合。
各家对 AI PC 的布局 – 国内 PC 厂商
国内 PC 市场硬件配置基本与国外平齐，在大模型能力自主可控的宏观环境下，探索由国产 PC-系统和软件-AI 应用开发者带来的商业闭环，且重视后端持续运维服务。
用户对 AI PC 的接受情况
超七成用户愿意将 AI 相关功能融入端侧设备，近七成用户选择 PC 和手机。
75.3% 的用户对 AI 相关功能融入到端侧设备持支持态度，只有 1% 左右的用户持反对态度，用户整体对 AI + 端侧设备的接受度比较高。对于 AI 相关功能融入的端侧设备类型，PC 和手机是用户最为支持的两类端侧设备，占比在 70% 左右。其中，男性用户更愿意融入 PC 端，而女性用户则更愿意融入手机端。
用户对 AI PC 的购买意愿
超七成用户愿意为 AI PC 支付额外费用；超五成用户认为能够完成工作中重复且机械的工作时，他们更愿意购买 AI PC。
整体来看，用户为 AI PC 支付额外费用的意愿相对较高，占比为 76%。但用户整体以实用性为主，男女性差别相对较小，辅助完成重复且机械的工作、多设备互联互通、根据用户使用行为进行个性化推荐和结果优化是用户更愿意购买 AI PC 的前 3 种情况。
用户对 AI PC 的使用场景偏好
AI PC 的工具属性没有变，但改变和影响了用户使用 PC 时的场景选择，相比于传统 PC，用户更愿意在 AI PC 上完成教育、设计等场景的活动。
整体来看，文本类、设计类、教育类、代码类等是用户的主要应用场景，PC 作为办公工具，无论是否具备 AI 的相关能力，其工具属性并没有变。但相比于传统 PC，AI PC 极大影响了用户的使用场景选择，其中家庭教育类、自主学习类、设计类是受影响最大的三个场景，这与 AI PC 提供的辅助能力息息相关。
用户对 AI PC 的功能偏好 – 文本相关工作
文本内容自动生成、文档内容智能化管理、语音实时转文本和互译等切实降低工作量、提升工作效率的功能是用户非常期望 AI PC 所具备的。
从文本相关工作场景下 AI PC 功能的 KANO 模型分析看，用户整体是典型的实用主义者，他们对 AI PC 在文本相关工作的赋能情况更关注对其工作效率的提升情况，因此诸如文本内容自动生成（如文案、PPT、日报等）、文档内容智能化管理（如关键点提取、总结汇报等）、语音到文本的实时转换和互译等，这些功能有助于减少用户重复且占用时间的工作量，是用户所期望具备的，有则满意，无则不满。
