关于AI PC普及，行家给出了这些关键点

当前，人工智能（AI）的迅猛发展正在全球范围内引发深远的影响，这一技术革命正迅速地融入社会的各个层面，其覆盖范围之广、渗透速度之快前所未有。从提升工业生产线的效率与质量，到革新消费者体验，从加速科研发现的步伐，到拓展艺术表达的新边界，AI的应用无孔不入，触及了人类活动的每一个角落。这种全方位的变革不仅重塑了现有行业，还催生了全新的业态和职业……一个由AI驱动的未来社会势不可挡。

在这样的背景下，AI与硬件的深度融合，特别是与消费电子产品的结合，成为了科技领域最引人瞩目的焦点趋势之一。正如AMD首席执行官Lisa Su博士所言，AI不仅是半个世纪以来最为重要的技术革命，甚至超越了互联网的诞生对社会产生的深远影响。

2023年，AMD率先推出了锐龙7040系列AI PC处理器，这一划时代的举措将NPU神经引擎首次集成到了x86架构的处理器中，标志着AI PC时代的正式到来。AMD还与微软等合作伙伴紧密合作，确保了锐龙7040系列处理器在软硬件层面的深度融合，为用户提供了一套完整的AI系统。不仅简化了AI技术的开发和部署流程，也使得AI功能得以快速普及，惠及更广泛的用户群体。

在COMPUTEX 2024展会上，AMD再度引领潮流，推出了基于全新Zen 5系列架构的消费级处理器，包括面向桌面用户的锐龙9000系列，以及专为移动平台打造的锐龙AI 300系列处理器。

其中，“Strix Point”系列锐龙AI 300处理器，以卓越的性能和前沿的设计理念，成为了AI PC领域的佼佼者。它采用了先进的混合架构，CPU部分集成了Zen 5和Zen 5c两种架构的内核，最高可达12核心24线程，配合36MB的L2+L3缓存，确保了无与伦比的运算速度和效率。GPU方面，RDNA 3.5架构的加持，使其最多配备16个计算单元，图形处理能力显著提升。

更重要的是，XDNA 2神经处理单元的加入，带来了高达50 TOPS的惊人性能，不仅轻松满足微软Windows提出的下一代AI PC对于40 TOPS的要求，更使得本地运行Copilot等复杂AI任务成为可能。

从消费者的角度来看，AI PC带来的不仅仅是技术上的革新，更是体验上的飞跃。AI语音助手、智能图像处理、自动化文档分析等AI驱动的功能，不仅新奇有趣，更为日常生活和工作带来了极大的便利。特别是在AI大模型日益普及的今天，低延迟和隐私保护成为了用户关注的焦点。AI PC通过本地化的大模型处理，有效解决了数据传输延迟和隐私泄露的风险，为用户提供了一种高效且安全的解决方案。

在AMD中国AI应用创新联盟（北京）论坛期间，多位行业专家们围绕AIPC的成长路径展开了深入探讨，提出了AI PC全面普及的关键点，这些前沿洞察为AIPC的未来发展指明了方向。

首先，2024年是AIPC爆发的元年。

随着技术的不断成熟与市场接受度的显著提升，众多科技巨头将在今年推出了一系列集成前沿AI功能的个人计算设备，涵盖了从高性能智能个人电脑、功能丰富的智能手机到各式各样的可穿戴技术装备。这些设备不仅展现了更加强大的本地AI处理能力，还带来了前所未有的流畅交互体验和高度个性化的服务，极大地丰富了用户的数字生活。

专家们认为，技术成熟度的显著提升，消费者对AI集成设备高涨的接纳与渴求，以及产业链条的全面优化与协同，三者相辅相成，共同构成了AIPC市场爆发的坚实基石。

其次，杀手级应用是推动AIPC市场爆发的催化剂。

在当前阶段，虽已催生出一系列具备初步AI功能的PC创新产品，但尚未见证真正意义上的杀手级应用诞生。

这类应用能够深度整合AI技术，提供前所未有的用户体验，解决用户痛点，从而激发市场需求。例如，自然语言理解和生成、实时视频编辑、智能健康监测等，都可能是AIPC上的杀手级应用。它们不仅要求强大的本地AI处理能力，还需要与云端服务的无缝衔接，以实现更复杂的功能和更广泛的数据分析。开发人员需不断探索和实验，寻找那些能够真正体现AIPC优势、引发用户共鸣的应用场景。

通过不断的技术探索、用户体验优化和跨界合作，能够彻底变革生活方式的超级应用，将引领AIPC市场进入一个全新的阶段。

再次，端侧大模型的构建是实现AIPC高性能AI推理的关键。

传统的AI模型训练和推理主要依赖于数据中心的计算资源，但AIPC的发展要求将一部分甚至全部的AI处理能力下放到终端设备上，以满足实时性、隐私保护、网络独立性和个性化服务的市场需求。

这就需要设计和优化适合端侧运行的大模型，既要保证模型的精度和泛化能力，又要兼顾计算效率和能耗。通过采用模型压缩、量化、剪枝等技术，以及定制化的AI加速硬件，可以有效提升端侧大模型的性能表现，使AIPC在有限的资源条件下发挥出最大的效能。

最后，成本控制是AIPC商业化成功的重要考量。

高昂的成本会限制AIPC的市场普及率，影响其长期发展。这包括硬件制造成本、软件开发成本以及维护和更新成本，这共同构成了AIPC发展的多重成本挑战。

为了降低成本，一方面，可以通过规模化生产、供应链优化等方式降低硬件成本；另一方面，利用开源技术和共享平台可以减少软件开发的重复投入。此外，建立可持续的商业模式，如订阅服务、广告支持或数据变现等，帮助平衡成本与收益，促进AIPC市场的健康发展。