AIPC资深专家交流电话会纪要–20231218

1，AI在PC行业的应用和发展趋势？ 在AI与PC结合的发展趋势方面，市场可以分为面向消费者的2C和面向企业的2B两个方向。针对2C端，厂商主要在原有产品形态基础上，提升AI计算能力，通过集成更强大的CPU、NPU和GPU等硬件，以及结合本地化的大模型应用，来增强笔记本、台式机和平板等个人终端的AI性能。目前国内厂商在2C端产品的发展思路大致相似，都在与上下游厂商协同，结合软件本地化和大模型，其中头部厂商可能自行开发，而中型厂商则可能与合作伙伴共同开发。 1，AI在PC行业的应用和发展趋势？ 在AI与PC结合的发展趋势方面，市场可以分为面向消费者的2C和面向企业的2B两个方向。针对2C端，厂商主要在原有产品形态基础上，提升AI计算能力，通过集成更强大的CPU、NPU和GPU等硬件，以及结合本地化的大模型应用，来增强笔记本、台式机和平板等个人终端的AI性能。目前国内厂商在2C端产品的发展思路大致相似，都在与上下游厂商协同，结合软件本地化和大模型，其中头部厂商可能自行开发，而中型厂商则可能与合作伙伴共同开发。 2B端则更侧重于行业应用，产品形态多样，包括嵌入式无风扇设备、类PC设备和手持终端等。2B端的AI模型通常结合行业应用，如质检和智能监控，对本地化的算力有较高要求。2C端的大模型主要围绕语音、文字和图像处理，而2B端则可能需要更高的算力，类似于自动驾驶汽车所需的算力，英伟达的Orin平台为例，其算力需求在200Tops至400Tops，甚至下一代产品可能达到1000Tops。 在未来发展方向上，AI在PC行业可能会向两个极端发展。一方面是高端算力PC，如游戏PC，其AI算力将显著提升。以英特尔为例，其11代和12代产品的AI算力不到10Tops，而从13代和14代开始，AI算力将提升至约20Tops，到2025年的15代产品预计将超过40Tops。高通由于在手机端的先发优势，其AI算力发展相对更快，目前已有产品达到20Tops的算力。另一方面是轻薄PC，未来可能发展为卡片式云终端，依赖服务器端的AI算力，强调实时联网的轻量化解决方案。 在应用场景方面，2C端目前没有出现颠覆性的新应用，主要是个人辅助性应用，如语音交互和辅助决策办公能力，以及个性化模型学习，这些应用依赖本地高算力。2B端则因为客户和产品之间不能实时联网的需求，本地化的AI模型运行能力尤为重要。因此，无论是2C端还是2B端，AI在PC行业的应用都在朝着更高算力和本地化的方向发展。 2，AIPC对市场的换机驱动力？ 当前PC端市场整体呈现下行趋势，AIPC作为一种新硬件，虽然提升了本地化的计算能力，但仅作为个人助理使用，对于整体市场的换机推动力度有限。尽管AI应用，如ChatGPT一类的产品在初期注册量较高，显示出乐观的趋势，但用户在熟练使用后会发现其局限性，它们并不能完全取代所有工作和应用。因此，AIPC可能会吸引一些尝鲜用户换机，但大多数人不会仅因为这一功能而更换设备。 大家更倾向于按照正常的淘汰率进行升级。由于近几年疫情和经济下行的影响，换机周期有所延长。预计到2024年，可能会迎来一个换机增长期，届时结合AIPC概念，市场可能会看到相对明显的增长，但其中一部分仍然是常规换机的比例。 3，AIPC的渗透率展望？ AIPC的市场预计在2024年将迎来一个增长期，但额外搭配算力的比例不会太高，估计可能在10%~20%之间。到2025年和2026年，随着Intel和AMD在其CPU中集成更高算力，AIPC的成本将趋同于现有笔记本和台式机产品，届时市场占有率可能会达到一半左右。 预测到2027年，市场上85%以上的产品都将是AIPC，几乎所有PC都将配备AI能力。4，AIPC产品相比传统PC相比成本端的提升？ 如果只考虑基础版AIPC的物料成本，目前并没有太大变化。因为现阶段AIPC的算力主要依赖于CPU，基本上跟随Intel或AMD的升级。新发布时可能会有10%到20%的价格差异，但半年或一年后，价格基本上会与上一代同配置产品持平。如果是进阶版AIPC，需要搭配更高的算力，如搭配显卡或NVIDIA的GPU或算力卡，成本会显著提升。例如，NVIDIA大约75Tops算力的卡，成本可能在七、八千元人民币。在这种情况下，整体成本可能会翻倍。 随着AI技术在PC端的集成，软件的依赖度会增加，生态绑定也会更紧密。这对于那些依赖上下游硬件供应商的厂商来说，确实是一个挑战。未来，AIPC的差异化将主要体现在软件能力和用户体验上。就像智能音箱市场一样，硬件差异不大，但软件优化和体验上的差异显著。因此，从明年开始，厂商之间的竞争将更多地体现在软件的优化和体验上。随着时间的推移，这些差异可能会逐渐趋同。 6，在AI计算和本地化大模型部署方面，安全性将如何得到保障？ 在AI计算和本地化大模型部署方面，加密技术将变得更加重要。无论是硬件的加密芯片还是软件的加密算法，都将在未来的PC产品中发挥更大的作用。 尽管如此，由于加密芯片的成本相对较低，且像英特尔这样的厂商已经集成了加密芯片，因此这部分的成本可能不会有太大变化。但是，结合软件开发，未来的安全性将成为各家厂商差异化竞争的一个重点。 7，国内供应PC端加密芯片的主要厂商？ 国内供应PC端加密芯片的主要厂商包括台系的瑞昱半导体（Realtek）等，他们提供了加密功能的芯片。在市场需求方面，无论是B端还是C端，对加密芯片的需求都在增长。B端市场的产品基本上已经普遍配备了加密芯片，而C端市场虽然以前个人用户可能不太关注加密，但在AIPC概念的推动下，厂商开始强化和宣传加密能力，因为用户不希望自己生成的内容被未经授权的第三方查看或上传到网络。因此，无论是硬件还是软件结合 的加密和数据脱敏功能，都会成为厂商主动宣传的点，C端市场也会越来越重视这一能力。 8，在本地运行大型如何解决功耗问题？ 其实AI模型在运行时，其功耗与笔记本电脑的独立显卡相似。经过优化后，中档的AI算力卡在全功率运行时的功耗可能在30~40瓦，而最高算力的模型可能需要接近100瓦，甚至更高级别的可能超过200瓦。因此，这类产品的功耗与玩游戏时相当。 就产品而言，意味着与轻薄长续航的笔记本电脑相比，搭载本地AI算力卡的设备在续航上会有所不同。例如，一个常规的轻薄笔记本可能最长能使用6个小时，而搭载AI算力卡的设备可能预期续航时间为4个小时，甚至在全功率运行时可能只有2~3个小时。因此，这类设备更多依赖于本地供电，电池主要用于应急情况，类似于游戏笔记本的使用场景。 9，高通与英特尔和AMD竞争时，如何看待其优劣势？ 高通发布的X系列产品在终端品牌厂商中的态度可能存在一定的保留，因为高通与微软合作多年，是最早支持WindowsonARM的芯片厂商之一。然而，从实际使用效果来看，高通平台运行Windows时存在兼容性问题，与x86架构相比，软件兼容性存在差距。但是，高通芯片在运行Android或Linux系统时表现良好，无论是在消费者市场还是企业市场，其性能和兼容性都得到了市场的验证。高通在ARM产品中性能出色，但在尝试进入PC市场时，专家持谨慎乐观的态度。 10，未来PC的发展方向？ 未来PC的发展方向可能会出现两种趋势：一种是设备越做越大，以容纳更大的存储；另一种是设备越做越薄，保持联网状态，可能不再需要传统意义上的显示屏。 目前，一些厂商，包括阿里和京东，正在开发个人云终端产品。这类产品可能只需要一个小卡片大小的设备，配备Type-C接口，可以连接到电视或显示器，并通过4G/5G网络实现云端虚拟化，实时同步办公。这种设备的计算能力完全依赖于云端服务器，因此是否配备显示屏并不是关键因素。如果配备了显示屏，它实际上就变成了一种智能手机。