飛象原創（魏德齡/文）近兩年來，無論是電腦、手機，還是任何商業服務，可謂言必稱AI。其中電腦產品在宣傳之中，還要在PC之前再冠以AI二字，以凸顯其不同于以往的身份，為AI在胸膛中央的事做證。然而，就在剛剛落幕的CES上，終于有廠商說了實話：“普通消費者在選購個人電腦時，實際上并不關注AI功能。”

戴爾副董事長兼COO Jeff Clarke不僅說了這一句話，甚至坦誠地說：“AI尚未兌現承諾”，而是應該“以消費者為先”。戴爾產品負責人Kevin Terwilliger更是表示：“我們在這一年里學到的，尤其是從消費者角度來看，他們并不會因為AI而買單。實際上，我覺得AI更多時候是讓他們更困惑，而不是更清楚某個具體價值點。”現實情況是：“真正關心AI單元或那些‘理論AI能力’的人，少之又少。”

提及前年以來陸陸續續市場上的AI PC新品們，一個重要問題是，關于這個詞背后的自相矛盾。

老產品算不算AI PC

Kevin Terwilliger專門提到了這樣一個現象：“一臺配置強大GPU的‘舊款’PC同樣能在Windows 11上運行AI任務和新功能，卻在官方界定中被排除在‘AI PC’之外。”

事實的確如此，只要電腦擁有性能足夠的GPU與內存，即便是在AI PC概念出現之前的電腦，也能在本地部署AI，并成功運行如文生圖、大語言模型等。但即便是貼有AI PC標簽的電腦，受限于本身性能，也可能不能很好地運行本地AI。一個最明顯的案例，就是在2024年首批AI PC中IntelMeteor Lake的整體AI算力僅為34TOPS，而搭載GeForce RTX 40系列GPU的設備，能提供200 - 1400 TOPS的AI算力，而微軟給出的Copilot+ PC中給出的AI算力要求為至少達到40TOPS。

也就是說，沒有AI PC標簽的老產品，反而可能是不錯的AI PC。而有AI PC標簽的新品，反而在能力上可能還不足。

另據作者了解，“AI PC”一詞，對于不同廠商來說，在市場推廣之初，本就是一種營銷術語的選擇，甚至最初，當部分廠商看到友商使用了該表達方式，還曾思考是否需要換一種同類的詞匯來進行市場推廣。

端側AI暫時很雞肋

相比于糾結于“AI PC”一詞，消費者可能更關心的是好不好用。現實問題是，盡管可以依靠本地AI算力，來部署大語言模型、知識庫、文生圖、文生視頻的人工智能用例，或是在操作系統層面進行整合，來增加新的功能。但所謂的離線AI場景，對于網絡連接逐步無縫化的環境而言，實在是少之又少，即便是在長時間飛行環境下，如果有急切的高質量聯網需求，很多人也會選擇支付高階聯網服務。

更重要的是，端側AI的離線效果，可以說還處在食之無味棄之可惜的階段，所有功能都能運行，并為用戶生成一些質量尚可的答案。但問題在于，沒有對比就沒有傷害，邏輯上來說，如果用戶隨時能夠連接至具備工作能力遠高幾個檔次的云端AI的話，有什么理由要抱著端側AI不放？

根據相關測試結果來看，目前端側AI的蒸餾模型，在工作能力上可以媲美云端的地方主要在數學、編程這類領域，但這似乎并不是很多人在使用AI時的日常交流內容。

端側AI的另一個宣傳點在于可以與云端AI相配合，形成混合計算，但目前并沒有一個很好的案例來詮釋這樣的配合優勢。而對于所謂的隱私數據不上云來說，對于大眾消費者來說，這類場景卻并不多見。

一根消費電子的稻草

全球消費電子的需求下滑是一件眾所周知的事，無論是電腦，還是手機，都很難擺脫疲軟的窘況。廠商們或許看到了AI能夠成為這樣一棵救命稻草，如同當年所謂的手機與智能手機，告訴消費者PC不再是PC，而是變成了AI PC。

但市場卻并不買賬，單看很多數碼評測就能發現，內容依舊全篇聚焦于CPU與NPU，場景要么是日常辦公下的續航表現，要么是如大型游戲這樣的重負載，說明在需求側依舊固化在舊有場景下，跑大模型依舊不是粉絲群關注的話題，因為那些試驗性功能確實無法讓人眼前一亮，或是日常必需。

AI PC依舊是PC，智能手機也正在成為那個手機。