奋力“托举”AIPC
七八九月为PC销售的传统旺季，AIPC作为PC产品的新生力量，正逐渐成为PC品类销售的主力军。根据洛图科技统计数据，2025年第一季度内，AIPC产品在线上渠道的销量占比已达到36%，较去年同期实现了150%的增长率。但与此同时，消费者对AIPC的使用体验，与厂商畅想的“个人智能体”美好愿景之间仍然存在“温差”。
近日，记者通过采访了解到，AIPC要实现与传统PC相区别的感知与交互、认知与决策、自主与演进的能力，仍面临着设备功耗难降低、算力调度压力大、隐私保护难实现的挑战。作为PC增长新动力的AIPC，用户体验究竟该如何优化？
问题一：高性能与低功耗的硬矛盾何解？
AIPC为电脑性能的提升规划了一个美好的愿景。
联想集团IDG平台设计与开发总监莫志坚在接受《中国电子报》记者采访时表示，联想AIPC在设计中特别强调五点：一是内嵌个人大模型与用户自然交互的超级智能体，二是打造本地的个人知识库，三是构建本地混合运算架构（CPU+GPU+NPU），四是建设开放的AI应用生态，五是构筑本地化隐私保护方案。
而这所有功能的实现，都对本地算力、存储空间、带宽等提出了更高要求。同时将不可避免地带来功耗的增长。而如果不能有效降低使用功耗，即便电脑厂商能够在PC上实现上述功能，也有可能因续航不足影响消费者使用体验。
联想集团展示AIPC功能：用户可通过输入自然语言实现PPT制作
莫志坚坦言：“从某种意义上讲，模型能力、本地算力和资源使用是相互冲突的。”
为了在满足PC高性能的同时，将功耗保持在可控范围内，PC厂商与芯片供应商提出了不同的解决方案。
例如，联想通过深入挖掘优化算法来减少模型对算力和其它资源的消耗。具体而言，联想开发了加速平台层，通过芯片层级的定制化（算子、算法、混合精度计算等），使芯片能更好地加速模型推理；联想自研的推理加速引擎能够实现芯片异构调度和加速，从而提升本地端侧推理性能和推理效率；在模型层面，联想对模型进行量化压缩，在保证推理性能的基础上，减少对硬件算力及访存带宽的依赖。最终达到推理性能、推理精度、推理资源占用三者的平衡。
戴尔科技在接受《中国电子报》记者采访时回应称：戴尔科技通过系统级功耗管理机制与热控设计，确保高强度AI应用下设备的稳定运行，同时延长电池续航时间。Dell Pro Max Plus采用48V EPR Type-C适配器，实现更好的便携性与更高能效。
戴尔科技峰会上展示Dell Pro Max 16 Plus
英特尔中国区技术部总经理高宇介绍了英特尔为降低服务器运行功耗提出的三条实现路径：其一，引入NPU，高算力低功耗是NPU的显著特征；其二，进一步提升工艺，其即将推出的18A将显著改善处理器功耗；其三是调度策略，即用户只调用某一个处理器的时候，其他的处理器尽快进入休眠状态；同时，处理对CPU需求不高的应用时，只唤醒CPU的部分内核。高宇将其称为：“用的时候，赶快醒；干完活，赶快睡觉。”
问题二：PC如何满足AI高算力需求？
当问及“AIPC与传统PC产品最大的不同是什么”，“高算力”是PC厂商与PC芯片供应商共同的回答。
为了满足AIPC本地高算力需求，芯片供应商提出了多种不同的解决方案。
高宇称，自推出AIPC概念以来，英特尔一直携手产业伙伴推动AIPC的发展，让最终消费者能够获益于新的PC形态。在硬件层面，英特尔提出了XPU的解决方案，即可以为一台电脑配备多种不同类型架构的处理器：在SoC中，同时装配NPU、I-GPU（集成显卡）、和CPU，不同类型处理器均能够提供一定的算力，以满足不同类型的AI应用需求。
展商在2025世界人工智能大会上展示AIPC Agent方案
为了说明XPU在AI应用场景中发挥的不同功能，高宇举了个在线会议的应用示例：语言转文字功能，在CPU上运行，因为经过测试发现在CPU上处理此类任务时延最短、转写速度最快；实时中英翻译功能，在I-GPU上运行，因为I-GPU适配的大模型种类最多，能够支撑的模型尺寸更大；摄像头捕捉人脸并进行眼神校正的功能，则跑在NPU上，因为这是一个典型的计算机视觉应用，由NPU来处理，能保证功耗低、速度快。
AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖提出，微软与包括AMD在内的全球硬件芯片供应商共同制定了服务于Copilot+PC的标准规范，要求在传统PC SoC处理器的CPU+GPU之外增加NPU，形成超级三合一SoC，以满足AIPC运行大模型和AI应用的需求。NPU的加入，能够进一步提高SoC的AI算力。传统的PC SoC能提供30TOPS左右的AI算力，而新的AIPC要求仅NPU就需要具备不低于40TOPS的AI算力。AMD的AIPC处理器现已能够提供50TOPS AI算力。
问题三：如何实现隐私数据全本地处理？
相较于云计算的方案，更利于隐私保护是AIPC的一大卖点。但与云计算能够调用的巨量资源相比，PC所能搭载的本地资源相差甚远。
相较于个人用户，许多企业级用户在PC上存储了包括财务信息、客户信息、核心代码等在内的诸多核心数据资产，需要严格规避泄露风险。此外，金融医疗等行业还保证需要合规存储，符合监管要求。这意味着此类数据的处理必须基于私有化部署。
在这种情况下，AIPC的隐私保护优势如何发挥，又如何与云计算方案协同？
对此，纪朝晖提出了AMD针对企业级用户的解决方案——“Mini AI工作站”。
纪朝晖介绍道，AMD锐龙AI MAX+395处理器的GPU拥有40组RDNA 3.5架构的计算单元，最高可分配96GB专用显存和16G共享显存，共计可用显存达到112GB，运行例如最新开源的GPT-OSS-120B这样的模型，推理速度在40tokens/sec左右，而且还能满足长上下文要求。
AMD展示AIPC应用生态伙伴实现方案
AMD的应用生态伙伴正在基于这款处理器进行创新应用开发。例如，面向数据分析场景的ChatExcel，能够通过部署本地大语言模型，辅以其私有数据处理和分析算法，对接客户本地数据库及数据资料，不擅长excel和数据分析的员工，也可以用自然语言生成需要的分析结果和报表；六联智能基于其自身业务实践打造的企业智能体管理平台，针对企业生产、运营流程等环节，提供结合企业数据和生产资料的产品专家助手、库存看板、BOM检查以及HR面试辅助等本地智能体业务；首界科技预装集成文生文、文生图、PPT生成、深度研究等功能的一体机方案，让每一个消费者开箱即可使用本地AI应用。
但无论端侧处理功能如何进化，端云一体都一定是未来AIPC的发展方向：隐私要求高、对时延要求高的功能在本地运行；隐私要求相对较低的功能，在云端完成。
数据类型纷繁复杂，不同用户对“隐私性”有着全然不同的理解。
针对PC用户“千人千面”的特点，高宇提出了这样的解决建议：“隐私数据的判断应该充分依托于用户。为了保证PC设备兼具高隐私性与高运行效率，PC厂商应该给用户以选择权和知情权，告知用户‘您现在的信息要上云计算，你是否同意’，由用户自己来判断要在本地运算，还是在云上计算。”
问题四：PC体验何以优化？
“可能会有部分消费者对AIPC的性价比存疑，但是同时有更多的消费者在享受AIPC所带来的全新体验。”莫志坚表示。
关于未来如何提升AIPC用户体验，莫志坚表示：“消费者对AIPC的理解和要求还是非常高的，用户需求也是多样化的。在AIPC的发展过程中，我们不断根据用户的需求调整开发策略，比如更加智能化的感知和交互的功能，以及更加强大的智能体和运算单元等。”
戴尔科技称，在产品设计过程中，将从整体系统架构出发，聚焦AI算力的本地化部署、软硬件协同能力及模型运行效率等底层技术要素：
在智能化性能管理方面，通过软硬件深度集成，实现自动化的性能调度和资源分配，确保设备能够根据用户场景智能优化性能，降低用户对复杂设置的需求；优化用户界面与交互设计方面，通过设计直观、易用的操作界面和AI应用入口，使用户能够方便快捷地访问和利用AI功能，增强产品的易用性和亲和力；在差异化产品策略方面，针对不同用户群体设计多层次、多配置的产品线，满足从普通消费者到专业开发者的多样化需求，实现性能与价格的平衡；在完善生态系统建设方面，将与合作伙伴共同打造软硬件兼容的AI生态环境，保障AIPC在各种应用场景下的稳定性和拓展性。
