自 1981 年 IBM PC 問(wèn)世以來(lái)，PC 行業(yè)正在進(jìn)入最重大的變革。那個(gè)最初的米色盒子開創(chuàng)了生產(chǎn)力的新時(shí)代，重塑了企業(yè)和個(gè)人的工作、溝通和創(chuàng)造方式。四十多年后，人工智能 PC 正在成為一個(gè)新類別——它有望在原本趨于穩(wěn)定的市場(chǎng)中重新點(diǎn)燃增長(zhǎng)。IBM PC 使電子表格、文字處理和數(shù)據(jù)庫(kù)的計(jì)算能力民主化，而 AI PC 則將機(jī)器智能直接集成到設(shè)備中，從而實(shí)現(xiàn)了曾經(jīng)為云數(shù)據(jù)中心保留的功能。

“如果說(shuō) IBM PC 使計(jì)算機(jī)個(gè)性化，那么 AI PC 則使它們具有感知能力”

AI PC 的定義是什么

AI PC 不僅僅是另一臺(tái)具有更多內(nèi)核或更快 GPU 的筆記本電腦或臺(tái)式機(jī)。其核心是一個(gè)專用的神經(jīng)處理單元 （NPU） 或等效加速器，旨在有效處理機(jī)器學(xué)習(xí)和推理任務(wù)。蘋果是最早通過(guò)其 M 系列芯片中的神經(jīng)引擎將人工智能功能捆綁到其所有 Mac 中的公司之一。到 2025 年，幾乎所有出貨的 Mac 都默認(rèn)符合 AI PC 的條件。在 Windows/x86 方面，英特爾和 AMD 正在競(jìng)相在其最新的筆記本電腦平臺(tái)上提供 NPU，盡管今年出貨的 PC 中只有約 30% 符合“AI PC”的定義。與此同時(shí)，RISC-V 供應(yīng)商正在帶著實(shí)驗(yàn)性 AI PC 進(jìn)入該領(lǐng)域，例如 DeepComputing 的 DC-ROMA II，證明即使是開放架構(gòu)也在追逐這一類別。

這種硬件轉(zhuǎn)變與軟件集成相結(jié)合。AI PC 不僅承諾原始馬力，還承諾上下文、設(shè)備上的智能。他們運(yùn)行大型語(yǔ)言模型 （LLM）、生成工具、轉(zhuǎn)錄、翻譯和實(shí)時(shí)個(gè)性化——所有這些都在本地運(yùn)行，而不必完全依賴云。

IBM PC 并行

1981 年發(fā)布的 IBM PC 之所以具有革命性，不是因?yàn)樗脑家?guī)格——英特爾 8088 處理器、16KB RAM 和兩個(gè)軟盤驅(qū)動(dòng)器在今天幾乎沒(méi)有給人留下深刻印象——而是因?yàn)樗臅r(shí)間和定位。IBM 讓業(yè)務(wù)經(jīng)理和知識(shí)工作者第一次體驗(yàn)到大規(guī)模的個(gè)人生產(chǎn)力。VisiCalc 和 Lotus 1-2-3 電子表格成為企業(yè)的主要產(chǎn)品，而 WordPerfect 則改變了文檔工作流程。IBM PC 成為辦公自動(dòng)化的催化劑，并最終推動(dòng)了信息經(jīng)濟(jì)的興起。

2025 年的 AI PC 也帶有類似的拐點(diǎn)。正如 IBM PC 允許管理人員無(wú)需等待大型機(jī)操作員即可作數(shù)字一樣，AI PC 使當(dāng)今的專業(yè)人士能夠直接在辦公桌上運(yùn)行生成模型、分析大量數(shù)據(jù)集并自動(dòng)執(zhí)行創(chuàng)意任務(wù)。IBM PC 將權(quán)力從 IT 部門轉(zhuǎn)移到個(gè)人員工，而 AI PC 則將權(quán)力從集中式云服務(wù)器轉(zhuǎn)移回個(gè)人設(shè)備。

蘋果如何抓住 x86 人群

蘋果在人工智能 PC 領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)是英特爾和 AMD 遲到的長(zhǎng)期押注的產(chǎn)物。蘋果早在 2017 年就開始在 iPhone 中推出神經(jīng)引擎。到 M1 于 2020 年登陸 Mac 時(shí)，蘋果已經(jīng)生產(chǎn)了多代 AI 芯片。英特爾首個(gè)真正的NPU平臺(tái)Meteor Lake直到2023年才出現(xiàn)，AMD的銳龍AI芯片也大約在同一時(shí)間登陸。

垂直整合給了蘋果另一個(gè)優(yōu)勢(shì)。由于 Apple 控制著芯片、作系統(tǒng)以及 Core ML 和 Metal 等框架，因此可以跨 CPU、GPU 和 NPU 無(wú)縫路由工作負(fù)載。x86 生態(tài)系統(tǒng)分散在 Microsoft、Intel、AMD 和數(shù)十家 OEM 之間，發(fā)展速度幾乎沒(méi)有那么快。

Apple 的統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)提供了進(jìn)一步的優(yōu)勢(shì)，消除了困擾 CPU 和 GPU 具有獨(dú)立內(nèi)存池的 PC 的昂貴數(shù)據(jù)傳輸。Apple 讓 AI 對(duì)消費(fèi)者友好：郵件、便箋和照片中的 Apple Intelligence 功能為用戶提供了可見的日常價(jià)值。相比之下，Windows AI PC 仍然嚴(yán)重依賴 Microsoft 的 Copilot 功能，其中許多功能依賴于云服務(wù)。

到 2025 年，蘋果已將人工智能硬件和功能作為其產(chǎn)品線的標(biāo)準(zhǔn)配置。所有出貨的 Mac 都是 AI PC，而只有大約三分之一的 x86 PC 符合條件。

蘋果改變規(guī)則的那一天

關(guān)鍵時(shí)刻出現(xiàn)在 2020 年 6 月的蘋果全球開發(fā)者大會(huì) （WWDC） 上。在舞臺(tái)上，蒂姆·庫(kù)克將其描述為“Mac 的歷史性一天”，并宣布該公司過(guò)渡到蘋果設(shè)計(jì)的芯片。他將其視為蘋果數(shù)十年來(lái)對(duì)自己的硬件和軟件堆棧的控制的下一次演變。

Apple 硬件技術(shù)高級(jí)副總裁 Johny Srouji 隨后上臺(tái)解釋了后來(lái)命名為 M1 的架構(gòu)基礎(chǔ)。他描述了蘋果的芯片之旅——從 iPhone 到 iPad 再到 Apple Watch——如何成熟為能夠?yàn)?Mac 提供動(dòng)力的可擴(kuò)展架構(gòu)。Srouji 強(qiáng)調(diào)了 CPU、GPU 和神經(jīng)引擎在單個(gè)片上系統(tǒng)中的統(tǒng)一、統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)的采用以及將每瓦性能作為效率的關(guān)鍵。他強(qiáng)調(diào)，蘋果決定專門為 Mac 設(shè)計(jì)自己的 SoC，這將使該平臺(tái)在能效、安全性和人工智能能力方面實(shí)現(xiàn)飛躍。

本次主題演講不僅將 M1 視為一款芯片，而且將其視為戰(zhàn)略支點(diǎn)的產(chǎn)物——這一產(chǎn)品讓 x86 世界大吃一驚，并讓蘋果在定義 AI PC 的競(jìng)賽中領(lǐng)先數(shù)年。

蘋果秘密人工智能武器內(nèi)部

每臺(tái)現(xiàn)代 Mac 中的神經(jīng)處理單元 （NPU） 都不是 ARM 構(gòu)建塊，而是 Apple 原創(chuàng)設(shè)計(jì)。Apple 為其 CPU 授權(quán) ARM 指令集，但開發(fā)自己的 CPU、GPU 和 NPU 內(nèi)核。

神經(jīng)引擎于 2017 年與 A11 Bionic 一起首次亮相，比 ARM 的 Ethos NPU 系列早了幾年，并且已穩(wěn)步擴(kuò)大規(guī)模，每秒處理數(shù)十萬(wàn)億次作。它是由 Johny Srouji 領(lǐng)導(dǎo)的 Apple 芯片團(tuán)隊(duì)在內(nèi)部構(gòu)思和構(gòu)建的，專為機(jī)器學(xué)習(xí)推理量身定制。在 M1 中，神經(jīng)引擎提供了 11 TOPS，而在 M3 中，它超過(guò) 35 TOPS。

M1 內(nèi)部的 GPU 也是干凈的 Apple 設(shè)計(jì)。直到 A10 一代，蘋果都從 Imagination Technologies 獲得了 PowerVR 圖形核心的許可，但從 11 年的 A2017 Bionic 開始，蘋果轉(zhuǎn)向了自己的定制 GPU 微架構(gòu)。M1 的 8 核 GPU，能夠達(dá)到 2.6 TFLOPS，是這一血統(tǒng)的一部分。

總而言之，Apple 的 CPU、GPU 和神經(jīng)引擎代表了一種垂直集成的架構(gòu)——全部是定制的，都是 Apple——只有指令集本身獲得了 ARM 的許可。這種嚴(yán)格的所有權(quán)使蘋果能夠在硬件和軟件方面進(jìn)行優(yōu)化，這也解釋了為什么 M 系列能夠在效率和 AI 能力方面超越 x86 設(shè)計(jì)。

人工智能PC的誕生

蘋果并沒(méi)有在 1 年開始制造 M2010，但它的完全集成之路早在幾年前就開始形成。當(dāng)該公司在 A11 Bionic（2017 年）中推出其首款內(nèi)部神經(jīng)引擎和定制 GPU 以及其自主開發(fā)的 CPU 時(shí)，它有效地將現(xiàn)代計(jì)算的所有三大支柱統(tǒng)一在一個(gè)屋檐下。從那時(shí)起，Apple 的芯片路線圖就有了明確的長(zhǎng)期目標(biāo)：將這些獨(dú)立完善的引擎（CPU、GPU 和神經(jīng)引擎）整合到具有共享內(nèi)存和軟件控制的單一結(jié)構(gòu)中。M1 于 2020 年推出，是長(zhǎng)達(dá)十年的融合的頂峰，將最初作為獨(dú)立移動(dòng)組件轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)有凝聚力的架構(gòu)，針對(duì)整個(gè) Mac 系列的性能和效率進(jìn)行了優(yōu)化。

雖然 NVIDIA 的“頓悟時(shí)刻”出現(xiàn)在 2012 年，當(dāng)時(shí)其 GPU 出人意料地成為深度學(xué)習(xí)革命的主力，但蘋果卻走在平行但相反的軌道上。NVIDIA 正在針對(duì)云進(jìn)行擴(kuò)展，利用 GPU 集群進(jìn)行 AI 訓(xùn)練，而 Apple 則正在縮小規(guī)?！獙⒅悄苤苯忧度氲絺€(gè)人設(shè)備中。兩者都是通過(guò)性能創(chuàng)新而不是遠(yuǎn)見來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能的：NVIDIA 發(fā)現(xiàn)其游戲芯片在矩陣數(shù)學(xué)方面表現(xiàn)出色，而 Apple 則意識(shí)到機(jī)器學(xué)習(xí)可以使移動(dòng)體驗(yàn)更智能、更快、更私密。這兩條路徑的融合——一條誕生于數(shù)據(jù)中心，另一條誕生于手掌——定義了人工智能計(jì)算的現(xiàn)代時(shí)代。

競(jìng)爭(zhēng)計(jì)算模型 — Apple 與 RISC-V

Apple 的 M 系列 SoC 代表了一種緊密集成的方法。在 CPU 層面，Apple 使用高性能和高效內(nèi)核的組合，提供強(qiáng)大的單線程性能，同時(shí)以低功耗管理編排任務(wù)。其內(nèi)部設(shè)計(jì)的 GPU 是一種基于圖塊的架構(gòu)，可處理圖形和通用計(jì)算。對(duì)于特定于 AI 的工作負(fù)載，Apple 包括其神經(jīng)引擎，這是一個(gè)在其最新 Mac 中能夠達(dá)到大約 35 TOPS 的專用塊，與 Core ML 和 Apple Intelligence 深度集成。這些組件共同構(gòu)成了一個(gè)具有共享內(nèi)存的統(tǒng)一架構(gòu)，從而消除了昂貴的數(shù)據(jù)傳輸并優(yōu)化了面向消費(fèi)者的人工智能應(yīng)用程序的性能。

相比之下，RISC-V 供應(yīng)商采用基于標(biāo)量、矢量和矩陣引擎的模塊化方法。標(biāo)量?jī)?nèi)核是控制和編排的基礎(chǔ)，而 RISC-V 矢量擴(kuò)展 （RVV 1.0） 提供 128 至 1024 位的可擴(kuò)展寄存器，非常適合卷積、點(diǎn)積和信號(hào)處理等 SIMD 任務(wù)。對(duì)于高強(qiáng)度 AI 工作負(fù)載，矩陣引擎 （MMA） 以 INT8、FP8 和 FP16 等格式加速?gòu)埩繑?shù)學(xué)，針對(duì) GEMM 和 transformer 注意力等作。這種模塊化架構(gòu)不是封閉式設(shè)計(jì)，而是允許供應(yīng)商根據(jù)特定需求定制解決方案，甚至可以跨地區(qū)和合作伙伴采用基于小芯片的擴(kuò)展。

蘋果和 RISC-V 之間的對(duì)比鮮明。Apple 提供封閉但無(wú)縫的集成，而 RISC-V 則提供開放性、可擴(kuò)展性和靈活性。Apple 的生態(tài)系統(tǒng)經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)并受到嚴(yán)格控制，Core ML 和 Apple Intelligence 推動(dòng)了面向用戶的功能。另一方面，RISC-V 仍然依賴于 LLVM、ONNX 和 TVM 等成熟的工具鏈，但其開放模型使其對(duì)主權(quán)計(jì)算計(jì)劃和實(shí)驗(yàn)性 AI PC 具有吸引力。Apple 在自己的產(chǎn)品線中擴(kuò)展其方法，而 RISC-V 則支持全球供應(yīng)商的創(chuàng)新，提供了一條 Apple 生態(tài)系統(tǒng)根本不允許的途徑。

為什么 x86 開始束手無(wú)策

x86 生態(tài)系統(tǒng)錯(cuò)誤地判斷了 AI PC 過(guò)渡的時(shí)機(jī)和范圍。多年來(lái)，英特爾和 AMD 一直認(rèn)為人工智能工作負(fù)載將繼續(xù)集中在數(shù)據(jù)中心和 GPU 上，而不是擴(kuò)展到消費(fèi)類 PC。他們的產(chǎn)品路線圖和營(yíng)銷側(cè)重于服務(wù)器加速器和高性能游戲圖形，而筆記本電腦的 NPU 則被視為事后才想到的。

由于該行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)中心繁榮的關(guān)注，這種誤判變得更加復(fù)雜。隨著超大規(guī)模企業(yè)向人工智能基礎(chǔ)設(shè)施投入數(shù)十億美元，芯片制造商將注意力轉(zhuǎn)向 GPU 和服務(wù)器 CPU，在利潤(rùn)率最高的地方追逐增長(zhǎng)。在這樣做的過(guò)程中，他們忽略了蘋果已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的并行機(jī)會(huì)——將人工智能嵌入到隱私、延遲和便利性至關(guān)重要的個(gè)人設(shè)備中。

當(dāng)英特爾在 2023 年發(fā)布 Meteor Lake 和 AMD 推出 Ryzen AI 時(shí)，蘋果在消費(fèi)者 AI 集成方面已經(jīng)領(lǐng)先了三年。Microsoft 在 2024 年的 Copilot+ PC 計(jì)劃只是凸顯了 x86 響應(yīng)的反應(yīng)性。此外，英特爾的制造困境和 AMD 對(duì) NPU 的有限關(guān)注減緩了他們的轉(zhuǎn)型能力，而電源效率仍然是一個(gè)明顯的弱點(diǎn)。Apple 可以在電池上提供數(shù)小時(shí)的本地 LLM 性能，如果不求助于耗電的獨(dú)立 GPU，x86 筆記本電腦就無(wú)法與之匹敵。

最終，對(duì)數(shù)據(jù)中心的執(zhí)著使 x86 供應(yīng)商對(duì) AI PC 的興起視而不見。Apple 果斷地利用了這一差距，而 RISC-V 供應(yīng)商現(xiàn)在看到了通過(guò)模塊化、集成解決方案開辟自己空間的機(jī)會(huì)，這些解決方案為 Apple 和 x86 提供了開放的替代方案。

NVIDIA 主導(dǎo)了云端

NVIDIA 在云中主導(dǎo)人工智能，并且仍然是 GPU 加速訓(xùn)練和推理的黃金標(biāo)準(zhǔn)。其 CUDA 生態(tài)系統(tǒng)、TensorRT 優(yōu)化和開發(fā)人員鎖定使其在企業(yè)和數(shù)據(jù)中心環(huán)境中不可或缺。但 AI PC 革命正在將重點(diǎn)轉(zhuǎn)向邊緣高效、始終在線的 AI 計(jì)算，而 NVIDIA 在這里扮演著更復(fù)雜的角色。

一方面，NVIDIA 為當(dāng)今一些功能最強(qiáng)大的“AI PC”提供支持。離散 RTX GPU 為法學(xué)碩士和生成模型提供驚人的推理速度，Microsoft 已與 NVIDIA 合作，為“RTX AI PC”打上品牌。對(duì)于高級(jí)用戶和創(chuàng)作者來(lái)說(shuō)，配備 RTX 86 GPU 的 x4090 筆記本電腦每秒可產(chǎn)生遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出 Apple 神經(jīng)引擎所能實(shí)現(xiàn)的令牌數(shù)。

另一方面，NVIDIA 的模型依賴于獨(dú)立 GPU，其功耗遠(yuǎn)高于 Apple 的集成 NPU 或英特爾和 AMD 嵌入到 CPU 中的 NPU。AI PC 不僅關(guān)乎原始吞吐量，還關(guān)乎平衡性能與效率、便攜性和電池壽命。蘋果已將人工智能功能普及到其產(chǎn)品線中，而英偉達(dá)的方法則與高端配置相關(guān)。

這使得 NVIDIA 既是中央的，也是外圍的。Central，因?yàn)槿魏握J(rèn)真對(duì)待 AI 的開發(fā)人員仍然需要 NVIDIA 進(jìn)行訓(xùn)練和高性能推理。外圍設(shè)備，因?yàn)?AI PC 類別是圍繞集成 NPU 而不是獨(dú)立 GPU 定義的。如果“AI PC”意味著具有始終在線 AI 功能的輕量級(jí)筆記本電腦，那么 NVIDIA 就有可能被排除在主流敘事之外，即使它繼續(xù)主導(dǎo)高端市場(chǎng)。

蘋果巨無(wú)霸：卷土重來(lái)的故事

在 iPhone 的陰影下呆了二十年后，Mac 正在重新獲得其相關(guān)性——不是一種懷舊行為，而是作為世界上第一臺(tái)大眾市場(chǎng)的 AI PC。AI PC浪潮也重塑了蘋果的內(nèi)部動(dòng)態(tài)。近二十年來(lái)，iPhone 一直是蘋果的增長(zhǎng)引擎，讓 Mac 黯然失色。iPhone 的年收入超過(guò) 2000 億美元，而 Mac 則徘徊在 25-300 億美元左右。該公司的重點(diǎn)、文化和生態(tài)系統(tǒng)都傾向于移動(dòng)。

但智能手機(jī)現(xiàn)在是一個(gè)成熟的市場(chǎng)。全球出貨量持平，更換周期延長(zhǎng)，蘋果越來(lái)越依賴服務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)。iPhone 仍然不可或缺，但其作為公司主要驅(qū)動(dòng)力的作用正在減弱。

Mac 重生為 AI PC，為蘋果提供了重新獲得戰(zhàn)略平衡的機(jī)會(huì)。人工智能工作負(fù)載——文本生成、媒體編輯、數(shù)據(jù)分析——自然適合臺(tái)式機(jī)和筆記本電腦的外形，而不是智能手機(jī)。Mac 上的 Apple Intelligence 將其定位為專業(yè)人士、創(chuàng)作者和學(xué)生的人工智能中心，由于散熱和電池限制，iPhone 無(wú)法與之匹敵。

這并不意味著 Mac 將取代 iPhone。相反，蘋果可能會(huì)成為一家兩大支柱公司：用于移動(dòng)性的 iPhone 和用于智能的 Mac。20 年來(lái)，Mac 的增長(zhǎng)速度可能首次超過(guò)iPhone，重新獲得相關(guān)性，并為蘋果帶來(lái)新的敘事。

為什么市場(chǎng)需要重新點(diǎn)燃

全球PC市場(chǎng)多年來(lái)一直停滯不前，每年出貨量徘徊在250至3億臺(tái)之間。隨著性能改進(jìn)變得漸進(jìn)，升級(jí)放緩，消費(fèi)者延長(zhǎng)了更換周期。但人工智能正在創(chuàng)造新的購(gòu)買理由。Gartner 項(xiàng)目到 2025 年，AI PC 出貨量將增長(zhǎng)至約 1.14 億臺(tái)，比 2024 年增長(zhǎng) 165%，占整個(gè) PC 市場(chǎng)的 40% 以上。隨著人工智能功能成為 macOS 和 Windows 的標(biāo)準(zhǔn)配置，這一數(shù)字預(yù)計(jì)將急劇上升，這與電子表格曾經(jīng)推動(dòng) PC 大規(guī)模采用的方式相呼應(yīng)。

Apple 將其 Apple Intelligence 軟件功能與 Mac 中的神經(jīng)引擎緊密結(jié)合，將每臺(tái)新 Mac 定位為 AI PC。Microsoft 正在將其 Copilot 助手構(gòu)建到 Windows 中，其硬件要求幾乎保證了下一代 x86 機(jī)器對(duì) NPU 的需求。即使是消費(fèi)計(jì)算領(lǐng)域的新興參與者 RISC-V，也將 AI PC 定位為其開放 ISA 的試驗(yàn)場(chǎng)。

企業(yè)和個(gè)人驅(qū)動(dòng)

IBM PC 首先通過(guò)公司傳播。高管和經(jīng)理需要自己的生產(chǎn)力機(jī)器，這很快成為日常決策不可或缺的一部分。人工智能 PC 也出現(xiàn)了類似的模式。公司現(xiàn)在將它們視為提高效率的重要工具，銷售團(tuán)隊(duì)可以按需生成提案，分析師可以自動(dòng)化報(bào)告，創(chuàng)意部門可以加速設(shè)計(jì)和媒體制作。為每位員工購(gòu)買一臺(tái) AI PC 正在成為生產(chǎn)力的新基線，就像 1980 年代必須向每位經(jīng)理發(fā)放一臺(tái) PC 一樣。

與此同時(shí)，個(gè)人也在推動(dòng)收養(yǎng)。學(xué)生、自由職業(yè)者和創(chuàng)作者渴望運(yùn)行本地語(yǔ)言模型進(jìn)行研究、內(nèi)容生成和編碼，而無(wú)需受云訂閱的束縛。DeepComputing 等新興企業(yè)與 Framework 合作，正在幫助擴(kuò)大對(duì)基于 RISC-V 的 AI PC 的訪問(wèn)，這些 PC 專為希望完全控制其硬件和軟件堆棧的開發(fā)人員和開源愛好者而設(shè)計(jì)。正如早期的家用 PC 對(duì)于小企業(yè)主和家庭來(lái)說(shuō)變得無(wú)價(jià)一樣，當(dāng)今的人工智能 PC 正在迅速發(fā)展成為不可或缺的個(gè)人助理。

挑戰(zhàn)與機(jī)遇

與 IBM PC 時(shí)代一樣，AI PC 的推出也面臨著挑戰(zhàn)。軟件生態(tài)系統(tǒng)必須迎頭趕上，確保 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 等框架能夠充分利用不同架構(gòu)的 NPU。定價(jià)也仍然是一個(gè)考慮因素。集成 NPU 的 Mac 起價(jià)約為 1,099 美元，而基于 x86 的 AI PC 通常成本更高，而 RISC-V 系統(tǒng)仍處于實(shí)驗(yàn)階段且相對(duì)昂貴。

盡管存在這些障礙，但機(jī)會(huì)要大得多。AI PC 提供了更新硬件的令人信服的理由，并為停滯不前的市場(chǎng)注入了新的活力。它有可能重新定義生產(chǎn)力，就像電子表格在 1980 年代所做的那樣。電子表格“殺手級(jí)應(yīng)用程序”的現(xiàn)代等價(jià)物很可能是個(gè)人人工智能助手——一種無(wú)處不在的功能，可以改變個(gè)人和企業(yè)的工作、學(xué)習(xí)和創(chuàng)造方式。

“Copilot 并不是 AI PC 所需的殺手級(jí)應(yīng)用程序。當(dāng)設(shè)備上的人工智能不再關(guān)注云并開始獨(dú)立思考時(shí)，這一突破就會(huì)出現(xiàn)。

結(jié)論

2025 年的 AI PC 與 1981 年的 IBM PC 相呼應(yīng)：一個(gè)新類別，重新定義了個(gè)人計(jì)算的含義以及誰(shuí)從中受益。IBM PC 將臺(tái)式機(jī)變成了生產(chǎn)力中心。AI PC 將其轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)造力和智能中心。

蘋果是這一騰飛的明顯領(lǐng)跑者。多年的 NPU 集成、垂直堆?？刂啤⒔y(tǒng)一內(nèi)存和無(wú)縫軟件使其處于領(lǐng)先地位。x86 供應(yīng)商不僅因生態(tài)系統(tǒng)碎片化和路線圖延遲而措手無(wú)策，還因其對(duì)數(shù)據(jù)中心的狹隘愿景而措手不及。與此同時(shí)，NVIDIA 仍然是云 AI 領(lǐng)域的巨頭和最快的 PC 加速器的供應(yīng)商，但如果集成 NPU 成為標(biāo)準(zhǔn)定義，它就有可能在批量 AI PC 市場(chǎng)中被邊緣化。

對(duì)于蘋果來(lái)說(shuō)，這不僅僅是行業(yè)領(lǐng)先。這標(biāo)志著 Mac 在 iPhone 的主導(dǎo)地位開始趨于穩(wěn)定之際作為增長(zhǎng)引擎的回歸。如果以史為鑒，這種轉(zhuǎn)變不僅會(huì)重振個(gè)人電腦的出貨量，還會(huì)重塑計(jì)算機(jī)在社會(huì)中的作用——使人工智能電腦成為下一個(gè)計(jì)算時(shí)代的決定性工具。