“AI大航海时代，人人都将拥有自己的Copilot。”
这是微软全球资深副总裁张祺博士在2024中关村论坛上的发言。此前，Copilot已被引入到Windows 11系统版本中。当Windows开始自我革命的时候，AI PC真的要来了。
在开启正题前，先介绍一个概念——边缘AI。
边缘AI是相对云端AI而言的，是指在用户的设备上而非云端运行AI算法，不需要将数据发送到远程服务器或云平台进行处理。相较于云端，边缘AI的优势在于其能够提供更快速、更安全、更高效的数据处理能力，同时还能降低成本并提升用户体验。
可以作为边缘AI计算设备的，包括PC（个人电脑，包括笔记本电脑和台式电脑）、智能手机、可穿戴设备、无人机、AR/VR设备和汽车等。其中，从计算能力、存储量、多模态交互能力，以及场景应用看，PC是最有可能最先实现规模化普及的边缘AI计算工具。
《AI PC产业白皮书》定义AI PC具有以下五大特性：内嵌个人大模型，拥有个性化本地知识库；具备CPU、GPU、NPU本地混合AI算力；拥有开放的AI应用生态；可运用自然语言交互；拥有设备级个人数据和隐私安全保护。
能够在本地运行（而非通过云端）个人大模型是AI PC区别于传统PC的最重要特征，而支撑AI PC在本地运行大模型的硬件核心是算力。在传统PC硬件的基础上，AI PC集成了混合AI算力单元，以支持复杂的人工智能算法和大量的数据处理。AI PC通常配备更高性能的处理器，能够支持包括CPU、GPU、NPU在内的异构计算，整体算力支撑能力更强，能够本地运行“个人大模型”、创建个性化的本地知识库，实现自然语言人机交互。其中，NPU（神经网络处理单元）是一种专门设计用于进行神经网络计算的芯片，拥有更高的效率和更低的功耗，主要应用于端侧AI，和传统的CPU和GPU共同构成AI PC核心算力。
AI PC对算力的要求很高，单就NPU而言就需要至少40 TOPS（每秒万亿次运算）。目前来看，AMD已发布的和Intel预计于年内发布的最新款芯片都将能够满足此最低门槛要求。
在满足硬件要求之外，还需要“杀手级”的应用落地。依托Windows操作系统的Copilot无疑就是这种“杀手级”应用。在文章开头提到，所有升级到最新 Windows 11 版本的 PC 都能使用 Copilot，但目前 Copilot 仍依赖于微软 Azure 云端算力，与 PC 硬件本身无关，并非真正的AI PC。只有等到Copilot 能在本地运行，并且深入 Windows 系统层面，这才是真正的 AI PC。
根据业界消息，Windows 12将支持Copilot本地运行。对于将云业务作为第一支柱业务的微软来说，允许Copilot“下云”无异于一次自我革命，必将有力助推AI PC的发展。因为本地运行意味着对本地算力的高要求成为刚需。当然，再强大的本地算力与云端算力相比都少得可怜，这里讲的“下云”并非与云端算力完全隔绝，而是很多关键功能将在本地主要由NPU来完成。
2024年被普遍视为AI PC的元年。从上述情形不难判断，无论是硬件还是软件，都即将做好由传统PC向AI PC规模演进的准备。
据Canalys 预测，2024 年全球AI PC 出货量将达到 4800 万台，占PC 总出货量的 18%。但这仅是市场转型的开始，预计到2025年，AI PC出货量将超过1亿台，占PC总出货量的40%。到 2028 年，AI PC出货量将达到2.05亿台，2024年至 2028 年期间的年复合增长率（CAGR）将达到惊人的 44%。
要在本地运行个人AI大模型，就需要PC具备更强AI算力的芯片、更大的内存、更低的功耗，除了把手头的旧电脑换成AI PC，还有其他更好的选择吗？
行笔匆匆，谨为记录投资感悟，不构成投资建议。
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