从工具到平台AI PC：AI 普惠第一终端

从工具到平台AIPC：AI普惠第一终端第一章理解AIPC3第二章整机厂商构建个人AI用户体验8第四章整机厂商打开个人AI创新空间29大模型正在从云端快速向设备端下沉部署。个重温当年的微处理器和图形界面的操作系统，端侧大模型毫无疑问又是计算机领域一个英特尔CEO格鲁夫和技术创新管理大师克里斯坦森，都对PC技术、行业与创新发展做出过经典的研究。当构成产品的核心技术组件发生了“十倍速”以上的提升，往往会重新定义整个产品，并引发行业的重构。摩尔定律推动下的微处理器进步，操作系统的图形界面化，以及互联网的兴起后，PC最早成为上网的第一终端，都是曾经推动PC对于AI体验的期待已经被点燃，大模型正在部署到PC上并且成为核心技术和系统组件。PC厂商提供的功能从原先的绰绰有余，立刻变成了无法满足用户最新的并创造新的体验。从软硬件一体化的整合，到操作系统与大模型和软件的整合，直到向本报告基于AIPC的完整定义，探讨了整机厂商如何集成大量出现的AI新技术，在创造AIPC过程中所发挥的决定性的整合作用。报告认为：个人AI开始主导个人电脑的用户体验，通用人工智能正在向终端设备大规模部署，个人电脑成为首选终端，并将在新的换机周期中，率先实现在主流用户人群中的大规模替代。整机厂商以其独有的行业生态整合能力，建立起AIOS交互界面，组织起开发者生态，并且在雄厚用户基础上迅速建立起产品反馈和迭代的完善机制，构建出用户体验。长期来看，个人AI计算平台让位于计算机。这个旨在推出当年“新闻制造者”2理解AIPC应用商店云端模型问我做任何事：个人知识本地算力>40TOPS智能体AIOS多模态大模型>70亿参数应用商店云端模型问我做任何事：个人知识本地算力>40TOPS智能体AIOS多模态大模型>70亿参数AI正在重新定义人机关系。微处理器、图形界面、操作系统、互联网等技术，已经在所有这些想法，早在个人电脑发明之前就已经出现，并且深刻地影响了最初一代的计算机科学家、工程师和创业者。当时创立的两家PC硬件和软件企业，苹果与微软，至今目前，AI让PC再一次面临这样的机会，再一次成为新型计算的“第一终当年微处理器装进了计算机，产生了PC，之后摩尔定律推动PC日益走向移动化；大模型也正在被装入PC这一人类已经驾轻就熟的必备工具中。日益强大AIPC：个人AI时代的计算平台45面的平台上，让用户可以用鼠标和键盘直观便捷地操作；大模型进一步提升了人机交互的体验，用户能通过以自然语言为主的、更加自然的方式与电脑交互，让人类智能与机4.开放的应用生态：个人智能体与本地大模型接口开放，接入第三方AI应用，可被智5.设备级个人数据&隐私安全保护：本地隐私推理&非敏感任务调用云端大模型；硬大模型在知识和创意工作领域中具备通用技术潜力，首先需要借助PC来实现。开发者而大模型的应用领域不断加深和拓宽，在金融、教育、娱乐、工程智能等领域，也都需要借助于PC来实现。大模型卷起了一场白领工业革命，它在工作在PC上部署完整的个人AI6大模型的研发探索，基础设施的发展，持续获得了大量的投资。与此同时，大模型正在从ChatGPT推出一年以来，大模型的技术成熟度正在迅速提升，技术生态也在形成，满足了向PC规模部署的技术要求。训练成本已经下降了五倍，压缩和微调技术日益完善。开源模型生态活跃，小参数量的大模型如雨后春笋般出现，为各种终端设备提供了多样化的选择；芯片架构的神经网络计算能力越来越强，可以本地运行的模型最大已经超过百亿参数；大模型的微调、适配、开发平台建立起来，在设备上部署大模型变得更检索增强生成技术，让大模型能更好学习和利用所在设备的本地知识和数据，提升推理大模型需要实现商业模式的载体，目前主要是PC。在训练阶段昂贵的成本，需要在推理阶段大规模的应用中摊销，主要设备整机厂商的庞大用户群，是大模型应用走向规模而推理的用量越大，用户对于算力价格就会越敏感。只有让推理尽可能在本地完成，形成结合云端的算力，用户才能获得最优性价比。整机厂商能结合供需双方，构建一个混当大模型在本地部署时，需要PC这样的设备，足以容纳完整而又最小可行的通用推理以及能为开发者提供协作服务。这些对于设备的芯片性能、模型尺寸、内存大小，都提出一定的要求。而PC正好提供了所需的算力平台及综合性能。整机厂商规模推出本地AI用户体验决定下一代PC1.3AI用户体验决定下一代PC生成式AI大模型应用，正在改变用户体验，这一进程才刚刚开始。在技术和功能的组合之上，最终是用户对个人AI的体验，才能决定AIPC大规模进入市场，迎来一个新AIPC的用户体验此外，还有一些AIPC所带来的独有的体验。如再个人化的人机关系、生产消费者（prosumer）、本地推理降低能耗所带来的可持续感，等等，这些要素共同构成了个大模型正处于下一代终端设备用户体验的核心，它改变了终端设备的算力平人机交互的操作系统，也改变了软件的生产方式及其所产生的应用。这是一种更深的人PC是个人计算设备中拥有最强性能的通用计算平台，能够把大模型的能力完整地嵌入本地，并且随着神经网络计算功能的强化，能把最先进的大模型及时部署落地。在日益数字化与智能化的丰富场景中，PC是通用生产力平台，它在产品的稳定性以及通用AI的先进性方面，做到了完美的结合。个人AI将覆盖多种终端，包括正在出世的AI原生整机厂商构建个人AI9大模型在云端展开算力军备竞赛的同时，设备端的个人计算平台正在发生一场革命。正在竞速突破40TOPS的算力门槛，这是本地个人大模型部署的理想基准，AIPC即将跨越AIReady阶段。作为算力的最终交付者，整机厂商正在通过构建中间层，调优AI加速，但它们同时各自承担了通用计算，或图形与并行计算等任务；NPU（神经网AIPC的异构AI算力整体算力最高已经达到了39TOPS。更强大的桌面平台处理器也开始从在年中发售，推高了AIPC的算力基准，端侧生成式AI处理AIPC端侧算力迅速提升AMDRyzen英特尔Ryzen8040跨越整体英特尔英特尔AMDPonitAMDPonitArrow7040MeteorLakeUltraX86架构X86架构58600G与Ryzen78700G）AMDStrixPonit202020212022202320242025EliteARM架构ARM架构AMD说明：主要呈现实际上市时间。部分产品未披露具体发售时间及技术细节云端边PytorchAI框架应用APITensorowOpenVINO云端边PytorchAI框架应用APITensorowOpenVINOAIPC多样化且快速迭代的算力硬件需要适配。不同类型的计算单元，处理不同的AI任务，成本、性能与功耗各不相同。即使相同类型的计算单元，还需要适配不同的指令集架构、编码框架、软件堆栈、驱动环境。英特尔正在推广OpenVINO，AMD的是异构算力组合的复杂性进一步放大了问题。不同的应用场景，需要更合理的调度算力负载；庞大的数据流在各类芯片间传输，通讯效率制约了AI推理效率；功耗与散热的不整机厂商处于最佳位置，既衔接芯片厂商等算力硬件的设计者，也衔接利用算力硬件性整机厂商可以成为异构算力整合者。它可以在算力硬件与模型应用之间，构筑更具包容性的中间层，管理硬件资源，实现合理算力调度与动态功率管理，同时兼容芯片厂商等整机厂商还可以是异构算力推动者。它可以在与芯片厂商联合开发的过程中，共同确定产品的需求与规格，根据细分市场需要、未来技术趋势与开发生态，在算力基础设施设未来的个人AI体验将是混合AI体验，立体布局了云、边、端的算力基础设施提供商，整合异构算力的最佳位置AIPC计算体验AIAIAIPC计算体验AIAI整机厂商交付完整个人AI计算体验电源，以及诸多外设，它们都是个人AI体验所需的本地推理引擎的重要组成部分，都整机厂商将引入关键组件升级。AI推理需要容量与带宽更大的内存，以及传输速率更整机厂商还有机会成为创新主导者。加密芯片为用户提供了混合AI下硬件级的隐私保护解决方案；专用AI加速芯片将动态调整游戏等特定内容消费任务的体验；更高清的还可以展示用户通过AI生成的个性化的屏保画面。整机厂商往往在此类外设上拥有雄AIPC带来产品革命与行业重构的机会。受益于原有行业生态，整机厂商将会设备厂商负责软硬件适配及其优化QQ更高清的传感器下一代交互入口的AIOS应用用户 用户硬件层应用用户 用户硬件层2.2下一代交互入口的AIOS成为个人AI体验的第一入口，把多次性的、技术性的操作，变成一次性的、自然协作个人AI体验的系统级进化通过提升硬件性能改善用户体验，是传统PC创新的重要方式。个人AI体验的提升，关键在于新的交互体验。它降低了潜在用户使用PC的学习门槛，提升了商业用户使用基于本地部署个人大模型的混合AI大模型方案，AIPC还加载了自然语言或多模态交完整的AIPC带来了系统级的个人AI体验的提升。内嵌的个人大模型，是整个系统的内核，负责用户意图理解、任务拆分，以及算力资源与应用工具调度；智能体是新的交本地知识库保障了个人AI体验的个性化与安全性。这是一个位于AIPC的个人专属的存储空间，用来存储用户允许个人大模型查询或调用的文件与数据，包括用户行为信息AIPC时代操作系统的进化交互界面·图形智能体或助理自然语言等API调用智能体或助理自然语言等API调用·比作文件系统，将工具库类比为外设等。短期来看，在操作系统的内核层面的意义上，由于大模型暂未解决幻觉等问题，而操作系统型语言模型暂时无法完全替代掉传统操作系统。但在用户交互界面的意义上，大型语言模型承担了实现智能、个性化地任务分配与下一代交互入口的AIOS个人AI体验的第一入口系统级的个人AI体验将获得新的名字。它就是AI驱动的下一代OS，即AIOS。与传AIOS的“智能代理”的特征，它改变了用户与硬件、软件的交互方式，未来还将改变硬件与硬件、软件与软件之间的交互方式。相比应用级的Agent或Copilot，系统级的用户学习门槛逐步降低，从通过指令进行交互，到通过具体应AIOS也将安全合理地实现个人AI算力负载的分布式处理。个人AI体验的入口可以通通过本地大模型将预处理与后处理的任务交给本地算力，并向云端大模型发起不涉及隐私的公共请求。即使主要使用云端服务时，AIOS也可以将部分工作负载卸载到本地算在图形界面交互，人类用户更方便地控制更多软件应用；在AIOS交互界面，人类还将可以控制更多其他搭载了AIOS的设备。未来，AIPC将凭借更为强大的本地异构算力混合AI算力下的用户隐私否是否下一代交互入口的AIOS模型厂商、系统厂商与整机厂商，都有机会打造第一入口。但系统厂商与整机厂商各具优势。在AIPC问世前，PC整机厂商拥有离用户最近的物理开源小模型提升得很快，就是供整机厂商使用。它们在70亿参数规模左右，高的达到130亿参数，MoE（混合专家模型）正在流行开来。Mistral、Phi-2、Llama-2以及羊超越规模十倍于它们的大模型。它们经过微调，可以部署在本地，将个人文档向量化为开源模型正在抢先在端侧落地。但它们往往需要通过系统或整机厂商大模型正在牵引操作系统的变化。微软拥有大模型领域最强大的合作伙伴OpenAI，逐步将AI引入现在的Windows11系统，还将Copilot带到苹果商店与安卓商店，并将本电脑上运行，借助ONNX等框架，在云侧与端侧实现混合AI推开源模型最有竞争力的初创企业Mistral。它还为键盘增加了一个“Copilot键”，一键谷歌去年底发布了Gemini，其中的GeminiNano，专门在端侧设备上运行，针对不同内存的设备，有18亿和32.5亿参数两个版本Nano-1和Nano-2。今年，谷歌发布开源的Gemma，有20亿参数与70亿参数两种规模，主打轻量级、高性能，可以在笔AIOS如何与用户面对面交互AIOSWhisperBlendshape下一代交互入口的AIOS10080604020020231008060402002023或由开源大模型微调，或对闭源大模型压缩；通过预装或远程更新的方式，将大模型部署在已经AIReady的设备上，在交付第一终端的基础上，延伸自己的价值空间，通过要实现大模型在端侧的落地，至少要首先实现：高性能低功耗的本地算力支持，高性能都有PC整机厂商的“深加工”的价值空间。各大整机厂商正在全力以赴，最早会在今来满足不同细分市场的需求。它意味着不同的异构算力组合，本地模型的定制化趋势，也意味着不同的用户需求。游戏玩家、商务人士、设计师、程序员，的普通消费者，整机厂商可以根据他们的行为习惯与使用场景，在相对通用的本地大模规则严格，重视版权，很多模型有隐患；中国要求大模型备案准入。全球化运营的整机适合本地部署的“小模型”Llama2ChatGLMFalconChati道TinyLlama年1月2023年3月2023年5月2023年6月2023年8月2023年10月2023年11月2024年1月2024年2月用户反馈驱动的AI生态2.3用户反馈驱动的AI生态随着本地大模型部署，AIOS智能调用户沉浸体验。苹果与微软正在垂直整合整个AI生态，整机厂商在第一终端与第一入口随着混合AI算力持续提升，个人大模AI生态是AIOS的技能库。为了完也包括传统应用通过插件等形式提供服务的AI赋能应用，还包括用于特定用途或业务AI生态也将个人AI的用户体验具体化与丰富化。过去十年来智能手机渗透率上升，部分在于丰富的应用生态，满足了越来越多用户日常生活的具体需求。要让PC渗透率重获增长，AIPC需要提供足够丰富的内容生产与消费的模型与应用。杀手级应用将极大开发者正在积极探索。2023年，基于云端大模型的应用创新持续涌现；2024年,基于本地大模型或混合AI的应用创新进入视野。而服务于开发者能在混合环境下进行编程开发，将可能成为最早一批杀手级应用。本地的代码生成等方向，在部分环境下成为刚需。开发者已经在尝试过将较大模型进行小型化处理后部署到笔记本电脑上，帮助程序部分开发者尝试提升本地搜索的用户体验。比如，Rewind把电脑的所有历史操作变成了一个可回溯的数据库。它可以调用PC上的屏幕与麦克风，记录下这一天里用户浏览的网页、交谈的内容，在需要的时候总结、回答。它会在用户本地推理，也提供了使用云端大模型完成更复杂任务的选项。苹果M系列芯片为它提供了本地算力，它最近也这也是为什么必须尽快交付完整的AIPC，更强大的本地算力与本地大模型，将推动更用户反馈驱动的AI生态AIOSLenovoAIOSLenovoAI全栈技术生态说明：仅列举。由于当前尚无规模化本地部署的大芯片厂商正在培育自己的应用生态。AMD的新RyzenAI软件套件，允许开发者一键式在其芯片上部署预训练的AI模型，举办PervasiveAI开发者大赛。英特尔的OpenVINO工具套件与BigDL-LLM加速库同样如此，期待“AIPC加速计划”将在一直主导PC用户体验的操作系统，拥有得天独厚的优势。由于在产品结构变化期供应链重组所带来的不确定性，产品性能及体验要快速满足用户期待，芯片、操作系统、大模型、应用生态和终端产品设计与制造集于一身的垂直整合，有可能在AI用户体验方用户反馈驱动的AI生态苹果专注于开发者支持和硬件集成，尽管在大模型领域相对迟缓，但了为其平台开发人工智能应用的工具。它的CoreML可以让开发者轻松地将预训练的该公司还提供了一系列以隐私为中心的开发工具以及应用移植工具包。它并且部署到CPU、GPU、NPU、FPGA等多种算力硬件上。尽管该公司以Azure云服务与OpenAI的云端大模型见长，但它也公布了自己的小模型，它有机会向Windows整机厂商掌握了模型部署适配与智能体构建，同样拥有机会。它是第一终端上AI算力的最终交付者，也是第一入口AIOS的有力构建者。在本地大模型部署的基础上，整机整机厂商提供了统一的部署工具、移植工具与微调工具，简化在适配不同硬件和框架上的开发环境差异；定义了标准化的接口和API，以便第三方定制模型与AI应用可以与本地大模型与终端设备进行互操作；可以对本地大模型和个人智能体进行解耦设计，使整机厂商还能高效解决推荐、分发与商业化问题。智能地将任务分配给最合模型，将成为开发者最可靠的应用分发渠道。AI应用商店与模型商店将获得丰富的货用户反馈将改变AI生态。整机厂商份额越高，用户基数越大，就越占有先机。目前，人机交互的用户行为轨迹，以及对智能体调取应用与模型的效果的反馈，有助于其不断尽管如此，整机厂商也能创造相对中立的AI生态：与封闭的垂直整合者相比，它允许用户在承担一定风险的基础上，自由部署第三方的本地大模型；与更强大的而在这些整机厂商中，供应链管理最成熟、创投产业生态最厚实、设备用户基数最庞大用户反馈驱动的AI生态20新的技术路线，新的产品形态，新的商业模式，会在AI生态扩张的同时逐步成熟。AI未来会是混合AI与互操作设备的生态。今年成立的AI-RAN联盟，有望加速AI从云走件与算力服务的整机厂商迎来额外的机会，并将主导AI框架向不同场景下的硬件设备智能家居，甚至AI原生硬件。新的跨设备的通用接口会被开发出来，让用户在多个设在跨设备AI生态下，AIPC作为效率工具的地位将进一步强化。虽然智能手机在便携使用的舒适性方面，依然可以在调度不同设备、融合多源数据、集成云边资源、提供统混合AI的不同处理机制说明：能够支持不同工作负载分流方式的混合AI架构，可以根据模型和查询复杂度进行分布式处理，并能持续演进个限定值，并且能够提供可接受的精确度，推理即可完全在终端侧进行。但如果本地大模型存在无法胜任的子任务，比如无法处理由云端高性能大模型来完成，这是一种根据专长的分工，尽可能以终大型或复杂任务时，可以将其分为多个可独立处理与验证的子步骤，本地大模型生成初步结果，云端大模型进行验证和精细化处理，这是一的模式，提高效率；如果本地大模型相对较弱，也可以充当传感器与提示工程师的角色，利用用户的个性化数据和上下文信息来定制化提示2.4必须由整机厂商完成技术收敛整机厂商不仅可以发挥重要作用，也必须发挥重要作用，至少在相当长的一段时间内，必须主导行业整合，将当前生成式AI激起的发散式的技术创新，收敛到可以完整交付这是合作主导的整合。尽管芯片厂商、系统厂商、模型厂商与超级应用场景都看到了AIPC的市场前景，纷纷部署自己的开发工具或智能体。但它们标准各异，成熟度不高，尚无法紧密地结合在一起，有效交付个人AI体验。今年以来，英伟达推出的ChwithRTX，仅适用于特定规格的英伟达样主要为自身平台优化。发散的技术在产品层面最终收敛，供应链各个环节都将受益于才能制造出合格的上市产品。在计算机行业早期，无论是大型计算机还是微型计算机时代，产品存在性能缺口，也就是功能与可靠性达不到当时主流市场用户的需求时，整个行业架构更趋近于一体化开发。苹果正是这一模式的典型，并在确立品牌后维持了这一个人AI计算机时代早期，也需要有企业扮演这样的角色，对大模型的本地化部署二次适配，对AI算力高效调度，对应用开发提供统一、开放且能被智能体调度的环境。如果没有企业扮演一体化开发的角色，交付完整的个人AI体验，AIPC将很难迅速跨越这种前期投入巨大的革新性产品，在不同的应用场景，需要更广泛的客户网络，时刻验证技术路径、功能需求、交互体验，根据用户反馈调优产品。但芯片厂商并不直接触及AI体验的最终用户，模型厂商与系统厂商缺乏用户分层。整机厂商处于关键位置，越在中国，整机厂商的重要性尤为凸显。中国市场缺乏足够有产业辐射能力的本土系统厂商，而微软在全球推行的Copilot服务，暂时无法在中国落地，也就无法承担起AIPC的完整交付的重担。尤其是在新一轮设备换代升级同期中，中国PC设备本地化要求提AIPC市场价值升级换代（2024-2027）23行为可能提前。另外，整机厂商如果非常成功地创造了个人AI用户体验，显著提升工作效率，以及用自然的交互降低了用户门槛，在一些新兴市场，可能会扩大PC的市场不是搭载了NPU的PC就是A从这个意义上说，无论大模型通过整机预装的形式交付，或由用户自行下载部署，AI整的个人AI体验，当下完整形态的AIPC，最小可行的通用推理能力，应该同时满足●20tokens/s推理速度●4ktokens上下文长度过半用户将AI视为换机重要因素9%32%58%32%换机考虑AI39%升级换代（2024-2027）24AIPC即将迎来它的完整形态，最快今年二季度。那时，疫情期间大量售出的P更新周期，此后还将迎来Windows早期接受者尝试个人AI的意愿较高。这得益于对大模型及云端生成式AI应用的乐观情什么才是真正的AIPC。同时，IT渠道对AI机会乐观的占比也已经显著提升。这将进升级换代体现在价格上。NPU等新硬件的成本推高了早期AIPC的价格，涨幅或在10%至15%区间。本地设备在完整生命周期内的算力成本，要低于云成本，仍将吸引销售数量需要时间爬坡。2024年，整个PC市场将在低迷数年后，重新获得约5%的大模型引发白领工业革命数据处理、存储及相关活动其他信息服务保险代理人和经纪人的活动基金信托等金融投资活动企业管理活动 餐饮场所活动 说明：数据来自OpenAI与微软的论文《GPT是通用技术》。暴露程度指因大模型与生成式是替代。从职业的角度讲，有许多职业的暴露程度为0，如运动员、石匠等，也有许多职业暴露程度为100%，程度，考虑了每个职业在这个行业的就业人数占比，反映了这个行业整体面临增强或替代的程度，如证券投资行业，既有行业分析师升级换代（2024-2027）25AI知识工作者将成为早期的主流市场AI知识工作者是升级换代的主流市场。他们从事内容生产AIPC的换机周期会短于传统PC。以往，充当这一角色的是游戏玩家，硬件算力提升与重磅游戏发布影响其换机决策。更高的AI算力，更有创造力的AIOS，更繁荣的AI应用生态，将吸引AI知识工作者以更短的周期完成换机，尽早获取新的生产力工具，影响注重生活品质和工作效率的稳重体面型用户。其中，近45%的受访者表示在半年内有换机计划。随着AI生态的大为丰富与AIPC整体价格下降，越来越多注重实用功用户将无法回退至上一代PC。这样的趋势已经在智能手机对功能机上发生过一次。AIPC的市场规模，将与本地大模型技术的发展锁定。个人AI的突破，也将显著扩大AI商业客户对大模型专属性与隐私性的态度37%60%202354%30%2025第三方应用专属私有大模型通用私有大模型公有说明：公有大模型指基于公开数据训练且部署在公有云上的大模型；通用私有大模型指基于公开数据训练但私有部署的大模型；专属私有大模领域化适配且私有部署的大模型。即区别方式在于数据升级换代（2024-2027）26中国市场热衷于迅速接受赛道切换型的创新产品。智能手机、新能源汽车在中国迅速挤占了传统的功能机与燃油车市场，且增量显著。一键式的、自然交互的个人AI降低了中国经济正在向数字经济转型。个人AI通过AIPC得以普惠，降低了知识工作与现代中国与发达国家有着不同的市场特征。中国是唯一数字经济较为发达而PC渗透率较低的国家。AIPC有望完成传统PC时代未完成的使命，将中国的PC渗透率提升至接近发达国家水平。当前，美国市场每100人拥有的PC数量已经超过了100，欧洲市场70多，而中国只有20多。传统PC渗透率每提升1%，人均GDP将提高3.89%，AI中国市场更快采纳AIPC20232024202520262027升级换代（2024-2027）27AI应用繁荣将提振整体AI算力需求，进而拉动产业同步升级。在整机厂商的垂直整合本地推理芯片竞争格局未定，继续优化吞吐量与延迟，以及专项AI加速，将为国际芯片厂商仍是主流参与者，中国本土芯片厂商也将获得发展的机遇。随着数据安全的市场空间将进一步扩大。随着AIPC逐步成熟，成为全球AI竞争领域之一，供应链模型厂商迎来了以端侧为起点的混合AI应用场景。构建于模型之上且能被智能体调用的AI应用成为市场主流。独立的中国市场仍然拥有庞大的预装用户数量，将帮助国内模型厂商拓展盈利空间，并在用户反馈下加速开源模型的迭代创新。行业将在以AIPC为中心的混合AI场景下，探索新的商业模式，充分利用本地算力的更为可持续的普慧的token经济（tokenomics）将得以建立。整机厂商也将受益于上游供应链企业与下游模型应用市场的价值成长。上游供应链企业的价值增长，可以传导到整机厂商，共享组件价格上涨带来的收益提升，扩大整机厂商的利润总额；整机厂商在产业链中的整合程度越高，在产品定价和利润率上的主动权就越大。下游模型应用市场规模扩大，也会为整机厂商在其平台上提供的服务和变现能力整机厂商共享的这部分市场价值，早期更多来自上游供应链带动，中后期则更依赖下游应用市场尤其是杀手级应用的拉动，但贯穿始终的，还是自身在技术收敛和产业缝合上AIPC带动全球PC产业链升级≈2200亿美元≈40亿美元≈550亿美元≈230亿美元达客户端业务收入；电池市场为欣旺达招股书披露的笔记本电脑电283.2下半年起跨越鸿沟AIReady阶段（2023年初-2024上半年从2023年上半年开始，随着小参数发现并建立用户体验阶段（2024上半年-2024年底PC整机厂商推出第一批AI跨越鸿沟（2024年下半年-2025年在这一阶段，能否建立起真正的用户体验，厂商和渠道商会起到关键的作用。此时整机厂商需要与软硬件合作伙伴合力面向大众推广，还需要推出本地化与个性化的交互体验与应用生态，为重点客户和细分市场推出延伸的技术采纳服务，在一些重要的细分市场、应用场景、重点客户取得突破，建立有说早期大众（2025年-2026年AIPC跨越鸿沟，进入早期大众市场。乐于接受新技AIPC：未来之路2023-2024上半年-2024底2025初-20232024202520262027整机厂商打开个人AI超越AI驱动的换机周期30走向市场的动员者与组织者。整机厂商把芯片厂商、开发者、重要的商用客户、科技型建立最佳应用实例、突破垂直领域，这也是个人AI用户体验的突破和扩散过程。在这个阶段，具备整合、集成与交付能力的整机厂商可以发挥得天独厚的优势，并且在塑造整机厂商驾驭好本轮AI驱动的换机周期，将在新的技术与产品平台上形成持续的创新能力。在产品结构和行业生态中的整合度进一步加深，以及在个人AI体验中主导作用的加强，给整机厂商带来了全新的创新机会，它既包括整机厂商在技术方面的创新，也整机厂商可以推出针对个人AI的专用芯片。在可信计算与增强推理方面，终端设备厂商开发应用芯片，正在成为一个趋势。PC整机厂商研发自己的芯片，掌握混合算力底整机厂商有可能成为基于混合算力的推理引擎，在硬件和系统的层面支持开整机厂商将建立AI操作系统。本地部署模型将牵引着未来操作系统的发展方向，智能在未来混合计算的常态中，整机厂商能从本地AI计算出发，为混合计算系统中的个人隐私保护和数据安全提供解决方案。用户对个人数据的控制权，在模型理解意图的配合积累个人知识，并借助本地化模型共同学习，将成为未来工作、教育和生活中的通用增强能力。只有PC整机厂商才能最终降低AI的使用门槛，让AI及PC共同惠及新的用基于AIOS和混合算力引擎，整机厂商可能发明出泛AIPC设备的新形态，以及AI原大模型首先是一场供给侧革命，而它一旦实现了个人AI，将会创造出新的需求，AIPCAIPC将在中国首推4.2AIPC将在中国首推AIPC首次推出，即由整机厂商标准化设计与组装的、人机自然交互的、已经预装了大模型进行本地推理的、个人数据安全得到系统级保障的、开发者广泛参与的新一代个人中国是全球最大的PC市场，是PC供应链中心，也是尤其是面向各行各业应用的