个人运算即将进入全新的世代，从现在起我们将不再追求更强大的多工效能，人与设备之间也不再是指令的输入输出的单向互动。电脑与人们将是协作的夥伴，追求的是更快、更有效率的一同完成任务，它需要有点聪明（smart），能够学习资料，预判用户的行为，并给予符合使用情境的必要协助，对使用者来说它是这样的一台PC，我们称它为：AI PC。

AI PC的硬体架构与定义

但在硬体架构上，它就没这麽浪漫，它是有着实实在在要解决的目标课题，首先，就是应对生成式AI应用的需求，特别是提高在本地端（local）的运作效率，尤其针对以下这几个因素：

· 降低延迟：传统的 AI 应用往往依赖云端伺服器进行计算，这会导致回应时间延迟。AI PC 将部分 AI 运算任务转移到本地装置，可以大幅降低延迟，提升使用者体验。

· 保护隐私：将敏感资料保留在本地装置上进行处理，可以更好地保护使用者隐私，减少资料泄露的风险。

· 减少网路依赖：在网路连线不稳定或受限的情况下，AI PC 仍能提供部分 AI 功能，保证使用者的工作效率。

因为如此，传统的PC运算架构就必须做出改变，来因应以资料分析为主的AI程式，而最主要的变革，便是加入AI晶片的角色，在传统运算之外，多一个加速运行神经网路的核心（NPU）。

不过到目前为止，产业间并未有AI PC的规范，也就是不存在AI PC的定义，没有具体的标准指出需要包含什麽样的定义规格，才能称作是AI PC，仅仅只是供应商自行宣称的产品功能。

尽管如此，针对AI应用的算力仍被视为是一个基本的评估条件，因此业界也普遍认可微软对於AI PC所做出的算力定，即NPU（神经网路处理器）算力需达到40 TOPS（每秒兆次操作）。但这其实是因为微软的Copilot等AI应用对算力有较高要求，40 TOPS是能够流畅运行这些应用的基础。

因此，40 TOPS可以视为目前AI PC的入门门槛，但随着技术的进步，未来AI PC的算力标准可能会有所提高。而随着AI技术的发展和应用场景的扩大，未来AI PC的算力需求可能会进一步提升。例如，运行更复杂的AI模型、处理更高解析度的影像等，都需要更强大的算力支持。

目标市场广泛 AI PC适用各行各业

AI PC 的应用场景非常广泛，可以涵盖生活的各个方面，包含内容创作、商务处理、娱乐体验、智能家居、教育、医疗、以及各种工商业的应用。

以内容创作为例，AI 可以协助生成文章、文案、剧本等，也可以进行图像去噪、修复、风格转换，或者生成逼真的图像。目前 AI甚至可以协助影片剪辑、特效制作、字幕生成，并且自动生成影片摘要。AI 可以协助作曲、编曲、混音，或者根据用户输入的文字来生成音乐。

而在商务应用上，AI客户服务是目前正在积极发展的项目，可以提供解答用户问题，甚至自动处理订单。在会议方面，AI 可以自动记录会议内容，生成会议摘要，翻译多种语言。AI也可以协助文件摘要、分类，甚至自动生成报告。AI擅长的资料分析，则可以提供决策叁考。

在医疗照护方面，AI PC可以协助医生分析医学影像，提高诊断准确性，可以根据患者数据预测疾病风险，提前干预，也可以提供个性化的健康管理建议，帮助用户保持健康。

除此之外，AI 可以用於商业的投资风险评估、欺诈检测、投资建议等。在农业上可以用於农作物监测、病虫害防治、产量预测等；在工业上可以用於生产线优化、品质检测、故障预测等。

随着 AI 技术的不断发展，AI PC 的应用场景将会不断扩展，为生活带来更多便利和创新。

AI PC市场仍在起步阶段 2027成为主流

现阶段AI PC市场仍处於起步阶段，但成长潜力庞大。IDC（国际数据资讯）就对 AI PC 的发展非常乐观，认为 AI PC 将成为 PC 市场的未来趋势，并预测其出货量将在未来几年内大幅成长。IDC指出，至2027 年，AI PC 将占据全球所有 PC 出货量的近 60%，意味着 AI PC 将从小众市场走向主流，成为消费者和企业用户的首选。

IDC 更预测，AI PC 的出货量将从 2024 年的近 5,000 万台，成长到 2027 年的 1.67 亿台，显示出市场对 AI PC 的强劲需求。IDC也 认为，AI PC 将为消费者和企业带来更多价值，例如提升生产力、改善用户体验、创造新的应用场景等。

此外，IDC 也建议 PC 厂商应积极布局 AI PC 市场，开发更多搭载 AI 加速器的产品，并与软体开发者合作，提供更丰富的 AI 应用。同时软体开发者应开发更多针对 AI PC 优化的应用，充分利用 AI PC 的高算力，为用户带来更好的体验。

图一 : 宏??携手微软与高通，推出一款Swift 14 AI笔记型电脑，搭Snapdragon X平台，为目前市场算力最高的AI PC。（source：acer）

NPU成处理器标配 Arm阵营加入战局

在关键零组件方面，则以处理器供应莫属，而最主要的供应商便是英特尔（intel），他们推出了一款Intel Core Ultra 处理器後，便声称PC将进入AI PC的年代，并携手PC制造商，包含宏??、华硕、微星和联想等，共同打造新兴的AI PC产品。

Intel Core Ultra是专为 AI PC所 设计的处理器，最大的特色是内建专门的 AI 加速引擎，能够大幅提升 AI 任务的处理速度。根据Intel 的资料，这个AI 加速单元，可以提升自然语言处理、图像处理、影音编辑等AI软体的运作速度，且相较於传统的架构，可加快高达 70% 的生成式 AI 效能，以达成更快速的影像生成与更流畅的语音辨识。

此外，Intel Core Ultra也导入新的3D 效能混合式架构，结合效能核心（P-core） 和效率核心（E-core），以兼顾能源效率，延长电脑的电池续航力．并内建 Intel Arc GPU，提供额外的图形处理能力，因应用户在游戏、内容创作和影音娱乐方面的需求。

而回应竞争对手的布局，AMD 也针对AI PC推出了专属的处理器晶片━「Ryzen 7040 系列」， 这款处理器同样是加入了AI加速晶片的架构「Ryzen AI 引擎」，用以提升 AI 程式的处理速度和效率。除此之外，AMD也在其绘图晶片（GPU）上的 RDNA 3 架构 GPU 内建了 AI 加速单元，能够加速影像处理、视讯编码等 AI 任务。

值得注意的是，也由於传统PC运算架构的打破，这也让其他领域的处理器方案供应商有了进军PC市场的契机，其中最主要的就是高通（Qualcomm）为首的Arm阵营。

高通在 AI PC 领域的解决方案主要围绕其 Snapdragon 处理器平台，透过整合CPU、GPU与NPU，以及其他的软硬体，为 AI 应用提供高效能、低功耗的解决方案。近期他们推出了Snapdragon X Elite的旗舰级行动运算平台，就是一款专门针对高阶笔电所设计的方案。尤其是他们的AI 引擎（NPU），最高算力可达45 TOPS，已能因应绝大多数的常规AI运算需求。

DDR5渗透率急升 容量与速度成指标

除了处理器业者陆续加入AI PC的战局之外，与运算息息相关的记忆体业者，也跟着掀起新的战云。一方面要跟上处理器和加速晶片的运算速度，另一方面也要满足AI运算对於容量有着更高的需求。因此包含DRAM和NAND Flash都需要大幅提升容量，或者有业者推出AI专用的记忆体，如美光GDDR7、三星HBM3E等，目的都是要提升AI系统效能。

图二 : DDR5 於 2021 年便首次亮相，但经过四年才渐受重视。（source：kingston）

在PC端，最明显的DDR5的大量导入。一般认为，DDR5应该能够在1~2年前就开始陆续普及，但由於价格以及缺乏明显的应用诱因，导致其延迟了进入市场的时间，让DDR4长时间占据主流市场的位置。

随着Intel和AMD的AI PC处理器平台开始全面支持DDR5，让DDR5在AI PC中的渗透率快速提升，预计2024年底将达到50%。DDR5相较DDR4，不只频宽翻倍，同时容量更提升4倍，可以满足AI运算对高容量、高频宽记忆体的需求。另一方面，新兴的低功耗DDR5也开始兴起，以延长AI PC的电池续航。

值得注意的是，由於DDR5和LPDDR5在AI PC应用中快速成长，这也刺激了新一代记忆体技术的诞生，一种新的记忆体规格「LPCAMM2 (低功耗压缩附加记忆体模组)」就开始展露头角，它结合了DDR5和LPDDR5各自的优点，能同时提供高效能与低功耗的特性。

图三 : LPCAMM2记忆体模组适用於轻薄装置，能更省电、效率更高。（source：美光）

结语

总结来说，AI PC的发展十分乐观，除了可以引领PC产业再迎新一波的成长外，同时也将会带动软体产业有新的发展，并衍生出更多的创新应用与新兴的商机。而随着PC市场的翻转，与之相关的硬体和关键零组件也会有新的成长契机，尤其是处理晶片、记忆体，或者其他PC平台的周边装置。

就如同宏??（Acer）董事长陈俊圣的看法一样，AI PC早期应用主要在商用领域，但随着消费者对AI认知的提升，消费市场需求也在增加。然而AI PC的普及需要软硬体共同发展，在处理器、记忆体和作业系统等技术的进步，AI PC应用将更加丰富，并成为未来PC产业的重要趋势。