自去年ChatGPT问世以来，每天都有新的生成式AI应用诞生，他们用炫酷的demo，“轰炸”着人们的眼球。人工智能地高速发展，催生了算力需求的爆发，算力如今也已经如同“水电煤”一样，成为AI时代的生活必需品。
而面对如此来势汹汹的AI浪潮，大众则显得有些无所适从：这些应用听起来非常高端，但和我们的日常生活有何关联？普通人不懂AI大模型，能否轻松上手这些应用？算力爆炸，又是如何给人们带来创新体验？
“要真正实现AI的普惠，还需要克服AI个性化服务、效率、成本及安全性等多重挑战。但是时候去面对这些困难，让AI去普惠我们未来的世界，让AI去助力解决当下解决不了的问题。”联想集团副总裁、中国区首席市场官王传东在近日演讲中表示，未来的世界将是一个充满智能体连接的世界，不久的将来，每个企业和个人都将拥有一个由人工智能驱动的专属于自己的智能体。他还认为，拥有一个智能体就像有一个专属助理，致力于帮助个人或者企业完成各种任务，用户只需用日常语言告诉智能体你想做什么，智能体就能做出个性化响应。
可以看到，联想作为PC领导者，自10月起就动作不断，致力于以AI PC为终端，打造全栈智能布局。从王传东上述讲话，以及近期举办的首届AI PC产业创新论坛和新发布的AI PC产业（中国）白皮书中，或许就能找到AI真正落地的解决方案。
硬件方面，GPU技术高速发展、框架不断更新，已自比CPU更快运行3D图像的“显卡”角色脱胎，成为了具备高性能计算能力的通用加速芯片，是大模型训练、推理的主要算力来源；云计算的发展和普及，则使软硬件充分解耦，大模型开发者可以以相对低的成本调用大规模的算力、存储和网络资源，开发进程大大加快；同时，Transformer、AlexNet、ResNet等算法不断出现，为大模型的调优和组合提供了更多思路和可能……
但当技术实现上已无阻碍，且出现了runaway、Pika、ChatGPT等面向多样化场景的应用，为什么生成式AI看起来仍和我们的生活充满距离感呢？
一方面是因为，当前尚无普通用户友好型的生成式AI应用交互模式。如midjourney、Pika等应用操作均需通过discord论坛界面完成，且由于其模型的参数数量庞大，调参指令也更为复杂多样，大多数体验用户都有编程经验、或有充分时间学习使用该应用，对于技术“门外汉”来说，想要轻松使用这些应用依然门槛较高。
另一方面，当前的生成式AI均是基于公域数据进行训练，属于通用数据模型，还不够“量身定做”。对于企业来说，需要AI大模型能够贴合自身的生产实际创造真正的效益；对于个人来说，则希望大模型能够更加“理解”自己的语言习惯、使用要求。因此，“好用”的大模型必须具备根据企业、个人数据进行特异性训练的能力，以满足用户的个性化需求。同时，随着数据安全的重要性成为共识，大模型的微调能力必须以保障企业和个人隐私数据安全为基础。
联想AI PC产业（中国）白皮书也指出，用户不仅需要公共的大模型服务，更需要的是专属自己的个人大模型。因此，生成式AI以何种方式交付、以何种载体交付才能兼顾成本、使用体验、个性化，成为了摆在AI普惠之路上的头等问题。
“上半年浪潮汹涌的算力是供给侧，而当下密集落地的AI终端则是需求侧。” 民生证券电子行业首席分析师方竞在“AI新生态 智启新元年”的论坛上表示。
当前火热的AI市场颇有些“无AI 不产品”的感觉，但手机、PC、平板电脑、智能穿戴设备等多种终端，到底哪个能够最大化释放AI能力呢？
从算力角度看，万亿级参数大模型的训练任务仍需在云端完成，在终端侧仅需要具备强推理能力以快速响应用户需求，且在调用云端的模型进行推理时，终端必须保障用户本地数据的安全。
手机、平板电脑和智能穿戴设备便携性强，能够使用户随时随地应用AI能力。但“体积小”是把双刃剑，在方便取用的同时也必然意味着其无法内置体积偏大的高算力芯片，因此很难承载大模型的推理任务。
如果考虑将推理任务全部放到算力强大的云端执行，一方面则必须接受云端完成计算的高成本，另一方面则需要建立合理的机制保障用户的隐私数据不外泄。且由于推理结果仍需传回终端输出，这种模式也对网络条件提出了高要求，在网络不佳的情况下可能需要数十秒才能得到推理结果，从而大大影响应用体验。
而据联想发布的AI PC产业（中国）白皮书表示，AI PC将不仅是硬件设备，而是一个包含AI模型和应用以及硬件设备的混合体。简单来说，与其他终端对比， AI PC终端相比其他智能终端具备全模态人机交互条件、是全场景生产力平台、最强个人计算平台，容量最大的安全终端，在各类终端中脱颖而出，成为承载AI算力的首选终端。
同时，AI产业链上众多环节都在持续进化：AI大模型需要不断迭代、算力需要进一步匹配模型需求、应用生态需要不断完善。而普通用户并不具备对各个环节的把控能力，只想简单地获得最佳AI应用效果，因此需要终端能够统筹交付AI能力。
而PC上个世纪80年代初期发展至今，相比其他终端产业链复杂度更高、生态链更完整成熟。以PC行业的佼佼者联想集团为例，其在PC产业链具备近40年的经验沉淀，不论在小型化还是网络化转型中均引领了PC产业链的进步。可以说， PC厂商作为上一代PC技术的集成者，在AI 时代其实更有能力成为技术整合创新交付者、软硬件能力整合者。
正如联想集团副总裁、中国区战略及业务拓展副总裁阿木所说，“PC以各方面表现出的优异性能，再次成为AI普惠每个人的首选终端，承担起为用户带来划时代全新AI体验的历史使命。”
尽管自PC针对互联网浪潮的大幅升级已过去了20多年，联想也早已因首创因特网电脑稳坐全球PC出货的头把交椅，面对AI新变革，AI PC终端在技术上仍迸发出了无限的活力和可能。
“考虑到整个产业生态有一个成熟的过程，AI PC首先会经历一个AI Ready阶段，芯片架构会率先升级到混合AI架构，并加速AI应用创新；随着个人大模型、个人智能体、AI应用开放生态等的嵌入，AI PC将加速迈入AI On阶段。”联想集团副总裁、中国首席战略官阿木说道。
而以联想为代表的PC终端厂商，围绕提供通用场景下的个性化服务，即时、可靠的服务响应，更低的大模型使用成本，可信、安全的个人数据和隐私保障的目标，正在不断推动AI PC的功能升级。据了解，在12月15日，联想发布了ThinkPad X1 Carbon AI 、联想小新Pro 16 AI酷睿版两款AI Ready的AI PC产品，并于当天15:00正式上市，预约预售同步开启。这两款产品具备内嵌混合AI算力、创新/增强AI体验和设备体验升级三大特点，意味着联想集团AI PC正式迈入AI Ready阶段。
AIPC的势能足以可见，首先AI PC拥有最多模态的交互功能，丰富了用户与AI应用的交互模式。用户可以使用语音、触控、文本、姿态等多种形式与计算机进行自然语言对话，而不仅仅局限于特定的命令或语法。
其次，AI PC标配异构混合（CPU+NPU+GPU）算力，传统进行通用计算的CPU通过架构创新、集成专为神经网络工作负载进行了优化的NPU等方式具备了AI加速能力；GPU除了加速游戏渲染外，更具备了大规模数据并行计算的能力。多种计算芯片配合，从而可以满足多种形态和规模的AI工作负载需求。
同时，AI PC可以直接内嵌个人大模型。凭借算力、存储和网络资源，AI PC可以部署本地为主，边缘与云为辅的混合大模型方案。针对大多数可以离线使用的本地化推理任务，AI PC具备充足且安全的存储空间可以快速完成模型的部署；针对少数必须在边缘和云端完成的复杂推理任务，AI PC也具备强大的网络性能可以快速传输数据和推理结果。更重要的是，AI PC能够动态调整端侧和云端的计算负载，以实现最低成本、最优性能和最快响应速度。
而由于混合大模型架构需要云、边、端的资源共同配合，因此存在个人数据和企业商业机密泄露的风险。面对安全性能问题，AI PC提供设备级的个人数据和隐私安全保护，实现了软硬件“两手都要抓，两手都要硬”。硬件层面，可以通过配置硬件级的加密芯片，保证通过授权程序才能读取数据；软件层面AI PC能够根据本地数据建立个人数据安全域，通过定义的数据密级来进行定向授权管理，从而使用户享受设备级的个人数据和隐私安全保护。
与PC承载AI落地的硬实力相对应，市场也给予了AI PC的发展潜力足够的肯定。IDC预测，AI PC在中国PC市场中新机的装配比例将在未来几年中快速攀升，将于2027年达到81%，成为PC市场主流。
但从长期看，AI PC仍需与AI技术共同进步，当前的AI PC并不完美，还有很多改进空间：需要探索AI原生应用提供服务的方式，是独立形成应用还是“插件化”调用，与第三方应用共存；AI大模型的微调能力仍需要进一步发展；而当用户需要AI完成复杂任务时，可能需要调用不同的应用和模型，如何实现不同AI原生应用间的配合……
这些改变都不是产业链上某个厂商单打独斗就可以实现的，而是需要一个开放的行业生态和统一的行业标准作为支撑，让生态圈共同繁荣。
作为PC行业的引领者，联想补全了对于AI PC行业最重要的“生态力”环节。作为最贴近一线消费者的PC品牌，联想最先洞察到了AI发展的势不可挡及构建AI PC生态的必要性，并肩负起了作为开放的AI应用生态标准制定者和推广者的责任。
AI PC产业创新论坛上，联想集团副总裁、中国区首席市场官王传东就重磅发布“联想AI PC先锋行动”，邀请更多的软硬件合作伙伴加入，共同推动AI PC的发展。
“这样一场变革浪潮，需要充满想象力和创造力的人去推动，联想作为全栈智能领导厂商和全球PC第一品牌，将率先启动联想AI PC先锋行动，与AI PC生态先锋和创意先锋共同开启‘一起联想AI PC’系列活动，不负AI，共赴山海。”
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