现在购买AI PC的人,是先驱还是韭菜?
图源:chatgpt
在联想Tech World 2024之前,几乎所有人都预测到,联想的所有主要内容都将围绕着AIPC。毕竟,这是本月初的联想誓师大会上,杨元庆亲自所说。事实上从Intel、AMD到新入局的高通,整个PC行业玩家似乎都把AI当成救命稻草。
而Tech World 2024大会真正开始的时候,其进度还是有些出乎意料。去年的Tech World,杨元庆还表示,AIPC要等到今年Q3才能上市。可能是看到其它搭载Intel Ultra系列处理器的厂商陆续上市,联想迅速拿出了自己的产品和承诺:
多款AIPC产品即将上市:包括YOGA Book 9i AI元启版、YOGA Air 14 AI元启版以及YOGA Pro 16sAI元启版,售价最高17999元。AI PC系列产品中都将搭载个性化AI Agent(智能体),名为“联想小天”。提倡的混合式人工智能框架,端、边、云的AI混用,在实现个性化的同时保持隐私与安全。
尽管联想内部从去年开始,就将AI PC的意义拔高到了IBM 5150的位置。但看到整个PC行业对AI PC的狂热追捧,我却总会想起那个时代的另一台意义重大的电脑:奥斯本1号。
面向“计算机小白”的AI PC
1981年,奥斯本电脑公司发售了“奥斯本1号”,这个重24.5磅(约11.1千克)的庞然大物,却可以算“笔记本电脑”,或者说“手提箱电脑”。因为它的显示器、键盘和所有部件,都被装在了一个手提箱之中。
图源:维基百科
尽管这个手提箱不会比我们今天的登机行李箱小多少,但在这台电脑发布的1981年,那个成年男性都很难一次性把电脑+显示器搬起来的年代里,它确实是靠“轻薄”俘获了很多计算机小白的心。
之所以是面向“计算机小白”,是因为受到体积限制,它的计算性能打了严重折扣。而这,也是我认为奥斯本一号,和今天AIPC最像的地方:用打了折扣的性能,在当下言过其实的承诺,去承载大众极大的AI热情和需求,而最容易被影响的,也依然是非专业的“计算机小白”。
先厘清一件事:虽然任何电脑都能打开ChatGPT、文心一言或者KIMI,但这些AI服务的大模型都运算于云端,跟计算机设备本身的AI能力无关。而如果AI大模型的数据处理和计算发生的位置在自己的设备上,断网也可以使用,那么它被称为端侧AI(On-device AI)。
端侧AI有一些显而易见的优点,包括保护用户隐私、降低数据处理延迟、提高系统可靠性,并且能够减少对云端资源的依赖,实现个性化服务,从而为用户提供更加快速和安全的智能体验。
端侧AI使用的设备当然也包括手机、电冰箱或者路由器,但考虑到PC依然是最主要的生产力设备,最主流的端侧AI设备依然是PC。在大模型还远没今天那么火热时,很多早期AI研究者和爱好者,就是通过自己组装一台电脑,来训练自己的大模型,可以被视作最早的民用AI PC。通常而言,它们是台式机。
那么,在市面上攒一台可以训练个人大模型的台式机,大概需要多少钱呢?粗略计算各组件的成本如下:
CPU:Intel Core i7或AMD Ryzen系列,价格大致在2000-5000人民币。CPU是电脑的核心处理单元,对于数据处理和计算任务至关重要。GPU:NVIDIA RTX 3080或更高,价格大致在7000-20000人民币。GPU是深度学习训练的主力,能够提供并行计算能力,极大提高训练效率。内存:64GB或更多,价格大致在2000-5000人民币。内存容量越大,能同时处理的数据量越多,有助于处理大型数据集和复杂模型。存储:2TB NVMe SSD,价格大致在1500-3000人民币。SSD的读写速度远高于传统硬盘,可以加速数据读写,提高整体性能。主板:与CPU和GPU兼容的主板,价格大致在1000-2500人民币。主板是连接所有硬件的基础,需要确保其兼容性和扩展性。电源:750W或以上,价格大致在700-1500人民币。电源为电脑提供稳定的电力,高功率电源能够支持高性能硬件的运行。机箱:价格大致在300-1500人民币。机箱不仅要保护内部组件,还要提供良好的散热和足够的空间以便于硬件安装和升级。散热系统:价格大致在400-1500人民币。高性能硬件产生的热量较大,有效的散热系统可以防止过热,确保硬件稳定运行。操作系统和软件:Windows或Linux,价格取决于版本。
也就是说,一台用以训练大模型的台式机需要差不多2-4万人民币。而通常,实现同样性能的台式机,由于不用考虑体积,价格应该是同比笔记本电脑要便宜的。
但现在以AI PC名义,出街的笔记本是多少钱呢?以定位比较高端的ThinkPad X1 Carbon AI 2024 为例,顶配的32GB+2TB 版本,售价为16999 元。新发布的YOGA Book 9i,最高售价为17999元。而华为新发布的MateBook X PRO的高配 Ultra9 32GB 2TB为14999元。
可以明确,这样的AI PC在AI大模型的性能上肯定是减配的,并且,它并不是给专业的大模型开发者使用的。其面向的依然是每个需要办公和娱乐的普通人。
AI PC里的AI究竟在哪里?
奥斯本1号当年以自带软件套装为卖点,其软件套装包括CP/M操作系统、WordStar文字处理软件、SuperCalc电子表格程序以及Microsoft BASIC编程环境。在那个软件如天价的年代,极大的吸引了消费者。
而类似的情况,也在今天的AIPC上出现,今年的CES上,联想展示了电脑中的个人助理应用“AI NOW”,而在Tech World 2024中,又发布了AI Agent “联想小天”。二者之间的关系尚未可知,但可以肯定,他们都能利用端侧的算力,实现一些个性化功能,如:
以用户自建的设备知识库为基础,实现私有大模型。使用自然语言,检查和更改显示效果或性能等常见设置,搜索和汇总电子邮件及文档,创建会议邀请。在视频会议期间混合使用实时摄像头和数字替身(avatar)。
无独有偶,在华为鸿蒙生态春季沟通会上,华为在新发布的MateBook X PRO中,也有同样的AI能力整合:
AI概要:利用“盘古L0”大模型从文本、音频和视频中提取关键信息。AI智能体:提供超过100个智能体,支持编程、PPT制作、阅读排版、学习资料收集、内容创作和旅行规划等。AI空间:通过一键直接访问丰富的AI应用,提升智能体验。WPS AI:增强文字排版、表格对话操作和脑图转换PPT的功能。AI慧眼:集成美颜、影随人动、自然对视和虚拟背景等视频通话硬件级功能。AI音效:提供高质量的音频体验。智慧语音:支持AI纪要、语音输入、AI字幕及多语言识别与翻译。
而且除了“AI NOW”与“联想小天”等由PC厂商整合进入系统的功能,用户也可以搭配使用Windows上如Copilot的AI产品,更不用说打开浏览器就能使用的ChatGPT等产品。
这也是联想、华为乃至以及许多PC厂商,对于未来AI计算的构想:采用“端-边-云”混合计算架构,公共大模型和私有大模型(个人/企业级大模型)的混合并用。
图源:联想发布会
在企业级场景中,这种构想确实极具吸引力,但是现在的AIPC,其定位是:个人消费级笔记本。
普通用户购买一台电脑,依然是基于当下能够更方便的使用。虽然厂商对这些产品的未来期望很高,但很遗憾的是,至少早前发布的“AI NOW”的用户反馈不甚理想:使用其修改系统设置需要较长时间响应,速度可能不及用户自己打开窗口;用于搜索电脑内的文件,效率可能低于Everthing等软件甚至系统自带的搜索框;在视频会议中使用数字替身这样的功能,虽然有趣,却并不高频。
而如果抛离了“联想小天”或者“AI NOW”、又或不同PC厂商自研的个人助理与智能应用,那么任何一台板载NPU的电脑,就能使用Windows上和云端的所有AI功能,名为AI PC的产品,与以前的笔记本,区别也仅在那一块NPU组件了。
事实上,AIPC真正对用户独一无二的营销点,只有安全性。AI,尤其是个人助理应用,实现个性化的前提是学习用户隐私数据,而用户并不希望将这些数据上传到公有云上。
端侧AI看起来是一个完美的解决方案,既可以通过本地学习,帮用户训练个人助理(私人Agent),同时还可以最大程度保护隐私。
这种设想是完全符合逻辑,且功能上可以实现的。最大的挑战,是用户信任。还是以AI NOW为例,即使联想保证不会上传PC里用户的数据,运算完全在端侧进行,但面对一个和ChatGPT类似的对话框,用户又真的会相信它,在心理上接受,而将私人电脑内的所有隐私数据开放吗?
更何况,在混合式人工智能框架的构想下,端、边、云的AI混用,普通用户在联网状态下,可能根本分不清自己的数据被用在了哪里,其中的灰色空间依然很大。
AIPC,也许还需要等一等
奥斯本公司留给后世最大的财富,并不是他们的产品,而是一个商业名词:“奥斯本效应”,其指代一家公司过早宣布其未来产品规划,承诺未来愿景,而导致消费者推迟购买现有产品,从而对公司的销售和财务状况产生负面影响。
当时亚当·奥斯本承诺未来新品将拥有更先进的功能和性能,比如更大的显示屏、更高的存储容量以及更轻便的设计。这些预告反而使消费者对现有的奥斯本1号失去兴趣,选择等待新机型的上市,从而引发了奥斯本效应。由于其资金链断裂,世人再未能等到这两款产品面世。
IBM兼容机的出现逐渐统一了PC行业的标准,而普遍被认为是第一台“笔记本电脑”的东芝的T1100,则在4年后的的1985年方才面世。
现在的AIPC,明显在使用体验上以及功能上,还只有一个雏形,却已经借着AI的东风,给出了关于生产力、功能和安全隐私上的巨大承诺。
IDC便预测,2024年AIPC在PC整体市场的占比预计将达到55%,在2027年将达到85%并占据主导地位。同时AIPC产业生态具备以人为本、终端主导和AI原生三大特点。这意味着未来的AIPC产品将更加注重用户体验,强调设备的智能化和个性化服务,同时保持与AI技术的紧密结合。
而着急承诺的原因,显然是AI PC承载着眼下推动用户PC换机,以及未来PC整个产业链再次崛起的全部希望。
2023年,全球PC市场经历了连续七个季度的同比下滑,全年出货量为2.418亿台,同比下降了14.8%,被认为是PC行业史上最糟糕的一年。而今年2月6日美股收盘时,英伟达同日的市值,是英特尔市值的9.47倍,AMD的6.08倍,高通的10.65倍,博通的2.94倍,甚至比这4家公司的市值总和还要高5075亿美元。
图源:腾讯自选股截图
英伟达的成功,很大程度上来自数据中心的AI训练和推理需求,并且推动了如今AI的主要ToC应用——生成式AI——的爆发,其优势几乎无法撼动。而如果能唤醒AI PC这个赛道,形成对端侧AI的广泛需求,那么Intel、AMD乃至高通,将获得更多的筹码。
但即使只看端侧,手机、家电或潜在的AI Native设备乃至汽车,都在拥挤的争夺AI入口的位置。或许只有历史才能见证,AIPC会是下一个奥斯本1号,还是下一个划时代的IBM 5150或东芝的T1100。
而对于普通人,暂时,却还不必为了AI买PC。
作者:Timo
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