2024年AIPC行业专题报告：AIPC赛道风起，产业链创新云涌

1 技术创新催生换机需求，AIPC 开启新一轮创新浪潮

1.1 复盘 PC 发展历程，技术创新是拉动换机需求的重要动能

AI赋能推动PC进入新一轮创新周期。PC即个人电脑，是一种电子计算机，通常由中央 处理器、显示器、键盘鼠标、硬盘驱动器、存储器、扬声器和操作系统等组成。PC的 发展历程主要分为6个时期。1）导入期（1936-1980），PC理论基础逐步夯实，大规模 集成电路和新型CPU架构引入，计算机逐渐迈向小型化，成本也随之下降。2）成长期 （1980-2000），80年代苹果推出了全球首台图形界面计算机，随后Windows操作系统 面世，图形化的展现和交互方式大大降低了普通人使用计算机的门槛。包括联想在内 的众多终端公司相继成立，推出个人电脑产品、形成产业链，也正式宣布人类进入个 人电脑(PC)时代。3）成熟期（2000-2010），PC迎来网络化和移动化技术突破所带来 的第二次变革，互联网技术的爆发让传统的计算机能够通过互联网实现信息的快速 传递和共享。随着高性能处理器进一步微型化，个人电脑(PC)朝着更轻便、更便携的 方向发展。4）瓶颈期（2010至2019），在2011年前后传统PC形态出货量达到峰值，此 后部分PC应用需求转移至智能手机和平板电脑。5）宅经济催化期（2020-2022），2020 年受益于疫情导致的居家远程办公及学习的影响，PC出货有所回暖，而后在2022年有 所回落。6）AI赋能PC带来新一轮创新浪潮（2023年至今），AI加速发展，赋能PC行业， AIPC诞生，开启新一轮创新浪潮。

复盘PC发展历程，技术创新有望催生PC换机需求。1）硬件创新，在20世纪70、80年 代，Altair和Apple I&II推向市场，半导体+显示器+键盘的基本架构形成，产品成本 大幅度下降，同时VisiCalc、Adobe PageMaker等生产力工具软件出现，Macintosh问 世，图形操作系统和鼠标出现，人机交互方式实现革命性进步，推动了PC的商业化落 地。2）功能创新，20世纪90年代，第一代互联网（Web 1.0）即PC互联网快速发展， 带动网络新闻、在线搜索、电子邮件、即时通信等应用迅速普及，提升了全球信息传 输的效率；21世纪初，Web 2.0即移动互联网诞生并蓬勃发展，笔记本电脑、智能手 机的诞生让网络变得更为“便携”，实现线上、线下随时随地的紧密交互；Web 1.0和 2.0的创新对PC换机需求均有较大的拉动作用。3）AI有望推动新一轮PC创新浪潮， AIPC具有本地大模型、混合算力等特征，催化了处理器、加速器、存储器等硬件端的 升级，也带来更多智能产品和应用，有望推动PC行业在硬件端、功能端实现创新。

1.2 AI 加速发展并落地端侧，PC 部署 AI 大模型具备多方面优势

AI快速发展，大模型参数量指数级增长。ChatGPT拉开了AI大模型时代的序幕，大模 型与传统深度学习模型相比，拥有更多的参数，展现出所谓的“规模定律”，即模型 的性能随着模型规模、数据集规模和计算量的增加而指数级提升。传统模型的参数量 一般在数万到数亿，而大模型的参数量通常超过亿级，甚至达到万亿级。

端侧部署AI大模型在成本、时延、安全和个性化等方面具备优势。在云端运行大模型 存在数据泄露、传输延迟、成本高等诸多问题，端侧部署则在成本、能耗、性能、隐 私、安全和个性化方面具备优势。1）成本方面，将AI运算能力直接集成到终端装置 中，可以显著降低对云端计算资源的依赖，从而减少每次运算的成本，这对于软件服 务商来说是一大优势，能够在不增加额外成本的情况下，提供更加高效且经济的服务。 2）安全方面，对于涉及敏感企业运营数据或个人隐私的应用，将数据保留在装置端 而不是传输到云端，可以显著提高安全性。这种方法减少了数据外泄的风险，即使是 在提供高级资讯安全保证的情况下，直接在装置上处理敏感信息始终是更安全的选 择。3）时延方面，对于需要高度即时性的应用场景，比如视讯会议和游戏，任何形 式的延迟都可能对用户体验造成负面影响，端侧AI的集成可以帮助减少因数据传输 而引起的延迟，从而提供更加流畅和即时的用户体验。4）个性化方面，具有自学习能力的本地大模型可以成长为每个用户专属的智能体，从而有能力为用户提供个性 化的服务和推荐。

PC与AI大模型天然匹配，在承载个人大模型方面具备优势。PC与AI大模型之所以天然 匹配，源于PC具备强大的计算和存储能力、丰富的交互方式以及广泛的应用场景，这 些特点与个人大模型的需求高度契合。个人大模型需要进行多模态自然语言交互、压 缩后依然保持通用场景服务能力、需要强AI算力进行推理、并基于个人数据和隐私信 息进行微调和个性化服务。PC作为最强的个人计算平台，拥有多样化的人机交互条件 和最大的存储容量，能够满足个人大模型对高性能计算、安全数据处理和个性化服务 的需求。此外，PC的普遍性和可访问性使其成为技术普惠的首选终端，能够加速AI技 术的普及和应用，让AI真正成为每个人的专属助理。

1.3 AIPC 具备个性化、生产力提升等亮点，有望快速渗透 PC 市场

AIPC具备自然语言交互、个人大模型、混合算力、开放应用生态、隐私安全五大特征。 1）自然语言交互的个人智能体， AIPC具备多模态自然语言交互能力，使用户能够通 过自然对话与电脑进行交互，有望减少对特定界面和命令的依赖。2）内嵌个人大模 型，AIPC采用本地为主，边缘与云为辅的大模型方案，使得大部分任务能够依托本地模型完成。同时，AIPC的个性化本地知识库及管理工具，可帮助大模型更准确地了解 用户意图，并提供更个性化、高准确度的反馈。3）混合算力，AIPC标配了本地混合 AI算力，通过CPU+GPU+NPU的异构混合算力保证了AIPC本地推理的可行性。随着端侧 算力的提升，AIPC可以承载更大的AI模型，执行更加复杂的任务。4）开放的AI应用 生态，AIPC连接了开放的AI应用生态，包括AI原生应用、AI赋能应用和公共大模型等。 应用生态的各类服务能够被个人智能体调度，并完成智能体分配的任务。5）数据&隐 私安全，AIPC提供了设备级的个人数据和隐私安全保护，包括个性化本地知识库、本 地推理机制和硬件级安全芯片等。

AIPC为办公、游戏、教育等场景带来更强大的使用体验。AIPC的应用场景较为广泛， 覆盖办公、游戏、教育等领域。1）办公领域，AIPC承载了AI大模型，可以提升在文 本内容、计算机编程、艺术设计等办公场景的生产力，提升用户生产效率；2）游戏 领域，AIPC基于更强大的硬件功能给玩家带来更沉浸的游戏观感体验，同时由于AIPC 搭载个人大模型，可以为用户提供更加个性化、可玩性更高的人机交互、游戏环节及 内容；3）教育领域，AIPC可以作为更强大互联网教学的终端载体，提供更强大的教 学辅助、个性化教学功能，包括通过虚拟数字人呈现教师的远程教学、学生学习方案 个性化定制等。

2024年AIPC有望实现规模出货，预计将加速渗透PC市场。据Omdia，2024年有望成为 AIPC规模出货的元年，此后将迅速增长，至2028年出货量有望达189.2百万台。Omdia 预计2024年AIPC渗透率仅0.5%，2025年有望增长至19.6%，至2028年将渗透大部分PC 市场，渗透率预计将达到79.7%。

2 AIPC 对软硬件提出更高要求，产业链创新活力不断

AIPC快速渗透有望带动产业链升级。AIPC的换机需求有望推动产业链升级，促进AI算 力、存力的需求增长，同步推动更广泛AI应用的落地，其中芯片和内存等关键部件有 望迎来快速创新迭代，软件端的系统及应用亦将快速落地。整机厂商迎来发展机遇， 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。

2.1 AIPC 芯片构建异构算力组合，全球芯片大厂创新角逐

AIPC芯片构建异构算力组合，为AIPC提供强大算力。AIPC的神经网络算力基于CPU、 GPU和NPU的结合，构成了支持AI本地部署和端侧推理的异构计算基础设施。CPU负责 通用计算任务，GPU擅长图形和并行计算，而NPU则是为神经网络工作负载特别优化的 单元，正逐渐成为AIPC的标准配置。业界正在开发多样化的异构计算能力组合，其中 一些芯片供应商已经推出了集成NPU的CPU，并部分集成了GPU以加快特定图形任务的 处理。随着本地AI应用的增长，预计将出现更多独立NPU和专业处理单元的创新机会。 此外，终端设备也有可能通过外接设备来增强其处理大型模型的能力。

AIPC芯片厂商积极迭代，以跨越40 TOPS算力门槛。NPU集成的异构算力架构赋予了PC 以“AI Ready”的能力，其中 AIPC的算力门槛达到40TOPS，为本地部署大型AI模型提 供了理想基础。英特尔和AMD等X86芯片制造商通过技术创新推动其移动和桌面处理 器算力显著提升，且有明确的未来发展蓝图；ARM架构以低功耗优势在苹果Mac电脑上 取得显著市场份额增长；而高通的骁龙X Elite处理器以75TOPS算力推动AIPC算力标准提升；AMD和英伟达也在积极布局ARM架构，预计2025年将推出新产品，与现有GPU 协同，进一步提升个人AI算力体验。

2024年以来芯片大厂陆续发布多款端侧AI芯片，夯实硬件基础。在1月CES展会中，英 伟达推出性能大幅提升的GeForce RTX™ 40 SUPER系列GPU；AMD发布首款搭载NPU的 台式机处理器锐龙8000G系列；英特尔酷睿处理器系列也发布了面向笔记本和台式机 的第14代新品。4月份，高通发布了骁龙X Plus，NPU算力达到45 TOPS。在6月Computex 展会中，AMD发布了第三代AIPC芯片锐龙AI 300系列APU，其算力达到50TOPS，同步更 新了台式机处理器锐龙9000系列，并预告了第五代AMD EPYC处理器即将问世；英特尔 解析了下一代Lunar Lake架构处理器，AI性能高达48TOPS，预计Lunar Lake将为80多 款AIPC提供动力；联发科技发布了面向Chromebook的Kompanio 838移动计算AI芯片。

芯片创新同步推动PC厂商新品发布。惠普、戴尔、联想、宏碁和华硕等头部厂商均计 划与英特尔、AMD、高通等公司的新芯片产品路线图，同步推出AIPC新品。1）Arm领 域，2024年6月，搭载了基于Arm架构的高通骁龙X系列芯片的Copilot+PC正式推出市 场。尽管由于上市时间较短和市场覆盖度有限，本季度的出货量并不大，但Windows OEM厂商已经承诺将在其产品线中广泛采用搭载骁龙芯片的Copilot+PC。2）x86领域， 英特尔加快了其酷睿Ultra芯片组的供应速度，其AIPC的环比增长表现强劲。与此同 时，AMD在6月份发布了Ryzen AI300 系列笔记本处理器，并计划在7月中旬开始推出搭 载这些处理器的笔记本产品。我们认为随着芯片大厂持续迭代AIPC芯片，在架构设计、 异构算力等方面持续升级，为AI大模型端侧本地化部署及更多AI应用落地PC端打造 了坚实的硬件基础，有望推动更多AIPC新产品陆续发布。

2.2 AIPC 实现大模型本地化部署，推动存储的升级和扩容

AI大模型的本地部署具备隐私安全、减少网络依赖等优势，各领域厂商积极实践。AI 大模型的本地化部署有望解决数据隐私化的痛点，减少了个人暴露于云端的数据量， 降低了数据在传输过程中被窃取或篡改的风险，同时减少端侧应用对外部网络的依 赖，规避了环境中网络连接状态对任务的影响，也降低了用户的网络成本及云端设施 的压力。各领域的代表厂商均在模型本地部署方面做出了实践。1）芯片领域，2024 年2月英伟达基于NVIDIA GeForce RTXTM GPU，发布本地化部署的AI聊天机器人Chat with RTX，具备本地文件及在线视频检索分析功能。2）整机厂商方面，4月联想发布 首款AIPC个人智能体“联想小天”，由嵌入本地的天禧大模型所驱动，其具备自我学 习和成长的能力，通过日常互动，它能够不断学习和理解用户的习惯和偏好，从而提 供更加精准和个人化的服务。3）软件领域，微软在Microsoft Build 2024公布了 Copilot+，为内置于Windows 11 AIPC的AI助手，可以为用户提供个性化的AI服务， 且得益于端侧大模型的支持，AIPC在非联网状态下也可以提供服务。

大模型的本地化部署具备一定配置要求。 1）Chat with RTX,该模型需要在搭载NVIDIA GeForce RTX 30系列或更高版本的GPU（至少8GB显存）进行本地部署，同时RAM需求 16GB或更高；且由于Chat with RTX目前支持Mistral及Meta的Llama 2模型，下载所 有必要文件会占用约50GB-100GB的存储空间。2）Copilot+，参数方面，PC需要满足至少40TOPS算力、16GB运存和256GB存储后才能初步运行Copilot+。随着模型参数量 不断提升，对载体的算力及存力等均提出更高要求，AI模型下沉端侧的过程亦会推动 大众消费级PC产品的性能提升。

AIPC算力提升及大模型本地化部署需求，有望推动PC存储的升级和扩容。1）高性能 支撑，PC运行AI应用，在数据采集、预处理和训练均需要依赖高性能存储器，以保证 快速处理大量图像和语音数据。2）大容量存储器，AIPC产品需要大容量存储器以应 对AI算力提升、大模型部署及轻量化AI模型产生的大量数据，以及AI应用带来的数据 和缓存增长。3）低功耗，AIPC要求高性能、低功耗的存储器，以减少热量产生、提 升用户体验，并与系统内其他组件协作以延长续航，增强移动性和便携性。4）数据 安全，AIPC在处理个人和云端数据时需确保安全性，这要求存储器在硬件上建立授权 访问机制，在软件上实施安全措施，以保护数据不被未授权访问和泄露。

闪存领域，SSD有望成为AIPC优选闪存解决方案。传统的机械硬盘（HDD）因读写速度 慢，已不适应AI高速计算的需求。固态硬盘（SSD），特别是NVMe接口的SSD，以其高 速读写和低延迟特性，成为AIPC的优选闪存解决方案。随着PCIe 4.0接口SSD的普及， 和未来PCIe 5.0接口SSD的应用，数据传输速度大幅提升，为高效的AI计算任务提供 支持。例如，SK海力士发布的AIPC高性能SSD新产品PCB01，采用PCIe 5.0接口，显著 提升了读写速度和功耗效率。

内存市场，LPDDR5/X和DDR5有望逐渐成为AIPC内存主流方案。AIPC需要更大容量、更 高速度和更低功耗的内存来满足AI计算任务。LPDDR5/X(Low Power Double Data Rate 5/Extended)和DDR5(Double Data Rate 5)内存因其高性能、低功耗和大容量特点， 在AIPC时代预计将得到快速发展。如美光科技推出的LPCAMM2，采用LPDDR5/X DRAM， 不仅显著降低了功耗，提升了性能，还具备模块化设计，为AI功能强大的笔记本电脑 提供了更强的性能支持。

2.3 端侧 AI 应用逐步落地，AIPC 内容生态持续发展

OpenAI推出了GPT-4o及其桌面版应用，加速端侧AI助理的落地应用。2024年5月， OpenAI召开春季发布会，推出了一款名为GPT-4o的“旗舰级”生成式人工智能模型。 GPT-4o在多模态和实时交互方面持续提升，它具有与GPT-4相同的智能水平，但运行 速度更快，并且能够处理文字、音频和视频，进行图片、文字和声音的自然推理。与 GPT-4 Turbo相比，GPT-4o的速度提升了两倍，成本降低了50%，且请求频率上限提升 至原来的5倍。同时，OpenAI还推出了桌面端的ChatGPT应用，旨在通过简化用户界面， 提升产品的可用性和访问便捷性。新设计强调简洁直观，确保用户能自然流畅地与 ChatGPT互动。

微软持续更新Copilot，“智能副驾”助力AIPC内容生态发展。自2023年3月提出 Copilot以来，微软持续更新Copilot功能，积极推动商业化模式落地。在2024年1月 微软宣布在Window PC键盘中添加Copilot键，该按键可以直接在Windows 10和 Windows 11电脑中打开Copilot生成式AI助手，这也是微软自1994年来首次在PC键盘 上添加新键。微软将Copilot基于GPT-4等大模型升级之后，便开始将Copilot尽可能 扩展到自己所有工具中。在Microsoft Build 2024大会中，微软公布了Copilot+，与 之前Copilot的主要区别，是Copilot+对本地化部署的支持，即在非联网状态下也可 以提供服务。自Copilot诞生以来，其与PC持续融合发展，赋能传统的办公软件，使 其逐渐发展为多场景的个人智能办公助手，助力丰富AIPC内容生态。

联想推出端侧AI应用，赋能生产创作。以联想为代表的厂商持续完善AIPC功能生态， 在1月CES展会中联想展出了AI NOW、AvatarMaster及Yoga Creator Zone等AI应用端 创新。1）AI NOW，是以用户自建的设备知识库为基础打造的个性化互动助手，通过 使用自然语言交互，实现更改常见设置、在未学习的情况下使用各种软件、搜索和汇 总电子邮件及文档、创建会议邀请、并在视频会议期间混合使用实时摄像头和数字替 身等功能，预计将于2024年上半年在国内推行；2）AvatarMaster，可根据用户个人 资料生成3D数字化身，从外表和面部特征到服饰选择，均支持多种个性化功能；用户 创建和定制虚拟分身后，可在视频会议、游戏通话以及多个平台之间以动画和流媒体 形式展现自己；Legion 7i等部分联想Legion设备系统都配备了AvatarMaster软件， 将流媒体和协作体验提升到新的水平；3）Yoga Creator Zone，是专为创作者、艺术 家等用户设计的生成式AI助手，旨在为想象力赋能，提供图像生成工具，可将基于文 本的描述或草图转换为图像，无需输入任何复杂的提示、代码或设置。用户只需输入 任何预想的内容，系统即可快速生成相应的视觉图像。

AI大模型的加速发展有望推动未来AI Agent应用落地。大语言模型为人工智能代理 （AI Agent）提供了一种创新的底层技术架构，引入了深度学习的新范例，包括思维 链和高级的自然语言处理能力。这些技术进步预期将赋予AI Agent显著的学习与适应新情境的能力，使得开发出能够广泛应用且具有实用价值的智能代理成为可能。AI Copilot与AI Agent之间的主要差异在于自主规划的能力。AI Copilot的运作模式依 赖于人类的指导，而AI Agent则能够独立面对任务目标，具备自主记忆、逻辑推理、 规划和执行的能力。因此，一个成熟的AI Agent仅需用户的初始指令和最终结果的评 估反馈，任务执行过程中无需人为干预。

3 头部 PC 厂商积极发布 AIPC 新品，换机放量时点将至

3.1 全球 PC 市场竞争格局较为稳定，各头部品牌厂商争相布局AIPC

全球PC市场竞争格局较为稳定，市场份额多集中于头部企业。根据Canalys统计，2024 年第二季度，联想、惠普、戴尔、苹果分别以23.4%、21.8%、16.0%、8.8%的市场份 额位列全球PC市场份额前1-4位，且近一年市场排名较为稳定。同时，近一年PC市场 前四位市场份额合计（CR4）均大于70%，市场份额多集中于头部企业。

全球PC整机代表厂商联想积极推动AIPC产业发展。作为全球PC行业的领军企业，联想 持续推动AIPC行业的发展创新，不仅率先发布了首批AIPC产品，且举办了首届AIPC产 业创新论坛、发布行业首份《AIPC产业（中国）白皮书》，率先定义了AIPC。联想还 启动了AIPC先锋行动，联合众多合作伙伴共创 AIPC繁荣生态。2023年10月，联想与英 特尔就共同研发推出了搭载酷睿Ultra的全球首款AIPC；在随后的英特尔新品发布会 暨AI技术创新派对上，联想发布了内嵌混合AI算力的AIPC。1月CES中，联想展出多款AIPC，配置及功能端颇具创新亮点。在2024年科技界的首场盛事国际消费电子展（CES） 上，联想集团展出10余款AIPC，在配置及功能端颇具创新亮点。1）硬件端，多款产 品搭载最新英特尔酷睿Ultra处理器及联想AI芯片，内嵌CPU、NPU、GPU混合算力，且 配备微软最新Copilot按键，一键唤出AI助手；2）软件端，Yoga系列配备Yoga Creator Zone生成式AI软件，部分产品提供最新Windows11系统，其中ThinkBook Plus Gen 5 Hybrid支持Windows和Android双系统；3）功能端，Yoga Creator Zone赋能图像创作 过程、提升生产效率，ThinkBook Plus Gen 5 Hybrid可实现无缝切换笔记本电脑和 平板电脑两种模式，ThinkCentre neo Ultra作为新一代超小型AIPC台式机，专为中 小企业用户设计，最大限度地利用了内部空间。

各头部PC厂商争相布局，积极推出AIPC新产品。1）联想，作为全球PC出货量最大的 厂商，推出了配备骁龙X处理器的Yoga Slim 7x和ThinkPad T14s两款AIPC，据Canalys， 在2024年第二季度，联想AIPC在Windows PC总出货量中的比例达到了大约6%，实现了 AIPC出货量环比增长228%。2）惠普，在2024年第二季度，其AIPC产品在Windows PC 出货量中占比约为8%，除了在多个产品线推出更多的酷睿Ultra设备之外，还发布了 搭载骁龙处理器和Copilot+技术的Omnibook X14和EliteBook Ultra G1。3）戴尔， 在2024年第二季度，其AIPC产品在Windows PC出货量中的占比略低于7%，主要是在 XPS、Latitude和Inspiron系列中推出搭载Copilot+技术的PC。4）苹果，Mac产品线 全面采用了内置神经引擎的M系列芯片，目前苹果的Apple Intelligence技术正在美 国进行开发者测试，后续将进一步明确Mac在人工智能领域的应用场景。当这些功能 正式发布后，它们将与大多数现有的Mac设备兼容，这将帮助苹果快速扩大其AI体验 的用户基础。

3.2 AIPC 换机放量时点将至，有望推动 PC 市场整体规模增长

软硬件生态日趋成熟，AIPC新品陆续发布有望加速换机周期。在算力准备就绪“AI Ready”阶段，2023年已有厂商尝试在PC上部署大模型；2023年下半年，芯片厂商陆 续推出集成NPU算力的处理器；2024年上半年,整机设备厂商陆续推出搭载NPU算力的 PC产品。目前，AIPC已从AI Ready阶段发展至用户体验探索的阶段，随着微软Copilot+、 模型本地部署技术日趋成熟，以及各垂直场景 AI应用的广泛落地，预计在2024年下半 年，AIPC的整体算力有望跨越40TOPS门槛，第一批本地部署个人大模型的AIPC产品陆 续上市。在用户体验快速迭代阶段，即2025年，主流商业用户与消费者有望大量进入该市场，新产品与新的市场进入者涌现，AIPC新品的陆续发布有望加速换机周期。

AIPC产品单价有所提升，24Q2渗透率迅速增长。据Canalys预测，与不包含神经处理 单元（NPU）的PC相比，集成了NPU的AIPC将有10%至15%的溢价。2024年第二季度，AIPC 出货量达880万台，其中Windows领域800美元以上的AIPC所占份额环比翻倍增长，表 明AIPC在PC整体市场中的渗透率快速增长。

AIPC快速渗透有望推动PC市场总体规模增长。随着AIPC的普及率迅速上升，预计到 2025年底，800美元以上价格区间的PC中超过一半将是AIPC，而到2028年，这一比例 预计将超过80%，彼时该价格区间的PC出货量在四年内占到整个市场的一半以上。同 时AIPC产品相对传统PC具备一定溢价，因此AIPC快速渗透有望推动PC市场总体规模增 长，PC的整体出货量价值预计将从2024年的2250亿美元增长到2028年的2700亿美元以 上。

编辑：火腿肠