为新款Mac电脑打造的M3芯片，成为苹果分享给果粉们的万圣节糖果。这个3纳米芯片上集成了2500亿个晶体管，性能、速度、功耗等方面比起M2有明显跃升，它号称比遥遥领先更进一步（even better than the best）。
就在上周，高通就“捣蛋”说，自己为Windows电脑开发的CPU，性能碾压友商，包括苹果的M2。高通的这款新CPU，基于ARM架构，开发它的团队，正是三名前苹果芯片工程师。两年前，高通以14亿美元收购了他们创办仅两年的NUVIA芯片设计公司。而高通与微软的合作，早在2016年底即开始，当时的ARM on Windows，被称为Cellular PC革命。
在个人电脑领域，ARM架构的芯片正对英特尔主导的X86架构CPU发起挑战，尤其是在生成式AI正在改变PC行业游戏规则之际。高通称其ARM CPU上能跑130亿参数的模型，而此前英特尔则宣布其第13代酷睿CPU上，能跑160亿参数的大模型。
是的，未来定义个人电脑的最重要指标之一，是能跑动多大的模型。真正的PC革命，以及人工智能真正迎来它的iPhone时刻，需要附体硬件，需要与电脑、手机和更多颠覆性的原生硬件融为一体，才能让人人都用上。
科技巨头们，正在不约而同地盯上个人电脑、手机、平板、各种可穿戴设备，还有酝酿中的AI原生硬件新设备。首先是微软，正在把GPT-4技术与其应用软件全面集成，这些用于提高生产效率的办公软件，主要运行在PC上。而人们用来与ChatGPT对话的主要设备，也是PC。
新冠疫情期间，PC经历了10年间最大的一波出货量增长，从2.6亿台暴增到接近历史高点的3.5亿台左右。之后又深度回调到3亿台以下。预计2023年继续回调到2019年的水平，年底基本开始恢复增长。
这个收入2500亿美元左右的行业，正处于发展的一个关键时期。一般认为，如果不发生工作方式、技术变革这样一些可能带来结构性的改变的事件，PC可能会沿着2011年高点以来的曲线缓慢下滑，在2019年出现了久违的出货反弹，以及经历了疫情带来的爆炸式的增长后，随着后疫情常态恢复，PC的“复兴”迅速深度回调，落到2019年之前的趋势线上——仿佛什么都没有发生过。
但的确有一件大事发生了。这就是生成式人工智能。2022年底，ChatGPT的推出，被认为是人工智能的iPhone时刻。但昂贵、巨大、高能耗、经常出现幻觉的模型，也正在寻找它能真正落地的应用场景，以获得进一步发展的动力。正如计算机从巨无霸、高能耗向小型化、个人化的发展，个人电脑才真正成为一项通用技术，生成式人工智能的大模型，也只有小型化、个人化，才能真正变成“通用人工智能”。
生成式人工智能的小型化与个人化，也并非像搜索那样，全世界只需要几个搜索应用软件，即可以在PC和移动端上满足绝大多数人的用途。计算与智能终将变得无处不在，人们做出决策和进行创作，都需要个人化的计算空间。这个计算空间，就是个人智能设备。它包括了PC和手机，而AI最强大的生产力功能，首先出现在PC上，因为对算力和系统要求较高的个人基础模型，总是最先在PC上部署。
智能的来源是数据。目前人类产生的数据，只有2%被有效使用了，其余的耗费巨资存储起来；而75%的数据都发生在边缘侧和设备端侧，芯片的主要市场也在消费领域。AI发展的未来，不可能局限在少数基础模型、科技巨头和算力巨头那里，它终将走向千行百业，亿万用户。连接智能与用户的，是终端设备，走向“普慧算力”的第一站，是个人电脑，这将可能在PC行业引发一场革命。
革命首先来自计算发展的内在逻辑。从移动计算到AI计算，芯片厂商正在积极向PC布局。苹果刚刚发布的Mac个人电脑，搭载了ARM架构的M3芯片；高通将推出的ARM PC芯片，性能和功耗已经碾压M2；英特尔引领着CPU+GPU+NPU芯片系统架构，把设备可部署的模型推到了160亿参数；英伟达和AMD都准备推出ARM PC处理器，挑战统治PC多年的X86架构处理器；开源指令集RISC-V芯片也在向PC领域进军。
芯片收入的大部分来自终端设备，芯片的发展越来越受到AI计算的主导。未来在设备端的深度学习能力、加速能力、视觉处理能力、多模态能力等，都将牵引芯片技术的朝着更加异构和智能的方向发展；而芯片的计算能力和特点，从最底层定义着PC。
第二个来自PC行业的内在周期。在PC行业走过了2020~2023年暴涨暴跌的周期之后，回到其恢复增长的新常态。PC行业变化的节奏，受到Windows的主导。微软将于2025年不再支持Windows 10。无论是Windows 11上的AI功能，还是人们猜测中的Windows 12，都将增加PC的AI 体验。长期被Wintel联盟主导的PC行业，巨变正在进行中，而智能计算的范式转移，加快了这一变革的步伐。
PC领域除了Windows和iOS两大操作系统之外，还在涌现以安卓为代表的操作系统，华为的鸿蒙系统，以及更多开源的软件系统等等，以适应多设备之间的打通和日益丰富的物联网的生态。
第三个来源，是应用的新物种爆发。最具代表性的，是微软的应用软件全面集成了GPT-4，从浏览器、搜索，到生产力工具Windows 365 Copilot，引领了企业软件的全面AI化。今后，从内容创作、图像处理、影视生成、数据分析、开发编程、科学智能等，与智力劳动、内容生成、数据处理有关的几乎所有应用软件、设计软件、工业软件，都将AI化，主要是通过PC来使用和开发。
第四个是用户需求的改变。AI产品与服务的消费者，在虚拟世界的存在，变得与现实世界的存在一样重要，或者说两者共同构成了一个完整的个人存在。个人空间、个人隐私、个人对数据的主权，个人对内容的所有权，以及这些数据、智能、内容的安全性，归属性，都需要技术基础之上的保障，在个人数据产生的地方使用数据并保护数据。
这样，就需要进行本地部署的AI模型，在机构的层面和在个人的层面，包括在边缘侧和设备端侧的训练和推理服务，并且能智能地管理好用户数据的安全与隐私。
第五个来源是企业与经济的数字化。这种数字化，将深入到千行百业，会放大服务行业，也会稳步与工业结合。科学智能新领域的拓展，也会广泛地赋能企业的研发与创新。所有这些，都会让生成式人工智能进入更多企业的流程中，而这些企业数字化智能化的工作流程、组织协作中，PC不仅是这些工具的开发过程中必不可少的，而且PC也是这些工具运行的最重要载体、人人要用的工具。
AI将会如何改变PC行业？
首先是AI PC的出现。目前来看，芯片厂商似乎认为，只要设计出支持AI功能的芯片，就是AI PC了，如能跑更大的模型、具备较深度神经网络功能、能支持Transformer的算法、支持更多的生成式AI功能等等。操作系统等软件商认为，只要操作系统能适配AI芯片系统，并且产生更多的AI应用装到PC上，不就成了AI PC了吗？
但PC设备厂商和vendor的想法更为复杂。是的，PC一定要本地部署模型，但最大的PC厂商们则认为，AI PC需要的是一个混合的AI 计算架构，即云边端的结合，至于结合的具体方式，则由企业和用户个人决定，通过设备厂商的方案来解决。这样，对于设备厂商来说，除了AI PC的新设备品类之外，还产生了边缘智能计算和服务的新的机会。
ChatGPT推出近一年，生成式AI正在迅速走向小型化和个人化，个人电脑商也敏感地意识到了这一点，它们不仅仅是把AI当成一种像人脸识别或者产品推荐那样一个附加的小应用，而是能产生一种全新的电脑，就像当年的图形界面加鼠标那样，在一种全新的交互和体验方式中，能进一步提升电脑的生产力。
联想CEO杨元庆认为，AI PC应该是承载设备汇集的知识，其上产生的个人基础模型、AI计算、自然的交互。从长期来看，AI PC将是革命性的，短期内目前的笔记本、台式机、工作站的形态不会有很大的改变 ，但从长期来看，会有更多对现有形态的颠覆性产品出现。他认为，未来的个人电脑，将是一个Personal AI Twin（个人智能化身）。
惠普的CEO洛雷斯（Enrique Lores）在GPT-4推出后不久就提出，AI将会改变PC行业的许多基本面，为用户带来差异化的体验，重新定义PC，至少能产生一种新的PC品类。而这样一种PC，只有设备商与软件和硬件供应商一起努力，才能实现。这样的产品，首先一个特点，就是能进一步提升效率，如在PC完成的数据分析等大部分的工作，都会成倍提升效率。
用户想要的AI PC，应该有以下几个基本元素：
1. 可以控制本地产生的数据，能在AI的帮助下决定数据在公有云、机构、个人之间的存储和使用，并且以这些数据为基础训练出专属于自己的模型。
2. 用AI显著提升自己的工作效率，如数据分析、处理文本、生成内容、开会办公、编程设计、协调管理等等。
3. 自然而直观的人机交互体验，如声音、视觉、触觉、手势，等等，也会包括一些电脑本身对于周围环境的感知与配合，但这一点手机更为强大，也很快会产生更具颠覆性的AI原生设备。
4. 亲密与信任，最重要的是数据的隐私与安全，它能持续地跟踪用户在PC上的工作足迹，并且及时总结归纳，形成特定于用户的、排他的任务总代理（agent），进而成为用户的陪伴（companion），伴侣（mate），双胞胎化身（twin）等等。
当AI PC降临时，它将针对少数高端的用户，价格较贵；然后随着新的增长和换机周期，会进入主流PC的用户，它的价格会下降；对于设备厂商来说，随之产生的AI基础设施和服务的机会，也会慢慢展开。
这一切，都将会在2024年开始发生。
