去年，AI PC最常见的宣传话术大概能浓缩成三个词：NPU、TOPS、AI控制台（海外则是Copilot）。厂商们忙着告诉用户，这台电脑有多少AI算力，NPU又比上一代快了多少。问题在于，对大多数消费者来说，这些参数带来的感知并不强——不少人只在开机时体验过一回“AI工作台”，之后就几乎没再打开过。
是大家不用AI了吗？并不是。需求依然旺盛，只不过绝大部分还停留在云端。DeepSeek、豆包、ChatGPT、Gemini等AI产品的网页和客户端，无论下载量还是访问量都非常高，只是这股流量并没有如PC厂商所愿地涌向端侧。
今年你会发现，不少厂商开始悄悄调整AI PC的宣传口径，更多把续航和Claw挂在嘴边。可这样一来，等于又把大家都拉回到同一条起跑线上，很难跟以前的产品形成实质区隔。显然，PC厂商们也意识到了这一点，所以到了今年，更有意思的变化正在发生——AI PC正在转向。
一边，是英特尔与英伟达官宣合作，计划打造集成RTX GPU chiplet的x86 SoC；另一边，则是AMD继续把更强的NPU塞进Ryzen AI处理器里，甚至不惜为此“牺牲”GPU。
这意味着，AI PC可能要告别“只拼NPU算力”的上半场，进入真正考验系统能力、软件生态和用户场景的下半场。
英特尔牵手英伟达，不只是“抱大腿”
英特尔过去在PC市场握有两个核心优势：x86生态和OEM渠道。
可到了AI PC时代，光有CPU已经不够用了。AI应用越来越依赖GPU，尤其在内容创作、游戏增强、图像/视频生成等场景中，仅靠NPU+CPU的算力严重不足。在高强度的AI负载下，GPU的重要性还会进一步提升。
而英伟达是目前AI算力领域的绝对霸主。RTX背后所代表的远不止显卡品牌，更是一整套AI加速、图形计算、CUDA生态和开发者生态。对英特尔来说，把RTX GPU chiplet整合进x86 SoC，等于把自己在AI PC领域的最弱一环补齐。
与此同时，此前在英特尔的AI PC宣传中经常“隐身”的GPU也再次回到C位，这说明AI PC的硬件形态正在从“CPU+NPU”，走向“CPU+GPU+NPU”的深度融合。
在这一套系统里，CPU负责通用计算和系统调度，NPU负责低功耗、常驻、本地轻量AI，GPU负责高并行、高负载、高性能AI任务。三者各有各的优势区间，谁也无法被完全替代。所以未来看一台AI PC强不强，不能再只盯着NPU TOPS，而要看三个计算核心之间怎么配合。
这也是我觉得英特尔和英伟达合作最值得关注的地方：它可能让AI PC的概念得到进一步拓展，覆盖更多使用场景，而不再局限于办公和商务需求。
看到这里或许有人会问：“英伟达不是发布了RTX Spark吗？为什么还要跟英特尔合作？”
如果你看过雷科技之前的文章，应该知道RTX Spark是基于Arm架构设计的计算平台。虽然能效与性能都相当出色，但与主流系统的兼容性却远不如x86架构。
换句话说，想要快速推广RTX Spark，最有效的办法就是找一个合作对象，这样就能先把部分生态培养起来，然后再反哺自己未来的完整版RTX Spark。
AMD的下一个大招：新3A套装
作为对比，AMD是在处理器里猛塞NPU。 类似的事，英特尔去年也在做，但和英特尔联手英伟达不同，AMD做了一个令人惊讶的选择：在移动端进一步整合CPU、NPU和GPU，而在桌面端则干脆抛弃GPU，全力拥抱NPU。
此前我们已经在移动端体验过AMD的AI Max系列产品，说实话，GPU性能确实让人印象深刻，而且还能借助统一内存的优势部署大参数量的本地模型——效率如何先放一边，能不能跑又是另一回事。
而在桌面端，AMD其实也陆续推出过不少内置NPU的处理器，思路基本都是在原有架构里腾出地方塞进去，用部分性能换AI算力。其中Ryzen AI 400系列的NPU算力最高可达50TOPS，是目前唯一能满足微软Copilot+PC要求的处理器系列。
但AMD显然觉得现在的进度还不够快，于是他们似乎打算在下一代Zen6桌面端处理器中，把前两年才加进去的核显重新剥离出去，取而代之的则是一块更大的NPU以及对CUDIMM的支持。
对这个决定，我还是看好的。因为从用户的角度来说，这类中高端处理器的核显，用途基本上就剩显卡出故障时临时顶一下，拿来换更强的端侧算力和更大的内存支持，并不是坏事。
只是放在这个时间节点看，多少有种英特尔x英伟达向左、AMD向右的意味。当然，这并不能解读为AMD不看重GPU，恰恰相反，GPU才是他们面对英特尔时的优势所在。AMD的算力卡是少数能在性能上勉强追上英伟达的产品之一，仅这一点就足以让他们成为AI市场的核心玩家。
我推测，AMD接下来可能会强化消费级显卡的AI性能。现如今的RX系列显卡在AI方面的唯一优势就是大显存，算力性能上与英伟达差距明显——这一点倒是跟英伟达反着来。所以下一代AMD消费级显卡的核心大概率就是更高的TOPS，正好也能配合处理器组成新的“3A套餐”。
合作中竞争是AI PC下半场的主旋律
不过，把这些事件放在一起看就会发现，无论是英特尔牵手英伟达，还是AMD重新调整CPU、GPU、NPU的资源分配，本质上都指向同一个结论：AI PC已经不是单个处理器厂商靠一颗芯片就能讲完的故事了。
上半场的AI PC，关键词是“有没有”。有没有NPU、有没有40TOPS、有没有AI控制台。但到了接下来，问题会变成“好不好用”。这就不是单靠英特尔、AMD、高通任何一家能独立解决的了。
因为AI PC的复杂性已经超出了单个厂商能够独立解决的范围。举例来说，CPU厂商确实懂平台和OEM渠道，但不一定掌握最强的AI开发者生态；而GPU厂商有算力和工具链，但要进入主流PC市场，仍然绕不开x86和Windows生态。
所以处理器厂商之间的关系也在发生微妙变化：他们当然还是竞争对手，但也越来越需要在某些环节上合作。
英特尔与英伟达的合作就是最典型的例子。过去两家公司在PC市场其实存在不少微妙竞争：英特尔希望自己的核显和独显承担更多图形任务，英伟达则希望RTX成为高性能PC绕不开的选择。但在AI PC时代，双方反而找到了新的共同利益——英特尔需要更强的GPU和AI生态，英伟达需要更大规模的PC入口。这不是谁“投靠”谁，而是AI PC的下半场已经大到任何一家都吃不下。
AMD也是类似的逻辑。它不一定要走英特尔和英伟达那种外部合作路线，因为它自己就同时拥有CPU、GPU和NPU三条产品线。但这也意味着，AMD接下来真正要证明的不是“我什么都有”，而是“我能不能把这些东西整合得更好”。
如果Ryzen AI处理器、Radeon显卡、统一内存、大容量内存支持以及本地AI软件栈能够形成合力，那么AMD的优势就不只是硬件参数，而会变成一套完整的平台体验。
这正是AI PC下半场最核心的变化：从参数竞争，转向系统生态竞争。
毕竟，消费者不会因为一台电脑多了几十个TOPS的算力就立刻换机，但他们很可能会因为剪辑渲染更快、游戏画面更好、会议总结更高效，或者PC能主动帮自己干活等真实场景下的体验而买单。
在我看来，AI PC要真正成为用户主动拥抱的产品，最终靠的不是“AI”两个字，而是这些具体体验能不能真正落到日常使用里。所以我也认为，未来一两年的AI PC市场会变得更有意思。
一方面，处理器厂商之间的路线差异会进一步放大。英特尔可能会借助英伟达补齐高性能AI与图形生态，AMD会继续强化“CPU+GPU+NPU”的自有闭环，高通则会用Arm架构和长续航继续冲击轻薄本市场。
另一方面，合作也会越来越多，因为AI PC的最终形态不可能只由一个厂商定义。说到底，AI PC上半场大家都在抢着告诉用户“我有AI”，下半场则要回答一个更残酷的问题：你的AI到底能帮我做什么？
最后我也想问你一个问题：你们想要的AI PC，到底是怎样的？
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发表于 昨天 17:50
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