AIPC：重塑PC的未来

邱元阳

5月20日，微软发布了全新PC产品——Windows 11 AIPC，将旗下AI助手Copilot全面引入了Windows系统，并将内置OpenAI的GPT-4o模型。AIPC是指硬件上集成了混合AI算力单元，能够本地运行“个人大模型”，创建个性化的本地知识库，实现多模态人机交互的PC终端。AIPC的推出，标志着个人计算设备进入了一个新的时代，也标志着AI技术的进一步集成，预示着PC终端有了全新的发展方向。

目前，AI大模型井喷式发展，已经具备强大的多模态创作能力，文生文、文生图、文生视频遍地开花。而大模型的自然语言交互能力，让用户使用起来更加简单方便。但要想让AI大模型技术更加普及，实现人人可用的AI，就需要有满足模型运行要求的硬件和设备载体。而PC就是很好的实现载体，它很自然地在大模型技术浪潮下脱颖而出，在AI的关键技术驱动下，AIPC的时代即将到来。

一般认为，AIPC有五大核心特性：个性化体验、自然语言交互、智能混合算力、开放生态和数据隐私与安全。这些特性共同构成了AIPC的基础，让AI触手可及，为用户带来了前所未有的体验，并能够根据用户的行为和偏好进行自我学习和优化。

自然语言交互能够以更自然、更人性化的方式与用户进行交流，极大地简化了人机交互的复杂性。而AIPC内置的强大AI算力，为运行复杂的AI应用和模型提供了支持，异构混合算力保证了AIPC本地推理的可行性。

从应用的角度来说，AIPC构建了一个开放的生态系统，允许开发和集成新的应用和服务，进一步丰富了PC的功能和用途，并确保用户数据的安全和隐私。

AIPC对PC发展的影响毋庸置疑，它不仅会提升生产效率，促进创新，还会改变用户的使用习惯，促使用户习惯并依赖于AI交互。未来的AIPC，也必然是异构计算与人工智能相融合。

结合了CPU、GPU和NPU的异构计算方案，使AIPC不仅提升了计算效率，还为AI应用的本地化和个性化提供了强大支持。

AIPC与传统PC的主要区别正是在于其“CPU+GPU+NPU”的异构计算方案。CPU负责通用计算任务，GPU处理图形和并行计算密集型任务，而NPU则提供AI算力支持，专门用于AI和机器学习任务。这种架构使得AIPC在处理复杂任务时更加高效。

在应用架构上，有ARM和X86的架构选择，两种架构在生态上也完全不同。ARM在功耗、续航等方面有着显著的优势，X86能保证AIPC对算力的要求，并且其PCIe外部扩展能力很强。AIPC的发展需要在二者之间找到平衡点。以微软AIPC的“Copilot+PC”方案为例，得益于独立NPU，Copilot可以在低功耗下利用敏捷的本地小模型对用户请求做出智能响应，当请求超出了本地模型能力边界后，Copilot会寻求远端服务器的算力支持，利用已经学习到的用户信息进行大型AI运算，满足高强度的AIGC应用。这种设计不仅解决了ARM平台算力上限的问题，还为用户提供了无缝的AI体验。

AIPC还将继续优化其异构计算架构，提高各模块之间的协同效率，实现更高效的资源管理和任务调度，并在ARM和X86生态之间更好地兼容，使用户能够在不同平台上无缝迁移和运行应用。

AIPC的出现，是PC终端的一次变革，它不仅重塑用户的计算体验，也将重塑PC的未来，引领我们进入一个更加智能化和个性化的计算新时代。