AI服務器之后，市場的焦點轉向了AI手機和AI PC。

在高通基于新ARM架構核心驍龍8 Gen4上市即將到來之時，市場對AI PC的關注越來越高，在本周的財報電話會上，聯想透露了一些自身和行業的新進展。

1、“五大要素”定義AI PC

市場上對AI PC的定義各不相同，目前微軟給出的定義市場認可度高，具體包括：

1）內存方面，基礎AI模型需要16GB內存，標準AI模型則需要32GB，高級AI模型則要求64GB或更多；

2）算力方面，至少要有40TOPS的算力；

聯想則在此基礎上完善了自己的AI PC定義，包括五個關鍵要素：

1）內置了壓縮大模型；

2）配備自然語言交互能力的AI助手；

3）硬件方面，需要同時擁有CPU、GPU和NPU；

4）能幫助用戶建立個人知識庫；

5）重視用戶個人隱私的保護；

結合微軟提出的AI PC內存和算力標準，AI PC的形態愈加清晰：AI PC不僅智能且強大，還能為用戶提供更個性化、更安全的體驗。

2、AI PC滲透率的變化預測

按照聯想自己的定義，目前市場上符合要求的產品較少，聯想在電話會中預計今年的比例會在十個百分點以下。

聯想預測，2024年公司出貨的PC中，大約20%會配備NPU（神經處理單元）。到了2026年，根據聯想的嚴格定義，AI PC的滲透率可能達到50%到60%。目前，聯想每年的出貨量在5500-6000萬臺之間，60%的出貨量意味著大約有3600萬臺是AI PC。

美國市場營銷專家Geoffrey Moore有一個“市場滲透率加速定律”，他認為當新產品或服務的市場滲透率達到15%時，其增長速度會加快，并最終達到50%左右。之后，增長速度會逐漸放緩，直至穩定。

所以，AI PC的出貨量可能會在2024年逐步增加，2025到2026年進入快速增長階段，這將為整個產業鏈帶來新的機遇。

3、x86和ARM的市場份額

ARM替代x86架構是市場近期關注的一個核心問題，這將對AI時代換機潮比例起到重要作用。

會議上，聯想表示未來將會出現x86和ARM兩種架構并存的局面。

x86的指令較長，通常在一條長指令中包含多個任務。而ARM則相反，擅長將一條長指令拆分成多個短指令。換句話說，ARM擅長將復雜任務分解成簡單任務。這樣做的好處是可以降低CPU的功耗，同時還能保持高性能。

英特爾和AMD在x86架構時代，一直占據市場的大部分份額。然而，隨著AI計算時代到來對功耗要求的提高，市場開始逐漸傾向于使用ARM架構。英偉達、AMD、高通和聯發科都已經推出了基于ARM架構的CPU處理器。

不過，聯想也提到，對于AI處理器來說，除了功耗之外，還有很多其他重要的衡量標準。未來，x86和ARM之間必定會展開激烈競爭。這樣的競爭對AI服務器廠商來說是個好消息，因為無論是從成本還是處理器選擇的角度來看，這都是一個優勢。

4、供應鏈變化

根據高盛發布的數據顯示，GPU的供貨時間正在不斷縮短。英偉達在本周的財報會議上也表示，H100顯卡的供應緊張狀況已經有所緩解。

聯想在此次會議上提供了更詳細的數據：去年，GPU的等待周期大約為52周。今年年初，這一周期已從52周縮短到26周，而到目前為止，等待周期又進一步減少。

供貨周期的縮短，對于聯想、戴爾、惠普和超微電腦等服務器供應商來說是個好消息，因為這意味著服務器的出貨將不再受制于供應短缺。然而，聯想也指出，具體何時能夠完全解決供應鏈問題，目前仍不確定。

5、Copilot和小天

由于眾所周知的原因，國內的 Windows 電腦無法直接使用微軟的 Copilot。為了在 PC 上解決 AI 助手的問題，聯想推出了自己的端側大模型助手“聯想小天”。

與 Copilot 需要依賴云端運行不同，“聯想小天”可以完全在本地運行。

根據科技博主“卡茲克”的評測，“聯想小天”具備本地運行和云端運行兩種模式，用戶可以根據需要自由切換。

這種設計不僅保證了用戶的數據隱私，還能在需要時利用云端處理復雜任務。

從功耗來看，“卡茲克”的數據表明，本地模型雖然運行在 CPU 上，但耗電量很低。這個大模型常駐后臺，需要大約 4G 的內存。此外，在進行推理時，對 CPU 的影響也基本可以忽略不計。

功能方面，本地模型能夠完成郵件擬稿、語音轉錄、會議總結等任務，性能相當于 GPT-3.5 水平的模型，已經足夠滿足日常辦公需求。