可能大家最近一兩年都有一種感覺，那就是PC廠商幾乎都在大力推廣AI PC的概念，似乎AI時代已經到來，不買AI PC就意味著落伍，跟不上時代的潮流。那么，這個AI PC到底只是一個為了更好銷售PC的概念，還是真有實用的價值？當然，我們不能當認知“二極管”，所以不妨來仔細分析一下。
普通PC也能實現AI應用，它算不算AI PC？
要回答這個問題，我們得先來看看AI PC的定義。
AI PC（人工智能個人電腦） 是集成專用人工智能加速硬件（如NPU、GPU）的PC設備，可高效運行AI推理任務和智能應用。其核心特征包括：
內置AI算力模塊，支持實時語音識別、圖像處理、自然語言生成等；
多核CPU+GPU+NPU協同架構，兼顧傳統計算與AI加速需求；
軟件生態適配，可運行專業AI工具鏈及輕量化端側大模型。
AI PC突破了傳統PC僅作為“算力終端”的局限，成為具備智能交互、自動化辦公、實時數據分析等能力的下一代生產力工具，尤其適合企業數字化轉型和開發者創新場景。
實際上，這個定義也來自一臺AI PC用LMStudio加載Qwen3大模型得到的回答。那么，答案已經很清晰了，普通PC，特別是搭載了高性能CPU和GPU的PC，雖然可以通過CPU、GPU來進行端側AI計算，但從嚴格的定義上來講確實不算AI PC，因為它沒有NPU（即便這暫時還不重要）。但是，這并不妨礙普通PC去完成大量的AI應用工作。
▲各種在線AI工具只需要聯網的普通PC就能使用
例如，目前在線的AI工具非常豐富，甚至只要稍微有點電腦知識，都能輕松學會使用AI生成劇本文案、關鍵幀畫面到視頻的“一條龍”流程，大家在短視頻平臺經常看到的AI短劇就是這么玩的，而其他諸如簡單的新媒體插圖、文章、PPT等AIGC工作，使用在線AI工具也一樣容易完成。而要完成這些工作，一臺網速OK的普通PC就足夠了。
從這一點來講，AI PC并不是滿足未來AI應用需求的剛需，準確來說是一個“充分不必要”條件。同時，在線AI工具開發商不會從硬件上去限制用戶，因為算力他們會解決，用戶只需要充SVIP就好，畢竟誰會和錢過不去呢是吧。
那么，可能看到這里是否就可以下結論AI PC是個噱頭了呢？顯然不是。在線AI工具確實不需要本地PC提供算力，但它要你充SVIP啊，而且你生成的內容它全知道，可以說完全沒有任何隱私可言，這對于有商業機密、隱私保護需求的用戶來講是無法接受的。
此外，在線AI工具在內容生成方面也有限制，可定制化的部分（包括大模型選擇的自由度）顯然也不及本地方案。所以，在這種需求下，精于本地AI計算的AI PC或者高性能PC就成為了比在線AI工具更好的選擇。
所以代表AI PC的NPU，到底有啥用？
NPU作為定義AI PC的重要依據，它到底是個什么東西？讓我們看看AI PC給出的答案：
NPU（Neural Processing Unit） 是專為人工智能和深度學習任務設計的芯片，主要用于加速神經網絡推理過程。它的核心優勢在于：
高能效比：針對AI計算中的矩陣運算、卷積等操作進行硬件級優化，比CPU/GPU更高效；
專用架構：通過定制化的計算單元（如張量核心）提升AI模型的執行速度和響應能力；
低延遲：支持實時語音識別、圖像處理、自然語言生成等場景。
例如，AMD Ryzen AI引擎即為NPU模塊，可協同CPU/GPU實現端側AI加速，在AI PC中用于增強智能辦公（如實時翻譯）、自動化任務處理及輕量化模型運行。
所以，NPU本身就是為輕量化模型而設計的，主要實現一些負載較小的AI加速功能。由于它的架構專為AI計算而生，因此相比功率更高的CPU/GPU來講具備更高的能效比，內置NPU的CPU在處理這些AI應用時就可以使用NPU，從而降低對CPU的資源占用，讓CPU可以全力運行通用程序，保證最佳效率和響應速度。
▲釘釘的網絡視頻會議攝像頭就可以直接調用NPU加速的“Windows錄音室效果”
例如，AMD銳龍7 8845H處理器就內置了AI Ryzen NPU，可以對一些AI功能進行加速。我們通過HWINFO等工具對NPU的頻率、使用率進行監控就可以看到，當打開Windows 11的“Windows錄音室效果”里的“自動取景”“眼神交流”“背景效果”三項AI特效時，NPU的占用率達到了14.7%，證明它已經開始對特效進行AI加速。
▲游戲加加在游戲中也可以看到NPU的頻率與占用率的變化
NPU在游戲AI工具中也得以應用。以《永劫無間》為例，開啟AMD Ryzen AI NPU模式記錄“超能時刻”，在游戲中激活此功能的時候，可以利用NPU來進行高光時刻視頻片段的錄制，從而避免占用處理器和顯卡的資源影響游戲幀率。
當然，目前能用到NPU的AI工具還并不算特別多，但隨著生態圈的發展，可以支持NPU的AI應用會越來越多。例如微軟“智能Copilot副駕駛”、Amuse和Stable Diffusion本地AI出圖工具、DaVinci剪輯工具等等都開始提供和優化對NPU的支持。
此外，大力推動AI PC概念的廠商，像是AMD也并非所有最新的CPU都內置了NPU。例如臺式機平臺定位旗艦的AMD銳龍 9 9950X、移動平臺的AMD銳龍9 9955HX3D，都沒有內置NPU。其實道理很簡單，這類高性能處理器一般都會搭配強力GPU使用，已經可以提供強大的AI算力，同時這樣的發燒級配置也不會特意追求輕量化AI應用時的能效比，所以就沒必要搭載NPU了。
因此，相對準確的說法應該是AI PC是一個本地AI加速的解決方案，但并不是唯一方案。沒有NPU的高性能PC一樣可以滿足本地AIGC的需求，只不過在未來，具備NPU的AI PC可以實現更多的輕量化AI輔助功能。
大顯存集顯是本地AI的經濟型解決方案，但并非高效方案
那么，廠商力推的AI PC產品，在加載運行本地AI大模型時有些什么特點呢？我們知道要通過GPU進行AI計算的話，本地大模型需要加載到顯存里，如果大模型體積超過顯存容量，就會“爆顯存”，轉為調用CPU進行計算導致效率暴跌。而對于獨立顯卡來講，顯存容量是非常金貴的，主流顯卡一般只有8GB~16GB，強如RTX 5090，也只有32GB顯存，而Llama 4 109B大模型就已經要占用54GB左右顯存，很顯然RTX 5090也搞不定它。
▲在使用內存占用小于8GB的大模型時，筆記本可以用搭載的RTX 5060進行計算
▲如果模型的內存占用大于8GB，則會轉為使用處理器進行計算
以一款主流獨顯筆記本為例，在使用DeepSeek-R1-distill-llama-8b模型時，由于內存占用低于8GB，所以可以完美利用筆記本搭載的RTX 5060獨顯進行計算，處理速度可達48.47 tok/s；換成qwen3-14b模型后，內存占用高于8GB，已經超過RTX 5060顯存上限，所以會自動切換到銳龍9 8945HX CPU進行計算，處理速度為9.33 tok/s，效率降低很多。
但是，我們知道集顯的顯存來自系統內存，這就意味著只要系統允許，集顯就可以使用海量的內存來當顯存用，從而順利加載超大的模型。要知道內存成本比顯存低多了，一兩萬的RTX 5090才有32GB顯存，而Radeon 780M/890M等集顯就支持最高分配32GB顯存，Radeon 8060S集顯甚至支持分配96GB顯存。
▲使用主機自帶的AI PC應用加載運行109B大模型
以搭載AMD銳龍AI MAX+ 395處理器的迷你電腦為例，由于擁有128GB超大內存，在給它內置的Radeon 8060S集顯劃分64GB顯存的情況下已經可以加載運行109B的大模型。
▲使用LM Studio加載運行Llama-4-scout-17b-16e-instruct模型（53.83GB）
同樣，我們使用AMD銳龍AI MAX+ 395迷你電腦加載運行Llama-4-scout-17b-16e-instruct模型，模型大小大約為53.83GB，加載之后占用40.2GB顯存。而從測試結果可以看到，Radeon 8060S的計算速度大約為8.73 tok/s（總共227 tokens）。
可以說帶強力集顯的AI PC在運行大體積模型這一點上確實有獨特的優勢。但是，可以運行并不代表就高效……集顯畢竟還是集顯，即便是最強集顯Radeon 8060S性能也只是持平主流的RTX 4060獨顯，算力和旗艦獨顯相比還是有很大差距，在加載較小模型時，具備強力獨顯的PC一般都相對集顯有數倍的優勢。
所以，對于主流的集顯AI PC來講，可以利用集顯支持手動分配16GB~32GB大容量顯存的優勢去運行一些大體積的本地AI模型，雖說效率并不突出，但好歹能用，比獨顯爆顯存后讓CPU去計算還是要快不少。同時，這類集顯AI PC在成本方面也有一定優勢，配備Radeon 780M集顯的迷你PC不到3000元，筆記本也不到4000元，對于有輕量化AIGC需求的用戶來說更容易接受。
而AMD銳龍AI MAX+ 395迷你主機AI PC則屬于一條獨特的小賽道。它擁有主流獨顯級別的集顯算力，而最高支持128GB統一內存劃分96GB顯存讓它可以加載超大本地模型，解決“能用”的剛需，這一點是搭載單GPU獨顯的消費級AI PC無法做到的。但受限于集顯算力水平，它也只是比較適合AI應用開發者快速出DEMO給客戶演示，而重量級專業AI應用開發者，還是會選擇多GPU的專業工作站與服務器。
總結：AI PC概念是AI生態成長中的階段性產物
最后來簡單總結一下吧。
從性能來講，搭載AMD銳龍AI MAX+ 395處理器的迷你電腦憑借128GB統一內存和Radeon 8060S集顯可加載運行Llama-4等大模型，實現了本地AI超大模型“能用”的剛需。但受限于集顯算力，其效率僅與主流RTX 4060獨顯持平，在處理高負載AI任務時仍存在效率瓶頸，無法替代顯存容量沒有瓶頸的專業多GPU工作站。
但搭載強力集顯的AI PC在成本方面有優勢，因此算是輕量化AIGC需求用戶的經濟型解決方案。當然，高性能PC（包含無NPU的獨顯筆記本）亦可滿足本地AIGC需求，但未來搭載NPU的AI PC將更擅長輕量化AI輔助功能，特別是對于移動用戶來講，NPU的高能效能帶來更優秀的續航表現。
簡而言之，AI PC通過集顯與大內存組合實現“可用性”突破，但其算力和效率仍無法完全替代專業設備，主要是在成本、性能與適用場景間形成差異化競爭格局。
不過，隨著CPU+NPU+GPU硬件性能的不斷升級，等到AI功能已經完全融入到日常PC應用中時，大家用AI功能就像打開Word碼字一樣尋常，所有的PC都可以滿足AI應用需求，這時AI PC的概念就完成了它在AI生態成長過程中的歷史使命。
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