AI PC元年會帶火PC集群嗎？云游戲迎來黃金時代。Stable Diffusion顯存之選：12G及格，16G自由，24G上天

隨著科技迅速發展，中國云游戲和PC集群在云計算和政策支持下蓬勃發展。PC集群作為經濟高效的計算模型，在人工智能領域通過并行計算顯著提升深度學習和神經網絡訓練速度，同時分布式計算模式為大數據處理提供有效手段，加速模型訓練過程。

AI PC作為個人計算機集成AI算力，在嵌入式AI處理器、智能用戶體驗和創意領域展現強大潛力。嵌入式AI處理器提高個人計算機在處理人工智能應用時的性能，而智能化用戶體驗和在創意領域的應用為用戶提供更智能、創意性的工具。

同時，Stable Diffusion（AI圖像生成模型）為AI繪畫領域注入新活力，提高計算過程中的穩定性和可靠性，為AI繪畫算法的發展奠定基礎。通過優化計算節點之間通信和數據傳輸，不僅提高繪畫算法的精確度，還增強系統的容錯性。

AI PC與PC集群的結合進一步拓展人工智能應用的可能性。通過構建強大的分布式人工智能計算平臺，結合實時推理與反饋以及強化學習的特性，以更高效地處理大規模任務，適應不斷變化的環境和需求。

新技術和游戲形式的涌現要求廠商不斷創新，由此帶來的游戲開發成本也促使游戲廠商尋找更有效的商業模式。藍海大腦PC集群解決方案提供高密度部署的服務器和PC節點，采用機架式設計，融合PC高主頻和高性價比以及服務器穩定性的設計，實現遠程集中化部署和便捷運維管理。采用模塊化可插拔設計，簡化維護和升級的流程。有效降低網絡延遲，提高游戲的流暢性。GPU圖像渲染加速，減少畫面卡頓和延遲。同時動態調度算法，實現負載均衡；大幅降低運營成本。高品質的游戲體驗增加用戶的粘度，大大提升游戲運營商收益。

該PC集群解決方案還集成Stable Diffusion AI模型，無需額外配置，即可輕松安裝和使用。相較于傳統的人工創作方式，Stable Diffusion AI模型能更快速生成高品質的創作內容，為創作者提供優化創作流程的機會。開箱即用，易于安裝和使用，能夠快速適應各種創作工作流程，為用戶提供短時間內開始創作并獲得更優秀體驗的可能性。

文末附上AI繪畫所需顯卡指南，精彩不容錯過！

中國云游戲發展現狀

隨著全球云游戲市場的不斷擴大，玩家活躍度和接受度不斷提高，中國仍然是最具活力和市場空間最大的地區之一。云游戲的分發取得高速發展，行業生態成熟度不斷提升，將有更多優質的云原生游戲內容出現，這將進一步拉動內需，加速云游戲的普及。此外，客廳大屏、智能車載、XR 設備等新興終端場景的娛樂化屬性不斷加強，為云游戲行業帶來新的發展空間?？珙I域的云端資源閑時復用和 ARM SOC 服務器的規?；瘧靡矊l揮更廣泛的帶動效應。預計未來幾年中，海外云游戲市場將向移動端轉移，這給國內主流云游戲技術廠商帶來了巨大的機遇。云游戲的發展將推動 5G/6G 低延時網絡、硬件虛擬化、云計算等新一代信息技術的突破升級，與新興產業深度融合，相互促進，共同發展。

一、中國大陸云游戲市場概況

2000年提出云游戲概念，由于基礎設施和網絡條件限制，產業發展處于萌芽狀態，整體處于技術探索期。后來，索尼收購on live，開始提供云游戲服務，并與互聯網科技巨頭展開技術探索。隨著全球互聯網、云計算、大數據、人工智能等技術的飛速發展，云游戲技術方案逐漸成熟。到2020年，行業開始快速發展，眾多廠商開始布局云游戲，進一步促進服務體系的完善與技術創新的加快。騰訊推出云原生引擎，米哈游《原神》也成功上云，標志著云游戲技術方案已經進入一個新階段。

2023年中國游戲市場用戶規模創歷史新高，達到6.68億，同比增長0.4%。為建設云游戲應用場景，中國政府發布數字化政策，推動產業生態良性發展?！丁笆奈濉睌底纸洕l展規劃》提出新發展原則和發展目標，對云游戲產業發展具有重要推動作用。

云游戲市場持續擴大，滲透率上升，推動整體市場增長。云游戲存量空間大，移動游戲發展向重度化趨勢，廠商積極云化產品。

二、中國大陸市場云游戲用戶研究

1、中國大陸云游戲用戶畫像

年輕男性（35歲以下）是云游戲主要用戶，尤其在二三線城市更熱衷。其主要使用2000元左右的手機體驗云游戲，消費能力在1000-2000元。男性占七成，四五線城市具有潛力。

其中RPG最受用戶喜愛。用戶選擇云游戲主要是因為設備內存不足。目前云游戲主要來自本地游戲的云化，尤其是MMO和ARPG等熱門產品。63.5%的用戶選擇云游戲的原因是硬件設備內存不夠大，而高品質的頭部產品需要更高的計算和存儲能力。云游戲可以在云端進行渲染，與硬件設備的限制較少。

三、中國大陸市場云游戲代表廠商發展現狀

1、騰訊通過雙鏈路云平臺進行布局

騰訊先鋒專注于將騰訊游戲和手游上云，構建正向云游戲生態，并推出移動云游戲版本精品內容；而Start云游戲則聚焦TV端和高品質3A游戲的云化體驗，以騰訊產品為基礎，將多個海內外大型精品游戲引入云端。

2、網易利用內容優勢增強市場競爭力，通過云游戲降低用戶游戲門檻，加深云游戲布局

搭建云游戲平臺提升網易游戲的分發能力。以網頁端為載體，通過雙重“免下載”降低用戶接觸游戲難度，并增強分發能力。部分網易游戲產品已云化，為聯運渠道商提供技術支持。隨著游戲逐漸云化，網易將更依賴云游戲推廣功能。

3、中國移動利用5G技術，構建云游戲產品矩陣，全面覆蓋用戶游戲場景

咪咕快作為三端互通的云游戲平臺，在中國移動5G網絡環境下，優化網絡寬帶，實現超高清、無延時、即點即玩的體驗。同時，拓展應用場景，利用云游戲技術打造國內5G VR云游戲平臺，打破內容壁壘。

四、“云游戲+”推動數字經濟高質量發展

云游戲作為游戲科技和新一代信息技術的融合，其科技價值得到產業界的高度認可。云游戲的創新發展推動各種基礎技術的突破升級和規?；瘧?，同時也促進新興產業底層技術的交叉賦能和深度融合。云游戲已經成為推動數字經濟高質量發展的重要力量，為數字經濟新型基礎設施的建設注入新動力。

1、云游戲為元宇宙的推廣和落地提供核心能力支撐

云游戲利用大規模數據中心和邊緣計算高性能計算資源，為元宇宙提供強大的實時云渲染能力和算力支持，以滿足用戶對虛擬數據、場景和模型的交互和操作需求。云游戲作為在線視頻流的方式，經歷技術可行——技術成熟——商業可行的階段，為元宇宙的快速發展提供海量算力和實時云渲染基礎。

百度云游戲解決方案提供一站式云渲染解決方案，為元宇宙及數字人場景開發者提供云渲染平臺的接入API、應用接入SDK和業務支撐平臺，以支持快速拓客和轉化。同時，百度云渲染平臺已為多家企業的元宇宙場景提供算力支持并取得良好的用戶反饋。云原生開發部署工具的推廣降低元宇宙應用開發成本和復雜度，提高開發效率和質量。云原生應用能夠充分發揮云計算優勢，利用彈性、可擴展性和自動化特性構建和部署應用，提供更高效、可靠和安全的服務。

云游戲與元宇宙相結合，進一步拓寬內容生產者的創作邊界，為用戶帶來更加沉浸、自由度更高、社交性更強的虛擬世界體驗。云端多GPU渲染、存儲分離、RTC等技術突破本地硬件環境限制，同時虛擬引肇、光追渲染與AIGC等技術拓寬內容生產者創作邊界，使游戲場景表達具備更廣泛的可能性。未來元宇宙時代將以云原生內容的寫實性支撐虛擬世界場景體驗的真實感，實現更大規模、更高質量、更多樣化的虛擬世界，讓用戶在不同的場景中自由切換和探索，并結合交互技術，提升用戶的沉浸感和真實感。

2、云游戲技術為文旅元宇宙的開發和運營提供全新的發展路徑

通過高性能云渲染算力和海量存儲能力，助力文旅元宇宙實現真實場景建模和高精度畫面展示。文旅元宇宙是整合多種新技術的虛實相融的新型文旅形態，滿足消費者對高質量文旅產品和沉浸式體驗的需求?？煽焖僦亟ㄕ鎸崍鼍?，構建高品質虛擬空間，解決用戶設備性能不足問題，提供沉浸感和豐富交互形式。其可實現高精度畫面渲染和360度旋轉體驗，并賦予虛擬展廳社交屬性。此外，云游戲還賦能文旅元宇宙創新業務模式，如數字藏品的跨鏈分享。元境推出的“元境博域”聯合多個博物館，為用戶提供沉浸式、強互動、故事化的數字文旅新體驗。

3、云游戲為數字人的制作和應用提供創新的架構設計

為數字人的制作和應用提供創新架構設計，提高建模精度、渲染視效和動作表情精度。通過云原生技術，實現快速部署、彈性擴展和實時更新等功能。在實時性要求高的場景中，利用云端計算處理能力實現動作和表情的實時捕捉和渲染，提高數字人的真實感和互動性。云游戲基礎設施提供低延遲、高帶寬網絡和抗導保證，實現數字人的實時交互和流暢展示。

五、關鍵技術的加速創新：數字技術不斷演進

隨著云游戲市場的發展，競爭焦點已轉向底層技術的深耕和優化，注重技術升級。2022年，行業在實時渲染服務器、資源復用等方面取得顯著降本增效成果。同時，終端適配、邊緣節點部署和弱網環境解決方案的改進提升用戶體驗，拓寬應用場景。技術推動下，云游戲行業有望在更多領域迎來新機遇。

1、容器管理技術成為提升云游戲服務效率和質量的重要保障

云游戲業務特點給容器管理技術帶來新挑戰。為滿足用戶低時延游戲體驗，容器需要在多個城市部署，數量規模和分布模式前所未有。由于容器使用時間較短且使用時長不等，導致容器調度頻繁，對調度器性能和一致性帶來一定挑戰。同時，為降低成本，容器的算力需要根據用戶需求實時劃分。

2、云游戲實時渲染專用服務器滿足各類場景差異化需求

隨著云游戲的快速發展，品類不斷豐富，單一的服務器架構已無法滿足不同云游戲的需求。為支持多樣化的云游戲規?；\行，需要提供有針對性的服務器架構。ARM SoC 陣列服務器是一種創新型異構服務器，由多個基于ARM架構SOC芯片的計算節點組成，每個計算節點完全獨立，擁有獨占的內存和存儲資源。在服務器中，專用BMC管理節點和高速網絡總線提供對所有計算節點的管理和網絡支撐。ARM SOC 陣列服務器能夠更好地滿足云游戲、元宇宙、數字人、虛擬展示等新興應用場景移動端的實時云渲染算力需求，并且在成本和功耗上具有很大優勢。

X86圖形計算服務器基于CISC（復雜指令集）體系結構，代表目前CPU領域最強的計算能力，使用NVIDIA、AMD等廠商的圖形渲染GPU，具備更高的圖形計算能力，能夠滿足更高品質的主機游戲及PC游戲的云流化服務。X86圖形計算服務器硬件編碼能力強，可以直接利用硬件編碼能力輸出各類編碼流，無縫銜接云游戲基礎框架能力，進一步優化云游戲時延指標，提高云游戲的體驗。同時通過虛擬化技術、沙盒、多開等技術的應用，衍生出各類云游戲架構，可以在一臺x86圖形計算服務器上同時運行多路甚至幾十路PC游戲，進一步降低服務器的本。

3、資源復用成為行業提質降本增效的關鍵要素

中國云游戲市場在資源占用方面表現出明顯的波峰波谷，不同時間段之間資源利用率差異顯著。2020年至2022年期間，各大廠商主要致力于業務上線所需的基礎技術儲備，關鍵技術均已部署應用。計算和存儲能力可以彈性共享，提升資源效能。分布式存儲作為主流模式，長期應用于政府、企業、云公司。在底層架構互通的情況下，云游戲平臺閑置的計算資源可以轉換為云存儲的前端計算，從而實現計算和存儲資源的共享互補。

大多數公司重視提升資源利用率以改善用戶體驗。云游戲平臺運營商需要在高峰時用戶排隊量與低谷時資源的閑置量間尋求最為合理的平衡，提升云游戲平臺的用戶體驗。目前市場上多數公司均在資源復用領域投入更多精力來解決相應的適配和開發問題。

移動云-云游戲服務平臺具備對異構資源和網絡的實時感知能力。平臺實現全網 GPU 算力的統一納管、調度、算力復用，可滿足用戶對實時云渲染、邊緣 XR 應用、云網吧、游戲型云電腦的超高清視頻、超低網絡延遲的需求。平臺對用戶位置遷移的趨勢進行分析判斷各個區域所需要的算力資源，根據分析結果，彈性調度各個區域的算力資源;將各資源池網絡接入 5G 雙域專網及城域網，對云游戲所需要的網絡進行保障，如 5G 游戲專屬切片服務、QoS 網絡保障平臺最高支持 2K 分辨率、144Hz 的電竟級游戲體驗，網絡延遲低至2ms。目前已成功支撐張家界元宇宙景區、當紅齊天云 XR 等項目落地。

4、終端適配技術升級加速擴大云游戲場景入口

云游戲因其技術特性，在適配各種終端設備方面具有天然優勢。云游戲的應用場景已經擴展到車載終端、智能音箱等設備，進而擴大云游戲的用戶和消費者群體。

在車載終端的應用，云游戲通過提升駕乘體驗和娛樂體驗，將車輛轉變為具備聯網能力的智能座艙。利用移動互聯網技術，車載終端可以實時與云端服務器交互，獲取更多優質的游戲資源。串流技術在顯示終端層面表現出良好的兼容性，推動多屏跨端的趨勢。用戶可以在不同場景下使用不同的顯示終端來訪問云游戲平臺。同時，新興娛樂場景也將為云游戲市場帶來新的增長點。

5、弱網解決方案不斷優化助力用戶體驗再次升級

弱網環境下，云游戲平臺常出現卡頓、畫面模糊等問題，影響用戶體驗。2022年，通過智能網絡優化算法、網絡加速器、流量管理等技術手段，取得弱網解決方案的技術性突破，減少游戲卡頓和畫面模糊現象，提升用戶體驗。機房運維和管理策略也更加精細化，配合完備的監控體系，提高用戶對云游戲的滿意度。

六、中國大陸市場云游戲趨勢展望

云游戲尚未建立可持續的商業模式，主要依賴訂閱制和包月服務進行收費，對游戲收入和體驗的增加有限。2020年和2021年單筆最大融資金額均超過15億元，但2022年中國云游戲行業的投融資表現相對黯淡。云游戲的收費模式仍在探索階段，國內主流云游戲平臺大多采用訂閱制和時長制進行收費，而常態化的云游戲場景相對單一，對游戲收入和體驗的增量有限。

產業鏈上下游積極挖掘云游戲應用場景，游戲廠商通過云端技術實現多端互通、實時交互，拓展用戶圈層。云游技術廠商創新技術，降低成本。電信運營商發展高速寬帶和5G技術，為數字場景打下基礎。

產品上云技術難度低，內容成為用戶選擇的關鍵。2023年，中國大陸云游戲市場覆蓋多類型賽道，新老游戲上云提供低門檻體驗環境，創造實時登錄場景，吸引更多用戶。隨著云游戲引擎和內容的發展，產品上云技術門檻降低。目前，云游戲在中國尚未建立可持續的商業模式，內容依托原生IP進行云化，用戶主要選擇傳統游戲內容，內容將是用戶選擇和保留游戲服務的關鍵因素。

云游戲行業基礎完善，技術標準創新中，商業模式待探索，內容是核心競爭力。中國云游戲政策環境良好，技術與標準推動生態發展，家庭網絡是關鍵。

AI PC的新定義：個人智能助手

PC一直以來都是人們重要的生產力和內容消費工具?，F在，AI PC不僅繼承原有職能，而且在硬件上集成AI算力單元，可以運行“個人大模型”，創建個性化本地知識庫，實現自然語言交互，從而深刻地改變PC的定義。AI PC成為每個人的個性化AI助理，提高生產效率，簡化工作流程，更好地理解用戶的喜好，并保護個人隱私數據的安全。

一、AI PC 的用戶價值

AI PC 能夠為用戶提供通用場景下的個性化服務，提供即時、可靠的服務響應，更低的大模型使用成本以及可信、安全的個人數據和隱私保障。

1、提供通用場景下的個性化服務

AI PC根據用戶的工作、學習和生活需求，提供個性化創作、私人秘書服務和設備管家服務等多種功能。通過終端廠商的定制設計和場景化的功能預設，以及不斷探索用戶需求，AI PC具備的個性創作、秘書服務和設備管家等功能可以在不同場景中展現出獨特的價值。

2、工作：打造智能工作新常態

AI PC的個性化創作服務能夠極大地提高工作效率，幫助用戶快速生成專業文檔，如會議通知、材料準備、記錄和紀要、郵件起草等更準確地理解用戶的創作意圖，掌握用戶的創作習慣和個人風格，并調用多種模型和應用、互聯網資源來完成任務。通過調用個人和企業私域信息，AI PC可以智能生成個人日程表，推薦會議時間，生成會議邀請并預定會議室。在會議中可以進行實時同聲傳譯，會議結束后，也能根據討論總結主題、未解決事項，并生成會議紀要。

設備管家服務能夠主動為工作提供保障，根據不同的工作場景智能調配性能和算力，為用戶帶來最佳的設備使用體驗。同時，AI PC也能主動給出建議，推薦用戶下載更適合的軟件來完成任務。

3、學習：帶來智能學習新體驗

AI PC的個性化創作服務能夠為學習提供智能體驗，根據課堂內容生成筆記和提煉課程要點，優化筆記質量和呈現方式，滿足學生個人專屬需求和習慣。在練習中，提供跨學科的知識講解、對話練習和內容拓展，幫助學生有針對性地練習疑難點和易錯點。

4、生活：提升生活娛樂全體驗

AI PC個性化創作服務可以提升娛樂體驗，成為玩家的專屬“電競教練”，提供游戲攻略、比賽分析和對局復盤等專業指導。同時，根據用戶喜好，制定個性化的出行計劃。

5、提供即時、可靠的服務響應

生成式AI帶來巨大的效率提升潛力，但在實踐中，云端公共大模型的緩慢響應和反饋時間影響了用戶體驗。在2023年AIGC平臺使用體驗調研中，“響應慢”和“反饋時間長”是主要的負面反饋。AI PC以本地推理為主，利用邊緣和云端推理為輔，智能、合理地調配混合算力和模型，從而有效減少響應時間。

由于具備本地化的大模型能力，AI PC在離線狀態下也能進行創造性工作，不受網絡條件限制，隨時隨地為用戶提供服務。此外，本地大模型能更便捷地集成和利用本地知識和數據，有效避免“幻覺”，精準生成符合用戶需求的作品。

6、更低的大模型使用成本

隨著生成式 AI 頻繁使用，完全依賴云端將導致成本線性上升。而AI PC以本地推理為主，云端公共推理為輔，使用戶在一次性購買后可享受全生命周期的免費本地推理服務，再加上有限云端訂閱，顯著降低個人用戶使用AI大模型的費用。AI PC終端廠商通過緊密的生態合作，一站式滿足用戶需求，提供有競爭力的綜合服務價格，并節省額外的帶寬成本。

不僅用戶受益，應用廠商也得以減輕云基礎設施的壓力并降低運營開支。獨立應用開發商和應用開發者將依托AI PC的優勢更經濟、高效地探索和開發應用。

7、可信、安全的個人數據和隱私保障

AI PC的個性化本地知識庫作為安全的基礎保障，為個人用戶和企業用戶提供安全隔離的存儲空間，確保隱私和涉密信息僅在受信任的環境下被調用。同時，通過本地推理機制，有效避免敏感信息在遠程服務器上的處理。

設備管家服務提供額外的安全保障，實時監控設備情況和學習用戶行為，能夠提前識別風險行為并進行主動干預與防護。通過與第三方應用的合作，AI PC不斷強化對風險行為的識別與風險內容的攔截，為用戶帶來極致的安全體驗。

二、AI PC 的核心特征

為實現上述用戶價值，AI PC不僅是硬件設備，而是由AI模型、應用和硬件設備組成的混合體。產品擁有本地部署的大模型與個性化本地知識庫組合的個人大模型，以個人智能體作為第一交互入口，實現自然語言交互。通過內嵌AI計算單元，提供混合AI算力，并依靠開放生態滿足不同場景的需求。同時，通過本地數據存儲和隱私及數據保護協議來保護個人隱私和數據安全，實現生產力提升。

AI PC 核心特征

1、第一交互入口：自然語言交互的個人智能體

1）多模態自然語言交互 UI 提升交互體驗

傳統終端的交互模式存在較大限制。早期設備依賴硬件外設傳遞人機信息。圖形化 OS 提升交互效率，但可視化程序交互涉及復雜菜單和功能操作，學習成本較高。AI PC 實現自然語言交互，使用戶能夠以口頭或文字形式與 PC 進行溝通，并通過自然語言給予反饋，這種交互方式更自然、直觀，貼近人類溝通本能，替代復雜的指令語言。

2）個人智能體提升終端易用性

自然語言交互 UI 的能力依賴于常駐其中的個人智能體，承擔著理解用戶意圖與分發任務的重要作用。個人智能體基于內嵌于終端的本地大模型打造，精準理解用戶意圖后，將意圖轉換為相應的任務組合，并分解任務、識別任務完成的路徑，進而查詢本地知識庫、調用設備 API、調用合適的模型或應用執行相應任務。任務完成后，設備、模型或應用將結果返回給智能體，智能體整合后反饋給用戶。

未來，個人智能體將通過智能感知和主動服務提升 AI PC 的自主性與易用性。隨著知識庫中信息的豐富，根據用戶習慣，結合時間和位置等信息，感知用戶潛在需求，并在特定場景下主動提出服務請求。

個人智能體提升 AI PC 的自主性與易用性

2、終端內嵌個人大模型

1）本地為主、邊緣與云為輔的大模型方案

隨著用戶對AI能力和大模型調用變得頻繁，僅依賴云端提供相應的能力變得昂貴、復雜且不夠安全。因此，以模型的本地化推理為主、以邊緣和云端推理為輔的混合大模型架構成為AI PC解決這一問題的關鍵。

用戶大部分任務將能夠依托AI PC本地模型完成。如在離線情況下依靠本地大模型完成通過文字描述生成文檔和PPT的任務。同時，本地模型還將承擔意圖理解和任務分配的功能。

當用戶的任務請求不私密且極其復雜時，AI PC將在用戶同意的情況下，調用云端公共大模型的能力，從而極大地擴展本地模型的能力范疇。在很多情況下，邊緣設備的出現進一步分擔本地模型推理的負載，并幫助AI PC完成個人大模型的微調，為本地模型的個性化提供一種可行的解決方案。

混合大模型的優勢在于能夠根據終端設備的性能、資源限制以及用戶的網絡狀況和任務復雜度，動態地調整端側和云端的計算負載，實現最優的性能和效率。滿足用戶的使用需求、適應不同的應用場景，同時兼顧快速響應、即時反饋和數據隱私安全。從而帶來成本、能耗、性能、隱私、安全和個性化等方面綜合優勢。

2）個性化本地知識庫

除混合大模型之外，還擁有本地向量知識庫以及相應的管理工具，能夠儲存從用戶的行為與本地數據中獲取的信息。知識庫能夠將特定的文件進行分塊與向量化，并進行向量數據的存儲。在執行任務時，知識庫能夠通過對向量數據的檢索來匹配并強化用戶提供的提示詞從而幫助模型更準確地了解用戶的意圖并提供更個性化、高準確度的反饋。通過這一方式本地知識庫能夠使得AI PC了解和熟悉用戶個性化的語言習慣和操作模式。

在企業應用背景下本地知識庫可以在較短的周期內強化企業內對特定任務的完成效率與精準度。例如生成與企業既往設計風格與調性一致的圖片創作符合企業特定專業語言的文稿或生成符合企業內部匯報習慣與需求的PPT文檔。

3、終端標配本地混合 AI 算力

算力是AI PC功能實現的前提，異構混合算力（CPU+NPU+GPU）是AI規?；涞氐谋厝灰?。這種計算方式結合不同類型計算單元的優勢，提高終端側AI算力，實現更快速、高效的AI模型推理。隨著端側算力的提升，AI PC可以在離線狀態下處理更復雜的任務，并且在功耗控制、影像呈現、復雜運算、游戲體驗等方面得到AI優化。AI PC包括多種產品形態，如AI筆記本電腦、AI平板電腦、AI臺式機等，未來還將涌現更多創新形態。

AI PC 產品型態

這些產品形態可以靈活組合，滿足不同用戶的需求。在家庭場景中，用戶可能選擇AI筆記本電腦和平板電腦進行日常生活和娛樂；而在企業場景中，AI臺式機具備更高性能，與AI筆記本電腦和工作站集群配合，適用于專業的生產力創新任務。

4、連接開放的 AI 應用生態

為完成復雜的任務，AI PC 需要調動不同模型和應用作為補充和延伸。為此，AI PC 的功能發揮需要一個開放的行業生態作為支撐。開放的應用生態應包括AI原生應用、AI賦能應用和公共大模型。AI原生應用是以AI能力為核心、直接依托算法構建的應用，AI賦能應用則是傳統應用增強插件化后被大模型調用或調起的功能。

5、設備級個人數據和隱私安全保護

用戶請求公共大模型執行任務時，擔憂個人數據、隱私和企業商業機密泄露。確保設備級個人數據和隱私的安全性是技術發展和用戶權益的迫切需求。個性化本地知識庫提供本地化的個人數據安全域，支持讀取云端私域數據，保障AI PC的數據安全。本地推理機制避免敏感信息在遠程服務器上處理，只有非敏感任務才會調用公共大模型處理。AI PC配置硬件級的安全芯片，加密和保護個人隱私數據的讀取和使用，防止未經授權的第三方竊取。

AI PC產業生態

以人為本、終端引領、AI驅動

PC集成AI算力單元，可以運行“個人大模型”，創建個性化本地知識庫，實現自然語言交互，從而深刻地改變PC的定義。AI PC成為每個人的個性化AI助理，更好地理解用戶的喜好，并保護個人隱私數據的安全。

產業內供給關系變化

一、用戶：生態話語權顯著提升

1、用戶成為行業生態創新的驅動者和創造者

在AI PC時代，用戶的話語權提升，能動性地影響產品進化和產業生態的發展。主要體現在以下幾個方面：

1）低成本自創應用流行，AI技術的發展降低開發門檻，用戶可利用AI PC直接“開發”應用，也可以在AI大模型的幫助下自制應用和軟件。

2）新型用戶社區興起，應用生態供需關系翻轉。隨著UGA的增加，形成全新形態和運作模式的社區，用戶分享自己利用AI創作的APP供其他用戶下載和使用，點評交流UGA，發布有償需求等。

3）日常體驗反饋驅動下的自動化服務遷移，智能體通過插件調用各類應用，用戶評價和使用行為成為智能體應用分發的關鍵依據，用戶對體驗結果予以反饋即可影響應用的被調用優先級和觸達用戶的頻次。個人智能體能夠根據用戶行為反饋隨時選擇和切換應用背后的服務供應商，形成用戶驅動應用創新的形態。

2、用戶與 AI PC 的關系將被重新定義為 “類伙伴”關系

AI PC將顛覆現有的人機交互模式與人機關系，形成用戶、終端和智能體的復雜關系。用戶與AI PC終端形成“類伙伴”關系，需要各方強力配合，提升用戶話語權。用戶對于終端產品的選擇與評估方式也會隨之出現變化，能否發揮出個人智能體最佳的性能和提供最佳交互體驗等都將成為重要評估維度。

3、數據主權和隱私保護意識大為提高

隨著用戶話語權提升，用戶數據主權成為不容忽視的議題。AI PC交互方式導致用戶任務指令、請求與反饋集中，信息和數據呈現集中化趨勢。為提供專屬智能化服務，AI PC需要訪問用戶私密知識庫數據和分散存儲的本地及云端應用私人數據。在新的生態環境下，對用戶數據安全的重視程度需進一步提升。用戶數據主權將不僅停留在概念層面，而將形成一套規范的政策、機制和管理體系，用戶將更主動地決定自己數據的處置權。

二、終端廠商：進階為生態組織者

終端廠商在AI PC時代將扮演多個關鍵角色：

1、作為AI PC技術整合創新交付者，終端廠商需要同步進行設備硬件和軟件的迭代，并確保步調一致、目標統一，整體交付和迭代。以用戶需求滿足和體驗提升為驅動力，對“設備+個人大模型+個人智能體”進行整合創新。

2、終端廠商將創造新一代個人智能體及AI入口，成為用戶體驗的維護者。個人智能體作為用戶通向AI功能的集成化入口，獨立于操作系統，由終端廠商設計并完成開發。終端廠商將直接對個人智能體的界面UI和交互邏輯進行設計，并能夠根據用戶的反饋以OTA的方式進行迭代。

3、終端廠商還將作為本地化個人數據及隱私安全守護者。作為存儲用戶隱私數據的重要載體，終端將成為用戶數據保護和管理的第一陣地。終端廠商將在AI PC的生態中發揮信息處理與保護的核心作用。

4、終端廠商將在AI應用和模型生態建設中發揮關鍵作用，作為開放的AI應用生態標準制定者和推廣者。在技術層面，需要定義標準化的接口和API，以便大模型與應用可以與終端設備進行互操作，并針對終端設備的性能和資源限制對需要接入的大模型進行性能優化。

三、AI 技術廠商：發展混合人工智能技術和服務

1、輕量化本地大模型與個性化微調服務

在AI模型爆發期過后，大模型賽道將整合，基礎大模型數量減少。為提供真正可信、個性化的服務，模型的落地將走向“公共+個人”的混合AI架構。AI技術廠商通過模型的蒸餾、壓縮等技術將大模型“瘦身”，形成輕量化的模型，以減少對計算資源的需求。同時，用戶對模型的專屬化需求提高，AI技術廠商將提供個性化微調服務。

2、解耦和適配AI PC個人智能體

無論是本地模型還是云端公共模型，模型技術廠商都需要在終端廠商定義的標準化接口和API下，與智能體做好對接和交互。模型與個人智能體之間、模型與模型之間解耦的設計，使得模型更加易于優化和調試。

3、大小模型技術和服務相互配合

大模型在推理和復雜任務處理方面有優勢，而小模型在專門場景的推理任務中有優勢。大小模型需要在混合架構之下進行合理的任務分配，實現多任務的協同處理和結果整合。大小模型的共同配合可以提高模型的適應性和穩定性。

4、AI PC本地混合AI算力價值

AI PC提供本地算力已經能支撐小模型高效地完成一些任務。大小模型在AI功能設計中需要充分考慮不同任務之間的關聯性和差異性，以便進行合理的任務劃分和集成。同時，需要充分考慮不同模型的優缺點和局限性，以便進行合理的模型選擇和優化。

四、應用廠商：AI 應用生態崛起

AI PC 的升級將推動下一代 AI 應用生態的崛起。傳統的應用生態是圍繞著操作系統框架開發形成的，在 OS 之上提供專業的業務功能。在新的生態下，應用的開發，使用方式和評估機制都將發生顛覆性的改變。

1、大模型驅動的應用將快速發展

本地大模型的AI能力需要拓展，必須構建豐富的應用生態。大模型廠商采用“插件化”方式調用其他應用的模塊化能力，實現“無所不能”。

1）AI 原生應用將快速增長

隨著AI應用生態發展，圍繞大模型AI原生應用占比將持續上升。AI原生應用在開發階段即以大模型為核心，使用各種AI工具和框架實現AI的功能和特性。

2）傳統應用將升級為大模型賦能應用

AI PC帶來的全新交互方式對傳統應用構成沖擊，傳統應用需要迭代并開放更多API，提升作為插件被調用時的表現與反饋效果。傳統應用廠商需要與模型廠商合作優化反饋效果，長期則需要將自身重構為AI原生應用。

3）新型AI應用商店將形成

新的AI應用商店將提供AI原生應用和由AI賦能的應用，支持便捷的檢索和下載。AI應用商店將通過獨立審核機制把控隱私保護協議與安全性，提供眾創應用的開放性與包容性。AI應用商店將與不同用戶社區打通，為眾創應用提供一個認證、交易、下載與評價的平臺。

2、形成以意圖服務反饋驅動的新型應用評價和迭代創新機制

1）意圖任務以插件化模式調用

隨著用戶逐漸習慣通過個人智能體交互方式，應用被用戶直接使用的場景會大大減少，大部分應用將通過個人智能體與意圖理解平臺被調用。應用廠商應與終端廠商緊密合作，制定并發布應用程序編程接口（API）標準，以確保個人智能體與應用能夠順利的協同完成用戶的需求。

2）形成以用戶意圖反饋采納次數為標準的應用評價機制

“插件化”調用方式基于對用戶意圖理解的調用和反饋機制的應用評價和迭代機制。將形成新的應用評估機制，評分指標以用戶調用次數、用戶重新生成次數、主動采納次數等為主。

3、“眾創應用 & 專業應用”共同發展的全新格局

用戶產業生態話語權提升，應用進入自開發時代，非專業個人用戶也可以參與應用開發。AI框架和工具具備強大功能和靈活性，用戶可根據需求和數據進行簡單適配和調整。用戶使用自動化開發工具和平臺，快速構建和部署AI原生應用，或通過與個人智能體對話進行應用或插件的開發。眾創應用在應用市場上占據愈發重要地位，對傳統應用廠商造成沖擊。在專業復雜度低的場景下，眾創應用將對傳統應用廠商造成巨大沖擊。專業應用仍留有一席之地，針對特定場景，仍有部分專業性極高的任務需要用特定的應用和軟件來完成。出于效率和成本的考慮，個人智能體不會構建針對此類任務的理解和解決能力。因此，在此類應用的使用上，用戶仍將使用傳統的方式與應用發生交互。用戶將繞過個人智能體直接使用應用，但是會在應用內置的專業AI助手幫助下完成相關的任務。因此，無論是應用的開發、分發、使用場景還是評估方式，行業都將迎來“眾創應用”和“專業應用”并行發展、共同繁榮的全新格局。

五、算力廠商：普惠混合 AI 算力

算力是 AI 技術基礎，是整個 AI PC 產業生態的血液。隨著 AI 終端爆發式發展，算力供給成為制約 AI 快速普及的關鍵短板。為應對行業對算力爆發式增長需求，算力廠商將進行一系列徹底的轉型，以提供普惠的混合 AI算力作為發力方向，推動 AI PC 的全面普及。

1、混合 AI 算力成主流創新方向、智算性價比將成核心評價指標

高昂的云端算力成本是AI技術普及的主要障礙。當前算力供給主要滿足大模型廠商的訓練需求，但隨著AI PC的普及，大模型將成為每個人的助手，其用戶規模將快速增長，推理算力需求將超過訓練算力需求。因此，算力集中于云端的模式將不可持續，需要將算力向端側和邊側下沉。構建足夠的端側與邊側AI算力，提升本地模型推理能力，形成端-邊-云協同的混合算力是行業趨勢。成熟的方案包括使用CPU+NPU+GPU異構式架構提供本地算力。CPU廠商將更普遍地集成NPU來提升AI運算和任務分配性能，優化不同計算單元的調用機制以降低功耗。GPU廠商將加強對智能計算的優化。AI芯片廠商的地位將進一步提升，為行業提供更多支持，特別是在可信計算和增強智能計算方面。

2、智算性價比將成為核心評價指標

在算力行業發展初期，單一的評估指標有助于市場建立統一基線，主要以云端算力供給為主，以TOPS等性能指標為評估標準。但在AI PC時代，端-邊-云混合算力架構成為主流，終端設備上的算力產品表現成為新評估標準。智算性價比是重要考量，由性能、適配性、功耗和價格等因素綜合決定。提升智算性價比需要優化混合算力性能、提高端側表現、降低功耗和控制成本。智算性價比=性能×適配性/(功耗×價格)。

3、模型適配與 AI 開發框架的通用化趨勢

算力廠商將建立通用、兼容的AI開發框架，降低大模型和應用開發適配門檻。對于AI PC產品，模型適配性非常重要，算力產品需要與各類大小模型及其調用的應用進行綜合適配，實現AI PC的功能。通用化AI開發框架可以顯著提高AI系統的效率與可擴展性，同時降低開發與維護成本。

4、普惠與快速普及是算力發展的優先方向

算力產品的效能對AI PC的購買和使用成本具有決定性作用。高算力成本將阻礙AI技術的普及，而低功耗和長續航能力則對體驗和場景擴展至關重要。因此，提供高效能的普惠性智能算力將是算力廠商的發展重點，推動AI PC的快速普及。低功耗和長續航能力對用戶體驗和場景擴展至關重要。高功耗會導致厚重的機身、高昂的成本、續航不足和潛在的發熱卡頓問題。普惠性算力是算力發展的必然選擇，行業內對算力的巨大需求將推動算力廠商提供更充足的普惠性算力。AI PC將把“算力消費”概念帶入消費市場，昂貴的算力將成為歷史。

2024成為AI PC元年

加速PC升級

AI PC的發展是一個動態的過程，其價值和核心特征相互支持、相互促進，推動著整個產業走向成熟。這個過程可以分為兩個階段：AI Ready階段和AI On階段。

在AI Ready階段，主要是通過升級芯片計算架構，將NPU計算單元集成到CPU中，以提高能效比和計算速度，同時具備更高的穩定性和可靠性。這種升級使得終端設備具備混合AI算力，能夠更快地處理數據和任務，尤其對于需要實時響應的AI應用如語音識別、圖像處理等尤為重要。

進入AI On階段后，軟件和硬件兩方面的積累將帶來產業的躍變。這個階段具有完整的AI PC核心特征，并為廣大用戶提供劃時代的AI創新體驗，成為每一個人的個人AI助理。隨著核心技術創新、產品體驗優化、AI應用生態繁榮，AI PC能夠服務于更加廣泛的通用場景，并且能夠實現端邊協同計算、跨設備互聯接力，甚至能夠基于個人數據和使用歷史，在邊緣私域環境下實現個人大模型的微調訓練。預計從2024年開始，符合AI On階段標準、具備完備AI PC核心特征的AI PC將陸續進入市場，這將進一步拉動市場的快速增長，為整個產業發展注入新的活力。因此，2024年被視為AI PC元年。

隨著AI PC在2024年的快速進入市場和應用場景的不斷拓寬，PC市場將進入新一輪增長。AI PC在中國PC市場中新機的裝配比例將在未來幾年中快速攀升，到2027年將達到85%，成為PC市場主流。個人消費市場、中小企業和大型企業都將受益于AI PC帶來的變革，加速智能化轉型、優化客戶體驗、提升運營效率。同時，AI PC將與大型企業智能化轉型相結合，長期釋放企業內部活力。

AI PC 市場規模及占比預測

AI PC與個人效率提升息息相關，并將在消費市場上快速反映為對需求的拉動。自媒體的發展為個體用戶提供更為豐富多樣的表達形式和渠道，導致消費者對創作圖片和視頻的需求急劇增長，因此需要功能強大的AI PC來提高創作效率。

AI PC的獨特價值預計將大大縮短現有PC用戶的換機周期，從而加速換機潮的到來。當前PC消費市場的主流換機周期為3-5年，但2022年僅有10%左右的用戶計劃在2年內更換PC。隨著AI PC的普及，預計2年內計劃更換PC的用戶比例將翻番，達到20%或更高。

目前PC消費市場的人群結構相對保守，注重實用功能和價格敏感的節儉從眾型用戶和精明自主型用戶合計占比接近60%。隨著AI PC的推出，IDC預測PC消費市場的人群結構將發生變化。首批嘗試AI PC的是對新技術敏感且追求生活品質和工作效率的品味達人。隨后，越來越多的穩重體面型用戶將在品味達人型的影響下置換舊機，成為AI PC的主流用戶，推動PC消費市場人群結構的高端化。到2025年以后，隨著AI PC的普及，越來越多對技術參數和價格變化敏感、注重性能和功能的精明自主型用戶將成為AI PC的主要消費群體。

中國 PC 消費市場用戶細分人群占比

一、中小企業：借助 AI PC 加速智能化轉型，優化客戶體驗，提升效率

研究報告顯示26%的中小企業PC用戶已在使用大模型和生成式AI技術，主要應用場景為協同辦公和市場推廣。媒體、醫療衛生、互聯網行業對增加AI投資意愿較高，“專業服務”領域的企業已達到較高水平。中小企業體量較小，組織結構簡單，以低成本運營為主，在法務、財務、品宣、IT等領域通常不設完整職能部門。AI PC可彌補這一短板，整合資源，最大程度提升獨立性。

AI PC可賦能遠程平臺，強化溝通，助力異地團隊成員協作、共享資源、提升效率，減少差旅成本和辦公室空間成本。在此過程中，員工可節省差旅、通勤時間成本，間接提升企業運營效率。AI PC支持市場推廣與客服人員，增加單位時間內應對客戶與業務量，提升效率。同時，AI PC可助中小企業實現流程管理自動化，放大靈活性優勢，為業務增加推進因素。

AI PC在中國中小企業PC市場中裝配比例提升速度將高于消費市場，2027年達88%。2024年后53%的企業IT投資額年增長率將超5%。

二、大型企業：領先企業率先導入 AI PC，長期與智能化轉型相結合

由于數據安全要求高且體量大，AI PC給大型企業帶來的變化將在更長時間內體現。AI PC在中國大型企業PC市場中的新機裝配比例將于2027年達到74%，其中科技領先行業的IT、互聯網、金融和專業服務等大型企業將率先導入AI PC。

三、AI PC 拉動 PC 市場穩定增長

AI PC的推動將拓展PC應用場景，推動市場規模增長。中國PC市場將在AI PC帶動下結束負增長，未來5年保持穩定增長態勢。臺式機和筆記本電腦總規模將增長近28%，從2023年的3900萬臺增至2027年的5000萬臺以上。

中國個人電腦市場規模預測

據預測，2024年中國終端設備市場中，超過半數的設備將具備針對AI計算任務的硬件基礎，到2027年，這一比例將攀升至接近80%的水平，并進入平穩提升階段。

中國 AI 終端占比預測

在AI PC時代，PC不再僅僅是硬件設備，而是具有可持續運營價值。用戶的購買決策將涉及更多與AI PC生態相關的應用、模型及收費標準。由于個人智能體在全場景下發揮著重要作用，AI PC的使用時間將超過傳統PC，應用市場將承載新增的使用時間。插件化的AI原生和AI賦能應用將提升AI PC的智能化表現，應用將成為主要附加品。因此，用戶需要為硬件和包括公共大模型在內的附加服務付費，以提升AI PC的實用價值。

中國AI PC生態發展將得益于ARM和x86架構產品的計算芯片廠商的參與。主流廠商正在優化CPU+NPU+GPU架構，以提升混合普惠算力為發展方向，推動AI PC的大規模普及。通用性AI開發框架和終端適配性將是廠商關注的重點。

混合大模型的流行將推動公共大模型服務的發展。大小模型都將在AI PC時代進入快速發展階段。傳統應用廠商面臨轉型壓力，需要大規模應用AI模型進行賦能，并對應用進行插件化適配。同時，在創作類任務需求的工作、學習和生活場景下，提供滿足這些需求的應用供應商的地位將進一步升級。

AI PC應用還將形成規模龐大的周邊市場，圍繞AI原生應用開發的培訓、用戶社區維護與運營、AI應用分發機制等提供全方位支持，為市場帶來新的機會點。

AI繪畫所需顯卡指南

在不斷發展的 AI 繪圖環境中，游戲開發者經常會遇到由于顯卡功能不足而導致渲染緩慢的挑戰。然而，大量可用的型號和品牌，加上有關特定卡片是否適合 AI 繪畫等問題，使決策過程復雜化。

在選擇 AI 繪圖的顯卡時，除價格之外，還需要考慮其他哪些因素呢？雖然有些人認為購買最貴的顯卡是最好的選擇，但顯卡市場并不嚴格遵守“一分錢一分貨”的原則。例如，3090 和 3080 之間的價格差異可能很大，但它們的性能差距不到 20%。

顯卡通常具有相當大的溢價，并且價格和性能之間的關系并不總是線性的。因此，根據特定需求仔細選擇顯卡至關重要。另一個重要因素是拉絲速度，這是許多買家關心的問題。雖然眾所周知，更強大的顯卡會導致更快的渲染速度，但購買顯卡的人可能不清楚實際速度。

一、在選擇顯卡設備時需要的原則

盡量選擇顯存為12GB以上、NVIDIA顯卡20系及以上的設備。如果對顯卡不了解，建議直接購買整機。

推薦使用臺式機，若非要選擇筆記本電腦，盡量選擇顯存為6GB以上的設備。

盡量避免使用蘋果設備。

如運行Stable Diffusion，4G能跑，8G入門，12G及格，16G自由，24G上天。

大模型直接生成圖片GPU性能比較

二、部分顯卡的渲染效率對比

1050Ti=512*768分辨率，720秒一張圖像

2080 = 512*512 分辨率，20 秒一張圖像

3060 = 512*512 分辨率，3 秒一張圖像

3080=2560*1440分辨率，60秒一張圖像

4090 = 1536*768 分辨率，5 秒一張圖像

三、以下是專為 AI 繪圖設計的顯卡的一些建議?？梢愿鶕嶋H需求和預算進行選擇：

A卡和N卡（AMD和NVIDIA）之間的選擇，一般建議選擇NVIDIA卡，避免由于兼容性問題影響體驗。

在兩個價格相似的NVIDIA（N）顯卡之間進行選擇時，重要的是要考慮VRAM（視頻隨機存取存儲器）或顯存的大小。VRAM在顯卡模型中由“G”值表示，決定AI繪圖的分辨率限制以及顯卡能否有效訓練模型。 雖然顯卡的核心性能主要影響渲染圖像的速度，性能越強，渲染速度越快，但對于 AI 繪圖來說，理論上的優先級在于擁有更大的 VRAM。如3060ti配備8GB的VRAM，而3060有一個版本配備12GB。盡管 3060ti 更貴且性能更強，但如果用于 AI 繪圖，選擇306012GB 更合適。所以，在比較兩款價格相近的NVIDIA顯卡時，更大的 VRAM 對于在 AI 生成的圖像中實現更高分辨率和有效的模型訓練至關重要。

4060ti 16GB

4060ti 16GB 是該型號的不尋常規格。盡管沒有任何性能增強，但更大的VRAM表明官方制造商了解用戶的需求。擁有 16GB 顯存，是、僅次于 4090 的 24GB 的第二大顯存。

3060 12GB- 3060 和 3060ti

兩者皆受歡迎，不僅用于 AI 繪圖，還用于游戲?？紤]到VRAM的重要性，建議選擇3060 12GB版本而不是3060ti。千萬不要選擇8GB 版本的 3060。

4090 24GB

4090 是目前最強大的顯卡，隨著 40 系列的優化，超越 30 系列。非常適合 AI 繪圖，如果預算允許，必定是首選。

4070 12GB

新發布的 4070 比 4070ti 提供更好的價值，雖然兩者具有相同的 VRAM 尺寸，但 4070 的價格要低兩到三千。4070現在一般低于5K就能入手了，在游戲中也表現良好。

大模型訓練各顯卡性能比較

審核編輯：湯梓紅