被产业链“寄予厚望”，AIPC现在如何了？

经济观察报记者 郑晨烨

2025年10月28日，安徽合肥，在联想集团（00992.HK）旗下联宝科技的PC（个人电脑）生产基地，一条SMT（表面贴装技术）自动化产线正高速运转，机械臂以微米级精度抓取元件，将其精准地贴装在深绿色的主板上。

产线上正在批量下线的，是一批“联想拯救者AI版”笔记本电脑，之所以叫AI版，是因为该款机型预装了联想的“天禧个人超级智能体”大模型。这种产品所属的类别，即为当下科技行业正全力投入的新品类——AIPC（人工智能个人电脑）。

简单来说，AIPC与传统个人电脑的核心区别，是它在CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）之外，额外集成了一颗NPU（神经网络处理器）。NPU则是一种专门用于低功耗、高效率执行AI任务的芯片，可以让电脑在本地更流畅、更安全地运行AI应用。

事实上，自几年前ChatGPT 3.5横空出世以来，消费者对于能在自己的电脑上部署AI大模型便有了殷切期待。就在记者前往联想电脑工厂实探的几天前，根据主要网络销售渠道的反馈信息，联宝科技就调整了拯救者AI系列产品的生产优先级。“我们整个AIPC的销量一直在增长，AIPC是一种趋势。”联想消费业务群京东业务总经理余尚奇在10月28日接受经济观察报记者采访时如此表示。

联想的情况并非个例，2025年以来，为了满足日益增长的市场需求，科技行业围绕AIPC的布局明显提速，各大厂商正密集地拿出各自的解决方案。

10月24日，英特尔发布了2025年第三季度财报。财报显示，该公司第三季度营收为136.5亿美元，同比增长2.8%，这是英特尔的营收在经历了一年半的下滑后，首次恢复季度同比正增长。

这家芯片巨头营收恢复增长的原因，离不开AIPC。在财报中，英特尔预期，到2025年底，将为超过1亿台AIPC供应处理器。

11月5日，科大讯飞（002230.SZ）也在合肥召开发布会，推出了“讯飞星火AIPC”。除了硬件上的革新，科大讯飞还宣布自家AIPC打通了龙芯、飞腾等国产CPU（中央处理器），以及统信UOS、麒麟等国产操作系统，试图构建一个服务于政企办公场景的“全栈自主”生态。

消费者的期待“超出预期”，厂商的投入“声势浩大”，但从实际应用层面来看，AIPC的“软件生态碎片化”和“实用性不足”等痛点依然突出。比如，一方面，知名市场研究机构头豹研究院数据显示，2025年第二季度国内AIPC的出货量占比已超28%；但另一方面，AIPC的核心硬件NPU，在许多主流的生产力软件中并未得到有效调用，这导致早期用户在支付了硬件溢价后，并未在日常工作中获得厂商宣传中所描述的AI体验提升。

这就带来了一个问题：让消费者能直接感知的AI体验尚未成熟，相关厂商对AIPC的乐观预期可靠吗？

“局内人”

当下这股AIPC热潮，首先是从产业链的最上游——芯片端开始的。

AIPC的硬件基础是芯片，它与传统电脑最大的不同，在于普遍采用了“CPU+GPU+NPU”的异构计算架构。其中，CPU负责复杂的管理和调度，GPU负责高强度的并行计算（如图形渲染），而新增加的NPU则是一种低功耗芯片，专门负责处理AI应用，如背景虚化或智能降噪。

目前，芯片市场主要有几股力量在推动各自的AIPC方案。

首先是传统的x86架构（一种指令集架构）联盟，以英特尔和AMD为代表。

英特尔推出了酷睿Ultra（Core Ultra）处理器，采用了“分离式Tile”（即模块化）架构，将计算、图形、NPU模块等不同单元独立封装，再组合到一起。英特尔高管在2025年10月24日的财报电话会议上表示，下一代Panther Lake处理器正按计划推进，该芯片将采用其18A（约1.8纳米）制程工艺。AMD则推出了锐龙AI300系列处理器，公开信息显示，其NPU算力达到50 TOPS（TOPS，即每秒万亿次操作，是衡量AI算力的单位）。

但x86架构并非唯一的选择，高通正试图将其在手机端积累的ARM（一种指令集架构）优势引入PC市场，ARM架构的核心优势在于低功耗。高通在2025年9月推出的骁龙X2 Elite芯片，其NPU算力据称达到80 TOPS。

此外，国产芯片厂商也在进入这个赛道：科大讯飞在其11月5日举办的AI PC发布会上，就明确宣布其“讯飞星火AIPC”方案适配了龙芯、飞腾、海光、兆芯等国产CPU；另有公开信息显示，华为也在规划搭载自研鲲鹏CPU和鸿蒙PC系统的商用AI笔记本电脑。

算力芯片够了之后，就需要操作系统来定义标准和调度算力。

在系统层面，美国微软公司依然是市场的主导者，微软制定了“Copilot+PC”的规范——这是微软为其AIPC制定的一个新标准，特指那些配备了NPU、能够在本地（而非云端）高效运行AI任务的电脑。该规范明确要求，AIPC的NPU算力“不低于40 TOPS”，并且内存“至少需要16GB”。另外，高通则联合了谷歌，正在打造一个融合Android和ChromeOS的“Android AIPC”新平台。

在国产领域，科大讯飞选择与统信UOS、麒麟等国产操作系统进行深度适配。

芯片和系统最终被组装成整机，交付给消费者，在这一环节，相关厂商的订单开始实质性落地。

华勤技术（603296.SH）就是一家代表性的ODM（原始设计制造商）厂商，其管理层在10月28日的2025年第三季度业绩说明会上表示，公司在2024年笔记本电脑（笔电）出货量突破1500万台的基础上，2025年前三季度笔电业务（包含AIPC）“实现收入超30%的增长”，预计“2025年全年收入将超过300亿元”。

华勤技术的管理层将其在AIPC赛道的竞争优势，归结为“在手机产品上积累了创新技术”，例如“轻薄设计、散热技术等方面的技术优势”，被横向“延展到笔电产品”。

另一家ODM厂商龙旗科技（603341.SH）管理层也在近期的投资者交流会上表示，AIPC领域“全球头部客户首个合作项目正式落地”，并“预计2026年AIPC业务将实现规模化出货”。

也就是说，随着芯片、系统与整机的协同落地，AIPC不再只是概念，正转化为实实在在的增量市场——对产业链上的多数厂商来说，这意味着更高价值的产品结构和更可观的单机利润空间。

最直观的溢价首先来自机壳（即结构件），主营业务包括PC结构件的英力股份（300956.SZ）管理层在11月5日举办的一场投资者交流会上就明确表示，AIPC散热需求加大，机壳需要增加散热孔，这“会导致加工单价提高30%左右”。

头豹研究院资深分析师曾涵宇在11月6日接受经济观察报记者采访时亦表示，AIPC芯片功耗较传统PC提升了“30%—50%”，这直接激发了对均热板（VC）、石墨散热片等散热模块的强劲需求；另外，要在本地设备上运行AI大模型，电脑上的多个部件都必须同步升级，其中存储和主板是两个关键环节。

在存储方面，群智咨询IT事业部资深分析师张玉彬告诉记者，为满足大模型计算需求，内存容量从16G升级至32G已成为“必然趋势”。同时，DDR5（第五代双倍数据速率内存）和PCIe 4.0/5.0 SSD（一种更高速的固态硬盘）也正在加速成为AIPC的标配。

在主板（PCB，印刷电路板）方面，新的异构芯片（CPU+GPU+NPU）则需要更复杂的主板来承载。对此，曾涵宇表示，这推动了18层以上的高多层板和HDI（高密度互连）电路板的需求，其“产品价值量较传统PC PCB提升超20%”。

此外，张玉彬还认为，随着AI对人机交互的强化，笔记本电脑的Touch Panel（触控板）也将迎来利好，预计到2026年，In-cell（内嵌式）触控笔记本面板的出货份额有望攀升至约18%。

从芯片到整机，从结构件到散热模组，AIPC已初步形成一条高溢价、高协同的完整产业链，厂商们凭借硬件升级率先收割了“换机潮”的第一波红利。

但热闹的供应链背后，一个更根本的问题浮出水面——眼下的AIPC，配得上“AI”这两个字吗？

“尚需时日”

英特尔定下的“1亿台”目标听上去气势十足。

但这1亿台AIPC的需求，究竟是靠AI的体验“拉”动的，还是被别的因素“推”动的？

2025年10月14日，微软正式终止了对Windows 10操作系统的支持，在张玉彬看来，这一变动将那些对安全性和AI功能有较高需求的主流商用企业用户，“推向了换机的快速通道”。曾涵宇亦认为，“系统迭代”是目前驱动商用换机的主因，叠加多地政府推行的“以旧换新”补贴政策，共同推动了市场需求的回暖。

换言之，至少在2025年的当下，AIPC市场的高速增长，与“Windows 10停服”带来的刚性换机需求紧密相关。

相比之下，AI功能本身的“拉力”似乎明显不足，在社交平台上，许多购买了AIPC的消费者的反馈，都集中指向了“听不懂、不好用”的体验问题：比如，家住北京的王女士最近刚花8000多元换了一台AIPC，她原本期望AI助手能帮她自动整理每周的视频会议纪要，但她发现，导出的纪要“错字连篇，还不如自己手写”；在上海从事市场工作的杨先生也遇到了类似问题，他试图让AI助手读取本地电脑上的一份季度销售报告（Excel表格），并要求其“自动生成一份总结PPT”，但结果却是AI助手生成的PPT不仅套用了错误的主题模板，图表数据也完全错误。

“最后我还得自己一页一页重做，”杨先生抱怨，“（AI）纯属帮倒忙。”

经济观察报记者在10月28日实探联想工厂时亦目睹了相似的一幕，一名工程师在演示其“天禧个人超级智能体”时，试图用语音指令调出针对《黑神话：悟空》这款游戏的专属优化模式，但在多次尝试后，AI智能体均未理解该指令，演示最终未能成功。

在深圳华强北从事多年电脑销售的吴先生则向记者表达了对硬件瓶颈的担忧。

在他看来，在软件生态之外，本地设备的物理限制也是一大难题：“现在都说本地AI，但不管是笔记本还是台式机，空间和功率总是有限的。这个算力天花板就在那里，跑不了参数太高的大模型，这才是真正限制本地体验的地方。”

联想消费业务群京东业务总经理余尚奇也向记者强调，目前AIPC的痛点包括“交互模式的反应速度仍需提升”，以及“AI生态的初期应用相对还是比较少”。

换句话说，今天的AIPC，更像是“披着AI外衣的传统电脑”——硬件已就位，软件却还在赶路，厂商们卖的是“硅基生命”的想象，用户买到的却是“智能不足”的现实。

在曾涵宇看来，当前AIPC的多数AI功能仍停留在“单一、被动的辅助操作”（如文本生成、图片修饰）层面，而并非用户所期待的、具备主动感知和跨场景协同能力的“智能伙伴”，其背后的原因是“开发者生态尚未成熟”，“厂商自研AI应用覆盖的场景有限，第三方应用适配率不足”。

在采访过程中，记者注意到，尽管AIPC在芯片算力、整机设计和供应链配套等方面已基本就绪，但真正决定用户体验的“最后一公里”，即丰富、稳定、智能的AI应用生态，尚未形成闭环。

也就是说，厂商们押注的是未来三到五年的技术演进窗口，而用户当下支付的溢价，本质上是在为一个尚未成型的智能愿景买单。正因如此，多位受访的业内人士均向记者表示，AIPC的真正爆发不会发生在2025年，而是需要等到开发者工具链完善、端侧大模型轻量化成熟，以及跨应用智能体协同机制建立之后。

“AIPC渗透率至少要到2028年才能实现占比过半的突破”。张玉彬向记者如是称。

（作者 郑晨烨）

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郑晨烨

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