文｜奇點(diǎn)研究社，作者 | 孟雯

過(guò)去三年，端側(cè)AI始終處于一種尷尬狀態(tài)。

手機(jī)廠商在講端側(cè)大模型，PC廠商在講AI PC，汽車廠商在講智能座艙，幾乎所有人都在描繪同一個(gè)未來(lái)：AI不再住在云端，而是直接運(yùn)行在用戶身邊的設(shè)備里。

但每次走到落地環(huán)節(jié)，故事總會(huì)卡住。模型能跑，卻跑不快；功能能做，卻做不深；演示看起來(lái)驚艷，真正交到用戶手里卻變成了閹割版體驗(yàn)。

問(wèn)題不在AI本身，大模型的能力突飛猛進(jìn)，Agent開(kāi)始具備規(guī)劃、推理和執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力，但終端硬件的發(fā)展速度，遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上AI的進(jìn)化速度。

剛剛結(jié)束的Computex，黃仁勛發(fā)布了英偉達(dá)的PC處理器RTX Spark，號(hào)稱全球首款專為"個(gè)人智能體"打造的 Windows PC 超級(jí)芯片，戴爾、惠普、聯(lián)想、微軟Surface，首批合作名單幾乎是整個(gè)Windows PC行業(yè)的點(diǎn)名冊(cè)，預(yù)計(jì)今年秋天開(kāi)始出貨。

這未必是一款立刻改變PC市場(chǎng)格局的產(chǎn)品，但卻是端側(cè)AI發(fā)展三年來(lái)重要的硬件信號(hào)，它意味著那些過(guò)去只能在云端完成的任務(wù)，有機(jī)會(huì)被搬到本地設(shè)備上運(yùn)行。

AI PC的故事講了三年，終于等來(lái)一個(gè)像樣的底座。

01 端側(cè)AI的硬件天花板被打破

在談及RTX Spark之前，我們要先搞清楚，AI PC喊了三年，究竟走到了哪一步？

如果從供給側(cè)來(lái)看，這個(gè)行業(yè)其實(shí)已經(jīng)完成了絕大部分準(zhǔn)備工作。芯片廠商解決了本地推理的硬件問(wèn)題，英特爾推出Core Ultra系列、AMD發(fā)布Ryzen AI平臺(tái)、高通憑借驍龍X Elite重返PC市場(chǎng)，NPU成為新一代處理器發(fā)布會(huì)上出現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵詞。

DeepSeek、通義千問(wèn)等大模型也開(kāi)始推出面向端側(cè)的輕量化版本，讓本地運(yùn)行AI成為可能。

整機(jī)廠的投入更是幾乎不計(jì)成本。聯(lián)想先后發(fā)布YOGA AI元啟和小新AI PC系列，戴爾把整條產(chǎn)品線重新命名向AI靠攏，華碩、惠普、華為也都把AI PC列為核心戰(zhàn)略。

根據(jù)Canalys數(shù)據(jù)，2024年全球AI PC出貨量已達(dá)到約4800萬(wàn)臺(tái)，占全年P(guān)C出貨量近20%；機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)2025年這一比例將進(jìn)一步提升至40%以上。

但供給側(cè)的整裝待發(fā)，并沒(méi)有在需求側(cè)激起相應(yīng)的水花。行業(yè)回答的是“AI能否進(jìn)入PC”，用戶關(guān)心的是AI進(jìn)入PC之后，能幫我做什么？

大多數(shù)消費(fèi)者不會(huì)因?yàn)殡娔X擁有45 TOPS還是60 TOPS的NPU算力而產(chǎn)生換機(jī)沖動(dòng)。戴爾高管曾在***訪中提到：消費(fèi)者并不是基于AI來(lái)購(gòu)買(mǎi)的，事實(shí)上AI可能讓他們更困惑，而不是幫助他們理解一個(gè)具體的結(jié)果。

這句話戳中了AI PC的癥結(jié)，行業(yè)一直在強(qiáng)調(diào)算力，卻始終沒(méi)有創(chuàng)造出足夠強(qiáng)烈的換機(jī)理由。再往下追問(wèn)，為什么行業(yè)始終沒(méi)能創(chuàng)造出有吸引力的AI應(yīng)用？

癥結(jié)的根源，是算力底座本身就不夠用。

2024年微軟提出Copilot+ PC認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，核心門(mén)檻是NPU算力不低于40 TOPS。這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)在當(dāng)時(shí)有其合理性，NPU功耗低、適合處理輕量的本地AI任務(wù)，比如實(shí)時(shí)字幕、圖像識(shí)別、語(yǔ)義搜索等。

但隨著智能體的繁榮，端側(cè)AI的發(fā)展目標(biāo)已經(jīng)改變，過(guò)去大家討論的是“如何讓AI在設(shè)備上跑起來(lái)”，現(xiàn)在大家討論的是“如何讓Agent在設(shè)備上干活”。

兩者對(duì)于硬件的要求完全不在一個(gè)量級(jí)。NPU本質(zhì)上仍然是一種高度專用化的計(jì)算單元。它擅長(zhǎng)規(guī)則明確、流程固定的任務(wù)。一旦遇到需要復(fù)雜推理和多步規(guī)劃的Agent任務(wù)，就顯得力不從心了。

傳統(tǒng)Windows PC的CPU和GPU各自獨(dú)占內(nèi)存，數(shù)據(jù)在兩者之間搬運(yùn)的成本極高。當(dāng)AI模型的參數(shù)量動(dòng)輒以十億計(jì)，這種割裂的內(nèi)存設(shè)計(jì)成為了物理瓶頸，不是算力不夠，而是數(shù)據(jù)根本“喂不進(jìn)去”。

而這個(gè)問(wèn)題，英偉達(dá)想用RTX Spark一次性解決。

RTX Spark的核心創(chuàng)新是通過(guò)NVLink-C2C技術(shù)將CPU和GPU深度綁定，實(shí)現(xiàn)了600GB/s的雙向內(nèi)存帶寬，這項(xiàng)技術(shù)原本只存在于數(shù)據(jù)中心級(jí)別的Grace Hopper超級(jí)芯片上。

統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)帶來(lái)的最大改變，是CPU和GPU能夠共享同一塊內(nèi)存池。這套架構(gòu)此前在消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)只有一個(gè)玩家做到過(guò)，就是蘋(píng)果的M系列芯片。

但英偉達(dá)擁有蘋(píng)果沒(méi)有的東西：CUDA。

很多人把CUDA理解為一個(gè)開(kāi)發(fā)工具，實(shí)際上，它更像是AI時(shí)代最重要的基礎(chǔ)設(shè)施。過(guò)去二十年，CUDA已經(jīng)成為全球AI開(kāi)發(fā)者最熟悉的開(kāi)發(fā)環(huán)境。PyTorch、TensorRT、llama.cpp等主流AI開(kāi)發(fā)工具的第一適配平臺(tái)都是CUDA，全球絕大多數(shù)AI模型的訓(xùn)練和推理管線都建立在CUDA之上。

把原本屬于數(shù)據(jù)中心的能力，下放到消費(fèi)級(jí)PC，才是RTX Spark的殺手锏。

高通的Snapdragon X2 Elite Extreme的NPU算力在紙面上更高（約80 TOPS對(duì)比RTX Spark的神經(jīng)處理單元），但高通沒(méi)有CUDA，它的AI加速依賴QNN框架，與主流AI開(kāi)發(fā)者生態(tài)之間存在一道不小的鴻溝。

蘋(píng)果的M5芯片在端側(cè)AI性能和能效上依然是基準(zhǔn)，是行業(yè)標(biāo)桿，但蘋(píng)果運(yùn)行的是macOS，而非Windows生態(tài)。

對(duì)整個(gè)Windows生態(tài)而言，RTX Spark帶來(lái)的意義顯然不同。

而且英偉達(dá)選擇的入場(chǎng)時(shí)機(jī)也很巧妙。過(guò)去十年，高通幾乎承擔(dān)了Windows ARM生態(tài)的拓荒工作。Prism模擬層逐漸成熟，Windows ARM開(kāi)始具備日常使用能力。

與此同時(shí)，蘋(píng)果M系列證明了ARM架構(gòu)可以在性能和功耗上同時(shí)超越x86。英偉達(dá)等到路修好了，才開(kāi)著CUDA這輛“重卡”駛來(lái)。

不過(guò)RTX Spark目前還未上市，價(jià)格未知，市場(chǎng)反應(yīng)尚待驗(yàn)證。天風(fēng)國(guó)際分析師郭明錤根據(jù)供應(yīng)鏈調(diào)查判斷，搭載N1X和N1芯片的設(shè)備未來(lái)兩年出貨量約1000萬(wàn)臺(tái)，主要面向?qū)Ρ镜囟薃I算力有需求的重度用戶，這是一個(gè)相當(dāng)小眾的開(kāi)始。

RTX Spark之所以會(huì)引發(fā)如此高的關(guān)注，在于它釋放出一個(gè)信號(hào)：在端側(cè)本地運(yùn)行百億參數(shù)模型，不再是極客的專屬游戲，而是即將走入消費(fèi)市場(chǎng)的“標(biāo)配”。

02 英偉達(dá)下場(chǎng)，聯(lián)想等到“東風(fēng)”

在RTX Spark的首發(fā)合作名單里，聯(lián)想的出現(xiàn)并不意外。

聯(lián)想是目前全球AI PC市場(chǎng)份額最大的整機(jī)廠，微軟披露的數(shù)據(jù)顯示其在Windows AI PC細(xì)分市場(chǎng)的全球份額達(dá)到31%。當(dāng)英偉達(dá)需要第一批把RTX Spark推向消費(fèi)者的合作伙伴時(shí)，聯(lián)想幾乎是最自然的選擇。

Computex 2026展臺(tái)上，聯(lián)想展示了Yoga Pro 9n：一臺(tái)15英寸的筆記本，搭載RTX Spark平臺(tái)，定位創(chuàng)作者、AI開(kāi)發(fā)者和專業(yè)用戶。

對(duì)于英偉達(dá)來(lái)說(shuō)，RTX Spark不是數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品，而是面向消費(fèi)者的新平臺(tái)。

再?gòu)?qiáng)的芯片，也需要整機(jī)廠把它送到用戶手里，而聯(lián)想是全球最大的PC廠商，也是目前AI PC布局最激進(jìn)的玩家之一。

從2024年開(kāi)始，楊元慶便不斷向外界強(qiáng)調(diào)“混合式AI”的概念。在個(gè)人端，聯(lián)想推出天禧AI智能體，希望成為用戶跨設(shè)備的個(gè)人助手；在企業(yè)端，推出擎天AI平臺(tái)以及覆蓋多個(gè)行業(yè)場(chǎng)景的智能體矩陣。

在聯(lián)想的構(gòu)想中，未來(lái)用戶不再打開(kāi)一個(gè)個(gè)應(yīng)用完成工作，而是直接向智能體提出需求，由AI自主規(guī)劃任務(wù)、調(diào)用工具、協(xié)調(diào)***并完成執(zhí)行。

能看出，聯(lián)想想講述“下一代人機(jī)交互入口”的故事，這套邏輯成立的前提，便是端側(cè)算力足夠強(qiáng)大。RTX Spark的出現(xiàn)，第一次讓這個(gè)缺口有了被補(bǔ)上的可能。

這也是為什么聯(lián)想比其他PC廠商更值得關(guān)注，因?yàn)樗⒉皇墙裉觳砰_(kāi)始布局AI，過(guò)去幾年積累的軟件能力和生態(tài)能力，決定了它有機(jī)會(huì)成為第一批把算力升級(jí)轉(zhuǎn)化為用戶體驗(yàn)升級(jí)的廠商。

數(shù)據(jù)也支撐這個(gè)判斷：聯(lián)想上個(gè)財(cái)年AI相關(guān)業(yè)務(wù)收入同比增長(zhǎng)105%，AI PC滲透率占其全部PC出貨量的30%。

聯(lián)想已經(jīng)為AI PC投入了足夠長(zhǎng)的時(shí)間和***，當(dāng)新的算力平臺(tái)出現(xiàn)時(shí)，自然會(huì)比大多數(shù)整機(jī)廠更容易吃到第一波紅利。

不過(guò)機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)往往同時(shí)出現(xiàn)。聯(lián)想擅長(zhǎng)供應(yīng)鏈管理、渠道能力和規(guī)模化制造，可AI時(shí)代競(jìng)爭(zhēng)的重點(diǎn)，正在轉(zhuǎn)向智能體體驗(yàn)、軟件生態(tài)和用戶留存。

此外，聯(lián)想同時(shí)是英偉達(dá)、AMD、高通、英特爾四家芯片巨頭的合作伙伴，楊元慶的說(shuō)法是"不同芯片廠商有不同長(zhǎng)項(xiàng)，AI云端是英偉達(dá)，PC終端是英特爾AMD，移動(dòng)端是高通"。

這套多元化邏輯有其合理性，但也意味著聯(lián)想必須在所有方向上同步投入，在軟件層保持對(duì)每一代新芯片的快速適配。

英偉達(dá)的RTX Spark路線圖已經(jīng)規(guī)劃了三代產(chǎn)品，每一代迭代都要求聯(lián)想的軟件棧跟上，這也是一個(gè)持續(xù)的工程壓力。

當(dāng)RTX Spark帶來(lái)新一輪算力躍遷之后，聯(lián)想能否把這種硬件升級(jí)轉(zhuǎn)化為用戶真正能夠感知的體驗(yàn)升級(jí)，是一大考驗(yàn)。如果把視野再放大一些，這個(gè)難題其實(shí)也不僅僅屬于聯(lián)想。

03 高端之外，數(shù)十億終端的潛力戰(zhàn)場(chǎng)

RTX Spark能夠滿足有足夠購(gòu)買(mǎi)力、有本地AI算力需求的高端PC用戶，但端側(cè)AI的戰(zhàn)場(chǎng)，遠(yuǎn)比這寬廣。

全球有超400億臺(tái)智能終端設(shè)備，包括手機(jī)、汽車、可穿戴設(shè)備、智能家居等，這些設(shè)備不可能搭載RTX Spark級(jí)別的芯片，它們的算力預(yù)算以TOPS計(jì)，不以Petaflop計(jì)；它們的功耗窗口以毫瓦計(jì)，不以瓦計(jì)。

但它們同樣需要在本地運(yùn)行AI，同樣需要在斷網(wǎng)、弱網(wǎng)環(huán)境下完成感知、理解和決策。

如何在極度受限的端側(cè)設(shè)備上，把AI能力做到極致？這是RTX Spark照不到的戰(zhàn)場(chǎng)，也是端側(cè)AI普及的關(guān)鍵。

這也是國(guó)產(chǎn)廠商面壁智能試圖回答的問(wèn)題。面壁的核心產(chǎn)品MiniCPM系列端側(cè)小模型，專為***受限設(shè)備設(shè)計(jì)，從AI手機(jī)、AI PC，到智能座艙、可穿戴設(shè)備都有落地。

面壁提出的"密度定律"認(rèn)為，大模型的知識(shí)密度每3.3個(gè)月翻一番，模型會(huì)變得越來(lái)越小，但能力越來(lái)越強(qiáng)，這是一個(gè)關(guān)于小模型效率的長(zhǎng)期押注。

今年5月，面壁發(fā)布的MiniCPM5-1B，在部分能力維度上已經(jīng)超越了GPT-4o的早期版本，而參數(shù)量只有10億。

面壁和英偉達(dá)的RTX Spark也是一種互補(bǔ)。RTX Spark打開(kāi)了高端PC端側(cè)AI的天花板，面壁做的是在***受限條件下讓更多設(shè)備獲得AI能力。

RTX Spark打開(kāi)了高端PC端側(cè)AI的天花板，讓復(fù)雜Agent能夠在本地跑起來(lái)；面壁則在***受限終端上，讓更多設(shè)備獲得可用AI能力。

一個(gè)是“算力充足，如何釋放潛力”，一個(gè)是“算力受限，如何用好每一個(gè)TOPS”。

面壁CEO李大海曾說(shuō)，2026年裝上面壁端側(cè)模型的設(shè)備數(shù)將達(dá)到2025年的10倍。這意味著端側(cè)AI的普及不會(huì)僅依賴高端PC，也需要在低算力設(shè)備上建立可持續(xù)的小模型生態(tài)。

誰(shuí)能在更小的***預(yù)算內(nèi)提供更好的體驗(yàn)，誰(shuí)就有機(jī)會(huì)勝出。

英偉達(dá)的入場(chǎng)，像一聲發(fā)令槍，把開(kāi)發(fā)者的注意力和資本的目光引向端側(cè)，推動(dòng)更多應(yīng)用開(kāi)始針對(duì)本地AI能力進(jìn)行優(yōu)化。

這些勢(shì)能會(huì)漫過(guò)RTX Spark本身，擴(kuò)散到整個(gè)端側(cè)AI生態(tài)。

當(dāng)然，理想與現(xiàn)實(shí)之間還隔著幾道坎，Windows ARM的軟件適配率仍然不足30%，消費(fèi)市場(chǎng)對(duì)AI PC的真實(shí)換機(jī)意愿還存在爭(zhēng)議。

但誰(shuí)又能說(shuō)今天的小眾，不會(huì)成為明天的主流，就像2020年蘋(píng)果發(fā)布M1的時(shí)候，沒(méi)人能預(yù)見(jiàn)五年后它在筆記本電腦處理器的市場(chǎng)份額幾乎與AMD持平。

從Tegra的移動(dòng)芯片失敗，到收購(gòu)ARM的折戟、Grace CPU在數(shù)據(jù)中心的試水，再到今天RTX Spark的正式入場(chǎng)，英偉達(dá)用二十年時(shí)間，把AI算力從數(shù)據(jù)中心搬到了個(gè)人電腦。

RTX Spark未必就是最終答案，其銷量、價(jià)格、軟件生態(tài)和市場(chǎng)接受度，都還有待驗(yàn)證，但它改變了端側(cè)AI產(chǎn)業(yè)的起跑線。

這樣看來(lái)，英偉達(dá)更像搭臺(tái)者，聯(lián)想、面壁，以及所有試圖在端側(cè)AI重寫(xiě)規(guī)則的人，才是主角。返回搜狐，查看更多