2024 年的 PC 市場相當有趣：憑借與微軟的良好合作關系，英特爾用酷睿 ULTRA 晶片搶占了 AI PC 的輿論陣地，提出有 3U（CPU、GPU、NPU）、Copilot 按鍵、搭載 Copilot AI 的電腦才算是 AI PC；高通骁龍 X 受算力限制，則将中心放到了混合模型上，提出讓端側算力與雲端算力結合，和英特爾與微軟的合作搭上了線。
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後知後覺的 AMD 沒有趕上去年 AI 的「末班車」，是以将重建 AI 帝國的重任放到了其下一代筆記本晶片上。為了展現決心，AMD 甚至效仿英特爾，直接在下一代 CPU 的型号上加入了 AI 的字眼。而從 2018 年就将 GPU 算力細化成CUDA、RT Core、Tensor Core 的英偉達，更是用強大的算力為 AI PC 提供了算力基礎，用 RTX for AI 使玩家可以在自己電腦上運作真正的大型 AI 模型。
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盡管這四家品牌在 AI PC 專注的領域各有不同，其中一個更是還沒起步，但為了確定自己的能在未來的 AI 軍備競賽中奪得頭籌，四大晶片品牌都在想盡辦法強化消費者對自己 AI PC 的品牌認知，在輿論戰場上打得難舍難分。
此時，一個大家意想不到的品牌「坐不住了」：
據台媒「經濟日報」報道，有傳言稱聯發科公司将攜手開發 ARM 架構的 AI PC 處理器，預計第三季度完成設計定案，第四季度進入驗證。
聯發科下場優勢何在？
其實聯發科與英偉達合作進入 AI PC 領域，在我看來對雙方都是一件好事。
首先，聯發科的技術背景主要集中在高效能與低功耗處理器設計上，這在 AI PC 領域尤為重要：AI 應用通常需要大量的資料處理和長時間的運作，高效能與低功耗的處理器能顯著提高裝置的性能和使用時長。
此外，聯發科在成本控制方面表現出色，這使得其産品在價格敏感的市場中具有更高的競争力，這一點對于想要在中低端市場快速擴張的品牌尤其關鍵。
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此外，聯發科與英偉達的合作可能帶來技術上的互補，尤其是在 GPU 和 AI 計算能力方面。這種合作可以讓聯發科利用英偉達在 AI 和圖形處理領域的先進技術，加速其産品的市場推廣和應用普及。
盡管存在這些優勢，聯發科在 AI PC 市場也面臨着不少挑戰。
在 AI 領域，尤其是高端市場，需要強大的技術生态和支援系統來驅動創新和應用開發。英特爾和英偉達在這方面擁有成熟的生态系統，而強大的技術生态對于推動技術創新和應用開發至關重要。但聯發科在這一領域資源相對有限，還需時間建立和優化其 AI 生态。
另一方面，盡管 ARM 架構具有其獨特的優勢，但在某些高端 AI 應用場景中，英偉達的 CUDA 性能和英特爾的 Xeon/Xeon W 處理器依舊有着無法取代的優勢優勢。
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總的來說，聯發科進入 AI PC 晶片市場，借助其成本效益和移動技術的優勢，有機會在中低端市場切入，但要在高端市場取得成功，還需要克服品牌和技術生态的挑戰。
市場定位至關重要
由于消息還處于「傳言」的階段，我們也無法确定兩者最後的合作方式。但如果消息屬實，雙方具體合作晶片的市場定位其實沒有太多選擇的餘地：
首先，考慮到聯發科的傳統市場定位，他們可能不會立即進入高端 AI PC 晶片市場。這個市場已被英特爾和英偉達等老牌巨頭占據，他們擁有更成熟的技術解決方案和更深入的行業關系。相反，聯發科可能會選擇利用其成本效益優勢，針對成本敏感的消費者和企業客戶，推出成本效益高的産品。
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換句話說，聯發科的 AI PC 可能會将教育市場和中小企業作為首要客戶群體。在這些市場中，使用者通常尋求經濟實惠的解決方案，這些解決方案能夠滿足基本的計算和資料處理需求，同時具備一定的 AI 功能來支援教育應用或商務操作。聯發科可以利用其在移動處理器領域的技術積累，提供能夠運作基本 AI 應用的低成本晶片，如智能助手、基本的圖像和語音處理功能等。
對于創作和大型 AI 應用市場，因這些領域對處理器的性能要求較高，聯發科初期可能會避免直接與高端産品競争。相反，他們可能會通過提供适用于入門級和中級市場的創作工具，逐漸建立品牌信譽，再逐漸向更高端的市場擴充。這樣的政策可以讓聯發科在積累足夠的經驗和市場佔有率後，逐漸向高端市場發起挑戰。
總之，聯發科與英偉達的合作可能會在低至中端市場推出具有競争力的 AI PC 晶片，特别是針對教育和中小企業市場，以及入門級創作工具。這将允許他們利用自身的成本優勢，在 AI PC 市場中穩步發展，為未來可能的高端市場進入打下基礎。
AI PC 是時候正規起來了
但話又說回來，就現在 AI PC 的現況來看，我們固然希望看到更多的新玩家入場。但比起讓「AI PC」充斥市場，我們更需要讓 AI PC 的市場透明化，用明确和統一的技術标準将産品功能标準化，推動技術的透明度和可預測性。
我們可以基于AI PC的內建性能（CPU、GPU、NPU）以及它們在實際AI應用中的表現，将AI PC分為以下級别：
AIPC L1：入門級，适用于基礎的AI任務，如語音助手、簡單圖像識别等，總算力達到 15 TOPS。
AIPC L2：标準級，能處理較為複雜的AI應用，如進階圖像和語音處理，适合多媒體内容創作，總算力至少為 45 TOPS。
AIPC L3：進階，适合運作實時視訊分析和複雜的機器學習模型，為專業圖像處理和資料科學提供支援，總算力達到 90 TOPS。
AIPC L4：專業級，專為大規模機器學習模型和進階深度學習應用設計，适用于 AI 研究和大資料分析，總算力超過 180 TOPS。
這種明确的分級将使消費者能夠根據個人需求和預算選擇最合适的産品級别：普通使用者或學生可能會選擇 AIPC L1 或 L2 級别的裝置，而專業研究人員或資料科學家則可能需要 AIPC L3 或 L4 級别的更高性能機型。同時，這一分級也将幫助軟體開發者更好地為不同性能級别的硬體優化其應用，提高整體軟體性能和使用者體驗。
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未來的 AI PC 市場也應側重于如何服務使用者需求，而非單純的技術競争。建立全面且清晰的市場分級标準至關重要，它不僅幫助消費者作出明智的選擇，也促使廠商在明确的市場定位下優化産品開發，讓産品更符合消費者的實際需求。
從使用者的角度看，AI PC 市場的發展方向應當是讓 AI 成為提升個人和企業生産力的工具，而不僅僅是技術的展示。隻有讓更多的使用者能夠負擔得起并利用這些高科技産品去解決實際問題，AI PC 的真正價值才能得到展現。也隻有這樣，AI PC 才能真正走進大衆的生活，成為推動社會進步的力量。