近日知名机构 Canalys 发布了一份关于 PC 市场的最新报告，其中显示在整个 2024 年，全球 PC 市场出货的产品中，带有独立 AI 加速单元的 AI PC 比例大约仅占总量的 17%。而在所有出货的 AI PC 中，排名第一的则是大家都很熟悉的苹果 Mac 系列产品，比例高达全部 AI PC 过去一年总出货量的 54%，远高于其他所有品牌。

不得不说，这份报告确实可能令许多朋友感到惊讶。一方面纵观市场大家不难发现，几乎所有 PC 品牌都在高举 AI PC 这面大旗，而且至少从 2023 年开始，市面上就已经不乏集成 NPU 的廉价产品可供选择。在这样的情况下，整个 2024 年 AI PC 的出货占比甚至还不到 1/5，显现就超出了许多人的想象。

另一方面，虽然大家都知道苹果早在 2020 年开始，就已经在他们的 M 系列 PC 处理器中集成了神经网络引擎、也就是其他家所谓的 NPU。但这些年以来，苹果确实不像其他很多竞争对手那样，将 NPU 作为旗下产品特别突出的卖点在进行宣传。所以在市场数据最终显示，苹果反而可能成为 2024 年 AI PC 的最大赢家时，多少就与大家的预期不太一样了。

那么问题就来了，如果尝试去 " 复盘 " 这个市场，是否又能找到 AI PC 整体出货比例低于预期，以及苹果在其中一骑绝尘的原因呢？这其实并不难。

先将视线放在传统的 x86 PC 领域就不难发现，无论 Intel、还是 AMD 在 AI PC 这个课题上的态度，过去两年多里其实都是有那么一点暧昧的。

比如 AMD 早在 2023 年年初就推出了内置 NPU 的锐龙 7000 系列移动处理器，是 x86 生态里最早入局 AI PC 的厂商。但与此同时，一方面 AMD 在 NPU 的具体软件适配上相对比较迟缓，像锐龙 7000H、锐龙 8000H 系列的内置 NPU，至今都无法在 Windows 11 自带的 " 画图 " 软件里激活本地的交互式生图功能。

另一方面，AMD 旗下的主流桌面级 CPU，以及基于这些桌面 CPU 打造的移动版锐龙 HX 系列处理器，也一直没有加入 NPU 单元。由于这块市场反而才是 AMD 优势更大的领域，也就进一步限制了 AMD NPU 的软件适配和技术影响力。

与此同时，Intel 这边的情况其实也没有很好。有些朋友可能不知道的是，现在所看到的 "14 代酷睿处理器 " 其实是因为原本真正的 " 换代架构 " 难产，才不得不将 13 代酷睿再超频而来的产物。而那个 " 消失的 " 换代架构，就是迄今为止在 Intel 主板芯片组驱动里依然可以查找到相关代码的 Meteor Lake-S 平台，也就是第一代酷睿 Ultra 的标压桌面版本。正是由于它的取消，导致 Intel 的 AI PC 处理器一开始也仅有笔记本电脑平台可选。

不仅如此，有看过我们三易生活此前相关内容的朋友也知道，其实对于传统的高性能 PC 来说，独立显卡往往才是最大最强、同时也是历史最悠久，技术最成熟的 "AI 算力 " 来源。可问题在于一方面现在各厂商、市场统计机构基本都没有将其作为 AI PC 的宣发依据。另一方面当前的主流 PC 操作系统，确实也普遍没能充分利用 GPU 的 AI 性能来承担日常使用中，诸如语音助手、摄像头优化、生成式绘图等功能。

那么这是为什么呢？我们三易生活就此也与一些业内人士进行过讨论。得到的一种说法，是 PC 厂商（包括操作系统厂商）会担心，如果积极地使用 GPU 来作为 AI 加速器，一方面可能会导致消费者对新的、集成 NPU 的硬件失去兴趣（因为 GPU 的 AI 性能普遍其实要高得多）。

另一方面由于 GPU 的能效要远低于 NPU，所以这也可能会带来续航、散热方面的问题。况且语音、视讯类的 AI 应用往往需要常驻后台，如果使用 GPU 来执行，那么就可能会分走太多的 GPU 性能，转而使得前台需要 GPU 渲染的窗口（比如游戏、办公软件）出现明显卡顿，会造成更加糟糕的用户体验。

虽然新款笔记本电脑已普遍 "AI 化 "，但台式机仍是以非 AI PC 为主

于是从结论来说，主流 PC 芯片厂商目前在高性能桌面平台依然对 NPU 不够积极的态度，以及本可以加速 AI 应用的 GPU 不被看作 AI PC 的充分条件的现实，就共同造就了如今 AI PC 出货量统计比例低于大众预期的结果。

明白了这一点，就可以来讨论第二个话题了，那就是为什么苹果在如今的 AI PC 中出货量会高达一半以上呢？

从 M1 到 M4，苹果的自研芯片一直都集成有 NPU

一方面，这当然是因为苹果的自研 PC 芯片转型足够坚决，而且从初代 M1 开始就集成了神经网络单元。如此一来，相比对 NPU 态度踟蹰的 x86 阵营，苹果在客观上在近年出货的每一台 PC 产品都可以被算作是 AI PC。

但更为重要的因素在于，相比于 AI 生态至今不统一、甚至有些品牌 CPU、GPU、NPU 各自 API 都可能互不相干的 x86 阵营来说，苹果自研芯片与他们的统一软硬件生态就意味着，他们在解决 AI 功能实际 " 落地 " 的难度上要低得多。

比如在目前绝大多数的 x86 PC 上，它们的 NPU 通常只能适配一些简单的智能语音助手应用。但对于苹果而言，在发布 M4 系列芯片的同时，他们自己的 FinalCut 剪辑软件就已经支持了基于 NPU 算力的视频对象分离功能。

请注意，这并不是说现阶段 x86 PC 处理器在 AI 性能上就比苹果的 M 系列芯片要差。有看过不久前荣耀 MagicBook Pro 14 发布会的朋友可能还记得，Intel 当时也展示了他们的异构 AI 加速框架。而荣耀基于该框架编写的本地 AI 应用，就能同时用到酷睿 Ultra 处理器的 NPU 和 GPU，进行高效且低功耗的 AI 加速处理。

可问题就在于，一方面 Intel 的异构处理框架并不能为 AMD 和 NVIDIA 的 CPU、NPU、GPU，提供跨品牌的 AI 加速支持。另一方面来说，就算已经有了高效的 AI 加速框架，对于松散的、缺乏渠道强制性的 x86 PC 生态来说，也很难 " 逼迫 " 开发者都去主动将其适配。

如此一来，由于一方面硬件上至今没有完全实现 100% 的 NPU 集成，另一方面软件上也缺乏对 AI 适配的强制性措施，所以如今的 x86 架构 AI PC 在出货量上被苹果一家所 " 压制 "，似乎也就毫不令人感到意外了。

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