快科技 10 月 30 日消息，市场研究机构 Omdia 近日发布的一份预测报告揭示了 AI PC 市场的虚假繁荣：一方面是行业渗透率的高歌猛进，另一方面却是消费者的反应平平。

数据显示，虽然 AI PC 的出货量占比预计在 2027 年将达到 60%，但真正为了 AI 功能而下单的买家仅占 9%，更多用户升级动机仅仅是旧机变慢、出现故障或希望更换更好的型号。

既然用户并非冲着 AI 而来，为何渗透率仍将快速攀升？答案在于换机周期本身。无论用户是否主动选择 AI，每一轮自然换机都会将本地 AI 能力的装机基数向前推进一步，这种被动普及恰恰是 AI PC 扩张的主要动力。

更深层推动力则来自云端 AI 的反向压力。主流云厂商转向按 token 计费后，任务成本往往只能在运行结束后才能看清，而 AI 智能体又会触发长链路的多次调用，使得云上 AI 的支出越来越难以预测和管理。

与此同时，纯云端 AI 还带来了合规、数据主权以及 IT 盲区等问题，数据显示 78% 的办公用户每周多次使用 AI，但仅有 12% 通过公司账号进行访问，这意味着大量 AI 使用游离在企业 IT 管控之外。

而且技术侧的进步也为本地化创造了条件，开源模型权重与前沿闭源模型之间的差距正在快速缩小，量化技术让模型能够压缩进 PC 内存运行，NPU 逐渐成为新一代 PC 的标配组件，这些因素共同让更多 AI 工作负载具备在本地完成的可能性。

不过 AI PC 的普及真正致命的硬件瓶颈还是内存价格。自 2025 年以来，由于本地运行大模型对内存容量和速度的要求极高，内存成本在整机物料清单中的占比已从原来的 15% 飙升至近 40%。

这意味着厂商必须在配置与售价之间进行艰难的平衡，否则高昂的溢价将直接劝退普通买家，厂商需要证明，通过本地 AI 节省下的云端订阅费，足以抵消更高端硬件配置带来的溢价。

如果这一逻辑无法在商业模式上闭环，AI PC 或许只能在相当长的一段时间内维持名声响、利薄弱的尴尬局面。

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责任编辑：青山