近日知名機構Canalys發布了一份關于PC市場的最新報告，其中顯示在整個2024年，全球PC市場出貨的產品中，帶有獨立AI加速單元的AI PC比例大約僅占總量的17%。而在所有出貨的AI PC中，排名第一的則是大家都很熟悉的蘋果Mac系列產品，比例高達全部AI PC過去一年總出貨量的54%，遠高于其他所有品牌。

　　不得不說，這份報告確實可能令許多朋友感到驚訝。一方面縱觀市場大家不難發現，幾乎所有PC品牌都在高舉AI PC這面大旗，而且至少從2023年開始，市面上就已經不乏集成NPU的廉價產品可供選擇。在這樣的情況下，整個2024年AI PC的出貨占比甚至還不到1/5，顯現就超出了許多人的想象。

　　另一方面，雖然大家都知道蘋果早在2020年開始，就已經在他們的M系列PC處理器中集成了神經網絡引擎、也就是其他家所謂的NPU。但這些年以來，蘋果確實不像其他很多競爭對手那樣，將NPU作為旗下產品特別突出的賣點在進行宣傳。所以在市場數據最終顯示，蘋果反而可能成為2024年AI PC的最大贏家時，多少就與大家的預期不太一樣了。

　　那么問題就來了，如果嘗試去“復盤”這個市場，是否又能找到AI PC整體出貨比例低于預期，以及蘋果在其中一騎絕塵的原因呢?這其實并不難。

　　先將視線放在傳統的x86PC領域就不難發現，無論Intel、還是AMD在AI PC這個課題上的態度，過去兩年多里其實都是有那么一點曖昧的。

　　比如AMD早在2023年年初就推出了內置NPU的銳龍7000系列移動處理器，是x86生態里最早入局AI PC的廠商。但與此同時，一方面AMD在NPU的具體軟件適配上相對比較遲緩，像銳龍7000H、銳龍8000H系列的內置NPU，至今都無法在Windows11自帶的“畫圖”軟件里激活本地的交互式生圖功能。

　　另一方面，AMD旗下的主流桌面級CPU，以及基于這些桌面CPU打造的移動版銳龍HX系列處理器，也一直沒有加入NPU單元。由于這塊市場反而才是AMD優勢更大的領域，也就進一步限制了AMD NPU的軟件適配和技術影響力。

　　與此同時，Intel這邊的情況其實也沒有很好。有些朋友可能不知道的是，現在所看到的“14代酷睿處理器”其實是因為原本真正的“換代架構”難產，才不得不將13代酷睿再超頻而來的產物。而那個“消失的”換代架構，就是迄今為止在Intel主板芯片組驅動里依然可以查找到相關代碼的Meteor Lake-S平臺，也就是第一代酷睿Ultra的標壓桌面版本。正是由于它的取消，導致Intel的AI PC處理器一開始也僅有筆記本電腦平臺可選。

　　不僅如此，有看過我們三易生活此前相關內容的朋友也知道，其實對于傳統的高性能PC來說，獨立顯卡往往才是最大最強、同時也是歷史最悠久，技術最成熟的“AI算力”來源。可問題在于一方面現在各廠商、市場統計機構基本都沒有將其作為AI PC的宣發依據。另一方面當前的主流PC操作系統，確實也普遍沒能充分利用GPU的AI性能來承擔日常使用中，諸如語音助手、攝像頭優化、生成式繪圖等功能。

　　那么這是為什么呢?我們三易生活就此也與一些業內人士進行過討論。得到的一種說法，是PC廠商(包括操作系統廠商)會擔心，如果積極地使用GPU來作為AI加速器，一方面可能會導致消費者對新的、集成NPU的硬件失去興趣(因為GPU的AI性能普遍其實要高得多)。

　　另一方面由于GPU的能效要遠低于NPU，所以這也可能會帶來續航、散熱方面的問題。況且語音、視訊類的AI應用往往需要常駐后臺，如果使用GPU來執行，那么就可能會分走太多的GPU性能，轉而使得前臺需要GPU渲染的窗口(比如游戲、辦公軟件)出現明顯卡頓，會造成更加糟糕的用戶體驗。

　　雖然新款筆記本電腦已普遍“AI化”，但臺式機仍是以非AI PC為主

　　于是從結論來說，主流PC芯片廠商目前在高性能桌面平臺依然對NPU不夠積極的態度，以及本可以加速AI應用的GPU不被看作AI PC的充分條件的現實，就共同造就了如今AI PC出貨量統計比例低于大眾預期的結果。

　　明白了這一點，就可以來討論第二個話題了，那就是為什么蘋果在如今的AI PC中出貨量會高達一半以上呢?

　　從M1到M4，蘋果的自研芯片一直都集成有NPU

　　一方面，這當然是因為蘋果的自研PC芯片轉型足夠堅決，而且從初代M1開始就集成了神經網絡單元。如此一來，相比對NPU態度踟躕的x86陣營，蘋果在客觀上在近年出貨的每一臺PC產品都可以被算作是AI PC。

　　但更為重要的因素在于，相比于AI生態至今不統一、甚至有些品牌CPU、GPU、NPU各自API都可能互不相干的x86陣營來說，蘋果自研芯片與他們的統一軟硬件生態就意味著，他們在解決AI功能實際“落地”的難度上要低得多。

　　比如在目前絕大多數的x86PC上，它們的NPU通常只能適配一些簡單的智能語音助手應用。但對于蘋果而言，在發布M4系列芯片的同時，他們自己的FinalCut剪輯軟件就已經支持了基于NPU算力的視頻對象分離功能。請注意，這并不是說現階段x86PC處理器在AI性能上就比蘋果的M系列芯片要差。有看過不久前榮耀MagicBook Pro14發布會的朋友可能還記得，Intel當時也展示了他們的異構AI加速框架。而榮耀基于該框架編寫的本地AI應用，就能同時用到酷睿Ultra處理器的NPU和GPU，進行高效且低功耗的AI加速處理。

　　可問題就在于，一方面Intel的異構處理框架并不能為AMD和NVIDIA的CPU、NPU、GPU，提供跨品牌的AI加速支持。另一方面來說，就算已經有了高效的AI加速框架，對于松散的、缺乏渠道強制性的x86PC生態來說，也很難“逼迫”開發者都去主動將其適配。

　　如此一來，由于一方面硬件上至今沒有完全實現100%的NPU集成，另一方面軟件上也缺乏對AI適配的強制性措施，所以如今的x86架構AI PC在出貨量上被蘋果一家所“壓制”，似乎也就毫不令人感到意外了。