张湧：电脑也要被AI淘汰了

lameihua

　　伙伴们，大家好！

　　黄仁勋这次把电脑（PC）的命也革了。

　　AIPC，也就是内嵌了AI能力的个人电脑，可能要来了。

　　AIPC来了后，你可能不联网，也能使用一部分AI应用了。

　　那么，云端AI和本地AI，到底有什么区别？

　　现在各个国家投资上万亿，建设的都是云端AI相关的基础设施；

　　这些投入，会不会因为本地AI的发展，而变得多余了呢？

　　01

　　现在无论是WorkBuddy、Codex，还是“小龙虾”这类工具，你问一个问题，其实是把问题传到云端，由云端计算后再反馈回来。

　　这对网络的要求很高，AIPC想解决的就是这个问题。

　　算力芯片直接装到电脑里，电脑不联网就能完成一部分AI任务。

　　比如整理文件，读取本地资料，分析数据，甚至处理一些非常私密的内容。

　　这对数据隐私很重要。

　　因为特别重要的数据，一般是不敢放到云端的。

　　比如涉及商业机密、公司数据，甚至国家机密，就不可能随便上传。

　　这导致，越是高精尖、越是需要保密的工作，反而越不敢用AI。

　　所以，当AIPC成熟了，就可以把这些私密任务放在本地完成。

　　你的电脑就是一个小型的AI数据中心，也不用担心网络卡顿、服务器繁忙、隐私外泄。

　　这说明，AIPC有广阔应用空间。

　　02

　　那么AIPC来了，单机就能跑AI应用，随着时间的推移，我们现在花大价钱建设的那些智算中心，是不是就白建了呢？

　　就比如，人类第一台电脑有两个房间那么大；

　　但是随着技术进步，现在一个手机的性能，就远超当年把人类送上月球的计算机。

　　长远来看，随着人类技术的发展，能不能把一个占地几公顷的智算中心，放到一个电脑里面，也不是完全不可能。

　　但是在AI代理人的渗透率还很低的当下，这个担心有点早。

　　AIPC会吃掉一部分“简单、本地、隐私型”的AI任务。

　　但是也会促进AI普及，增加算力的使用，让高端智算中心更加重要。

　　比如，我现在会针对我孩子的某一个知识点，单独出一套试卷给他练习；

　　针对他易错的单词，专门生成一个动画讲解视频。

　　你现在买的学习机、视频课之类的，未来可能被“日抛式”、更有针对性的AI内容取代。

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　　上面这两个应用，都是我用龙虾给我儿子做的。

　　另外，复杂的任务，比如视频生成，复杂代码工程、百万级上下文分析，包括医疗、工业、科研级的模型推理……以现在的硬件能力，这些任务，单台电脑的实力还远远达不到。

　　而且AIPC也无法替代大模型的训练。

　　AIPC最多跑一些小模型，做简单的本地推理。

　　训练GPT、Claude、Gemini、DeepSeek这种级别的模型，需要海量GPU、高速互联、集中供电、液冷、网络、存储、调度系统。

　　开凿一条引水渠过来给智算中心降温，这是常有的事。

　　所以，在可以预见的未来，AIPC不会削弱光模块、液冷、电力、存储等逻辑，反而会让这些逻辑更明确。

　　03

　　AIPC如果成立，第一个结果就是换机潮。

　　之前“小龙虾”这类工具火的时候，很多人去买Mac mini，因为Mac软硬件一体，稳定性更好。

　　换机潮能有多大，关键还是看上手体验。

　　如果真的能在本地稳定完成PPT、文件处理、资料整理、离线AI任务，那口碑传播会很快，很多人会开始对自己手里的电脑“不满意”。

　　软件企业可能焕发第二春。

　　当电脑本身具备AI能力，软件企业就可以围绕AIPC重新设计软件。

　　过去软件可能要自己做AI功能，未来可能只需要把数据库和接口做好，让本地AI调用它，软件就能重新发挥价值。

　　不过软件这块，美国公司可能更有优势。

　　美国用户已经形成软件付费习惯，软件收费比较高，也比较稳定。

　　国内对付费软件的接受度不高，一旦原来免费的工具开始收费，很多人就弃用了。

　　国内软件企业又特别卷，大家卷价格，最后很难形成持续高盈利。

　　所以AI软件、AI应用这部分，可能会跟着AIPC情绪走一波，但稳定性不如硬件。

　　04

　　AIPC不能简单类比智能手机。

　　手机人人都要用，可电脑不是。

　　很多人没有使用电脑的习惯，日常很多事情都在手机上解决。

　　AIPC的普及面，不一定能像智能手机那么大。

　　但对办公人群、内容生产者、程序员、投研人员、企业用户来说，AIPC的吸引力会很强。

　　现在真正深度使用AI代理人（Agent）的人，可能连1%都不到。

　　未来一旦AIPC成熟，使用面会明显扩大。

　　还有一个问题：AIPC能不能顺利进入中国？

　　如果AIPC装的是最先进的英伟达芯片，美国可能不允许流入中国，国产AIPC替代可能又成了一条新的投资路线。

　　总而言之，AIPC是AI发展的关键节点，是扩大AI渗透率的重要发明。

　　对AI基础设施的需求，还处在井喷式上涨的阶段，远远没有到顶的迹象。