英特尔承认AI芯片遇冷,AI PC怎就叫好不叫座

2024年是AI PC元年,这无疑是整个PC行业在过去一年反复渲染的概念。那么AI PC在过去一年真的获得了消费者的青睐吗?如今作为AI PC这个概念主要的鼓吹者,英特尔站出来踩了脚刹车。

日前在英特尔的2025年第一季度财报电话会上,当被投资者问及“为什么老一代产品(如Raptor Lake)的需求比新一代产品(MeteorLake)更多,是为了更高的利润率主推老产品”时,英特尔产品部门负责人米歇尔・约翰斯顿・霍尔索斯的回答,是“客户对N-1和N-2产品有更大需求,这样他们可以继续提供消费者真正需要的价格。”

这里投资者提出的需求转向老产品现象,来源于英特尔方面对于“Intel 7”工艺节点产能出现短缺的解释,其表示这一工艺产能短缺的原因是“N-1和N-2”产品需求的意外激增。N-1和N-2代表前一代或前两代处理器,比如英特尔目前最新的处理器是MeteorLake架构的酷睿Ultra系列,所以N-1和N-2就分别是指14代和13代酷睿。

简而言之,英特尔方面在财报电话会议上的说法,其实从侧面证实了市场对于13代、14代酷睿的需求,远胜过最新的附带NPU单元的酷睿Ultra系列,也印证此前分析机构Canalys对于AI PC出货量的追踪数据。

Canalys公布的相关数据中显示,在整个2024年全球PC市场出货的产品中,带有专门处理AI工作负载(如NPU)芯片或模块的AI PC,比例仅占总量的17%。更令人玩味的是,在这17%里还有54%是苹果的Mac系列机型,也就是说即便英特尔的Meteor Lake和Lunar Lake完全占据了剩余的份额,在整个PC市场中也只有9.18%。

在AI PC这个赛道,英特尔不仅有苹果作为竞争对手,AMD显然同样也不可忽视,所以Meteor Lake和Lunar Lake出货量可能要比理论值低得多。那么问题就来了,AI PC为什么卖不好呢?其实最直接的原因,是目前桌面端尚未出现一款能吸引消费者换机的“杀手级AI应用”。

在AIGCRank排出的2025年1月中国AI应用排行榜中,夸克、DeepSeek、豆包、Kimi、文小言占据了TOP5,整个榜单几乎被通用AI助手、AI伴侣和AI修图应用占据。事实上,另一家统计AI应用机构的Xsignal,同类也给出了类似的榜单。但目前市面上受用户欢迎的AI应用,基本都是通过云端来提供服务,也就是说完全不需要端侧算力。

其实字节跳动、腾讯、阿里等大厂,以及一众中小厂商的想法并不难猜,毕竟如果不基于云服务,就意味着要抛弃大量缺乏AI能力的传统PC和智能手机用户,这对于急需扩圈的AI应用来说显然是不利的。如此一来,AI PC在体验DeepSeek、豆包时,就完全无法获得与传统PC不同的体验。

而类似微软Copilot等系统级AI则有另一个问题,虽然它们确实能让AI PC发挥应有的能力,但也需要用户对于AIGC相关技术有一定的了解。现阶段,AI可以被视为是一把削铁如泥的宝剑,但只有搭配剑法才能发挥威力。目前在AIGC领域,“剑法”指的就是提示词(Prompt)。

尽管在过去一年里,各家大模型的自然语言理解能力又上了一个台阶,不再需要用户提供精准的提示词也能输出质量在线的内容。但是用过ChatGPT、DeepSeek的朋友应该都发现了这样一个现实,那就是怎么自己用DeepSeek与网上那些视频中展示的有着微妙的差异,输出的内容总是不如其他博主们展示的好。

之所以会出现“图片仅供参考”的情况,其实是因为这些博主是通过提示词优化策略来引导AI。比如要求AI以一个既定主题来写一篇文章,如果不经过提示词优化,大概会得到一个采用总分总结构,并在中间罗列一二三四的议论文,一眼就能看出是AI写的。只有不断通过提示词在多轮对话中启发AI,才能引导其生成多变的文风。

当然,以上其实都不是AI PC叫好不叫座的关键,问题的根源出在英伟达身上。得益于英伟达经年累月的宣传,“GPU=AI算力”的叙事已经被建构起来,这就使得消费级和企业级市场的客户如果要组装一台支持AI的PC,第一反应都是围绕英伟达RTX旗舰显卡,乃至H20、H100等GPU来组装PC。

简而言之,当下英特尔Meteor Lake和Lunar Lake等搭载NPU的处理器,所面临的困境,就在于真正的AI生产力场景被英伟达的GPU占据,轻办公场景则完全用不上端侧AI。由此消费者就没有理由放弃13代、14代酷睿,转而选择价格更昂贵的酷睿Ultra了。

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