未来5年|个人电脑“变”AI PC

随着生成式AI热潮达到白热化阶段,笔记本电脑市场正面临一场范式转变。根据Tech Insights预测数据,到2029年,配备专用AI加速芯片(即NPU)的AI赋能笔记本电脑将在整个笔记本市场占据主导地位,占比高达95%,出货量达2.305亿台。

AI赋能笔记本电脑的快速崛起,预计其市场份额将从2024年的29%跃升至2026年的62%,这得益于2024年和2025年预期中的强劲换新周期。一方面,过去2-3年购置的设备逐渐老化,另一方面,Windows 10支持即将结束,双重因素推动笔记本电脑销量在2025年有望创历史新高,达到2.431亿台。

尽管AI赋能PC对整体可服务市场的直接影响有限,但这类产品从较为专业的商业市场迅速迈向大众市场的速度之快,实属罕见。此外,AI PC时代的一个显著特征是架构上的转变,即从传统的x86架构转向追求能效的Arm架构。高通曾试图凭借基于Arm的解决方案打入PC市场,此次推出的搭载45 TOPS NPU的Snapdragon X Elite处理器或许能让高通真正成为PC市场的有力竞争者。苹果于2020年底发布的M1 MacBook则率先实现了我们定义的AI赋能笔记本电脑,尽管苹果在AI领域的其他动作相对低调。

尚未提及的一大巨头是英伟达。虽然英伟达在更广泛的AI领域占据主导地位,但目前并未涉足PC处理器领域,尽管有传言称其正在研发一款将于2025年推出的Arm架构CPU。此外,市场中的小而强选手联发科也支持Arm架构,但其在AI赋能笔记本电脑市场的具体布局尚不明朗。

面对潜在的市场格局变化,OEM厂商已经开始多样化的技术选择,但目前仍是英特尔的天下。无疑,除英特尔外的半导体厂商所青睐的Arm架构将在AI赋能笔记本电脑市场的发展中发挥关键作用,其影响程度将随着今年后续产品的发布逐渐明晰。

AI加速芯片(NPU):AI赋能笔记本的核心在于搭载的NPU,专为加速本地设备上的AI计算而设计。NPU能够高效执行深度学习算法中的大量矩阵运算,减轻CPU和GPU的负担,实现诸如图像识别、语音处理、内容生成等AI任务的实时处理。40 TOPS级别的NPU预计在2024年下半年面世,意味着每秒可处理40万亿次操作,显著提升AI应用的响应速度和性能。

架构之争:x86 vs. Arm:传统的x86架构以其强大的通用计算能力和广泛的软件生态在PC市场占据主导。然而,随着AI应用对能效和特定工作负载优化的需求增加,Arm架构凭借其低功耗、高性能计算的优势逐渐崭露头角。Arm架构处理器在移动设备领域的广泛应用为其在AI赋能笔记本电脑市场的发展奠定了坚实基础。尽管面临软件兼容性和生态建设的挑战,但高通、苹果等厂商的持续投入与成功案例表明,Arm架构有望在AI PC市场中赢得一席之地。

生态系统构建与应用繁荣:AI赋能笔记本的普及离不开丰富多样的AI应用及完善的开发者生态支持。预计到2024年底,市场上将涌现超过300款AI加速应用,进一步完善AI软件框架,激励开发者社区创新。微软Copilot等AI辅助工具的集成,以及物理Copilot键的引入,预示着AI将深度融入用户日常使用场景,提升用户体验、工作效率和安全性。随着AI工具的多样性和价格下降,AI赋能笔记本电脑有望吸引更多普通消费者。

初期,AI赋能笔记本电脑将主要吸引高端商务用户和内容创作者,他们对提升生产力效率的需求强烈,能迅速从相关AI应用中获益,成为首批主要用户群体。

AI赋能笔记本的出现不会立即引发额外的PC购买需求,而是会顺应预计于2024年到来的自然业务设备替换周期。升级过程将在这段时间内自然发生。

长远来看,随着AI工具的不断丰富和价格下降,AI赋能笔记本电脑的消费者接纳度有望提高,市场可能超越初期小众范围。

总体来说,AI赋能笔记本电脑正处于快速发展期,市场前景广阔。在架构转型、生态构建、应用繁荣等多重动力推动下,AI将深度渗透笔记本电脑市场,重塑用户使用体验,提升工作效率,并有望在不久的将来成为消费市场的主流选择。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/502947.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【MySQL】事务是什么?事务的特性又是什么?

文章目录 ✍事务是什么?✍事务的特性(四个)✍事务并发时出现的问题✍事务的隔离性 ✍事务是什么? 事务是由一个或多个SQL语句构成的,在事务中,这些的SQL不可分割,是一个整体,整个事…

牛客NC30 缺失的第一个正整数【simple map Java,Go,PHP】

题目 题目链接: https://www.nowcoder.com/practice/50ec6a5b0e4e45348544348278cdcee5 核心 Map参考答案Java import java.util.*;public class Solution {/*** 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可…

web前端之罗盘时钟、不一样的补零方式、LED字体、padStart

MENU 效果图htmlJavaScriptstyle 效果图 html <div class"clock"><div class"second-box"></div><div class"minute-box"></div><div class"hour-box"></div><div class"day-box&…

HarmonyOS 应用开发之Stage模型启动FA模型PageAbility

本小节介绍Stage模型的两种应用组件如何启动FA模型的PageAbility组件。 UIAbility启动PageAbility UIAbility启动PageAbility和UIAbility启动UIAbility的方式完全相同。 说明&#xff1a; 需注意FA模型中abilityName由bundleName AbilityName组成&#xff0c;具体见示例。 i…

蓝桥杯第十三届电子类单片机组程序设计

目录 前言 单片机资源数据包_2023 一、第十三届比赛省赛 1.比赛题目 2.赛题解读 二、部分功能实现 1.继电器的开启与关闭 2.长按切换显示状态功能的实现 3.对于温度传感器小数部分的处理 4.其他处理 1&#xff09;关于数码管显示小数的处理 2&#xff09;关于5s后继…

vue3+ts+elementplus写一个登录页面教程

文章目录 前言1. 安装 Vue CLI 和 TypeScript 支持2. 创建登录组件 文章重点内容 前言 前期准备步骤&#xff1a; 创建一个使用 Vue 3 和 TypeScript 的登录页面涉及到多个步骤。以下是一个基本的教程&#xff0c;帮助你从头开始构建这样一个页面&#xff1a; 1. 安装 Vue CL…

Ollama部署在线ai聊天

概述&#xff1a;虽然ollama在Windows方面还有很多bug&#xff0c;但不妨碍它在ai领域上面的成就 第一步&#xff1a;安装Ollama 官网&#xff1a;Download Ollama on Windows 下载安装即可。说明一下ollama的安装位置只能是c盘&#xff0c;好像改不了&#xff0c;但是数据模…

算法学习——LeetCode力扣动态规划篇8

算法学习——LeetCode力扣动态规划篇8 300. 最长递增子序列 300. 最长递增子序列 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 描述 给你一个整数数组 nums &#xff0c;找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列 是由数组派生而来的序列&#xff0c;删除&#xff08;或不删…

FA模型切换Stage模型之module的切换

从FA模型切换到Stage模型时&#xff0c;开发者需要将config.json文件module标签下的配置迁移到module.json5配置文件module标签下&#xff0c;具体差异见下列表格。 表1 FA模型module标签与Stage模型module标签差异对比 表2 FA模型metaData和Stage中metadata对比 表3 FA模型me…

【UI框架】——保姆式使用教程

&#x1f468;‍&#x1f4bb;个人主页&#xff1a;开发者-曼亿点 &#x1f468;‍&#x1f4bb; hallo 欢迎 点赞&#x1f44d; 收藏⭐ 留言&#x1f4dd; 加关注✅! &#x1f468;‍&#x1f4bb; 本文由 曼亿点 原创 &#x1f468;‍&#x1f4bb; 收录于专栏&#xff1a…

深度学习500问——Chapter05: 卷积神经网络(CNN)(2)

文章目录 5.6 有哪些池化方法 5.7 1x1卷积作用 5.8 卷积层和池化层有什么区别 5.9 卷积核是否一定越大越好 5.10 每层卷积是否只能用一种尺寸的卷积核 5.11 怎样才能减少卷积层参数量 5.12 在进行卷积操作时&#xff0c;必须同时考虑通道和区域吗 5.13 采用宽卷积的好处有什么 …

多线程JUC 第2季 synchornized和Lock锁(重入,公平)

一 锁 1.1 锁的介绍 synchronized&#xff0c;和lock锁都是一种悲观锁。悲观锁适用于写多场景&#xff0c;乐观锁适用于读多场景&#xff0c;实现策略有&#xff1a;版本号和cas自旋算法。 1.2 类锁和对象锁的使用场景 1.3 任何对象都有一把锁 之所以任何一个对象都有把锁…

html第二次作业

骨架 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta http-equiv"X-UA-Compatible" content"IEedge"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initi…

PyTorch深度学习快速入门(小土堆)

文章目录 16. 神经网络的基本骨架17.卷积操作18.卷积层 16. 神经网络的基本骨架 forward: import torch from torch import nnclass Tudui(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()def forward(self,input):outputinput1return output#创建Tudui的实例对象 tuduiTu…

Django详细教程(二) - 部门用户管理案例

文章目录 前言一、新建项目二、新建app三、设计表结构四、新建数据库五、新建静态文件六、部门管理1.部门展示2.部门添加3.部门删除4.部门编辑 七、模板继承八、用户管理1.辨析三种方法方法一&#xff1a;原始方法方法二&#xff1a;Form组件(简便)方法三&#xff1a;ModelForm…

ARM-按键中断实验

代码 #include "stm32mp1xx_gic.h" #include "stm32mp1xx_exti.h" extern void printf(const char *fmt, ...); unsigned int i 0; void do_irq(void) {//获取要处理的中断的中断号unsigned int irqnoGICC->IAR&0x3ff;switch (irqno){case 99:pr…

前端工程师————HTML5学习

HTML5基础 开发工具很多&#xff0c;其中Hbulider较好用&#xff0c;下载网址如下&#xff1a; DCloud - HBuilder、HBuilderX、uni-app、uniapp、5、5plus、mui、wap2app、流应用、HTML5、小程序开发、跨平台App、多端框架 html表示整个页面 head表示搜素框 body表示内容 ti…

【蓝桥杯】矩阵快速幂

一.快速幂概述 1.引例 1&#xff09;题目描述&#xff1a; 求A^B的最后三位数表示的整数&#xff0c;A^B表示&#xff1a;A的B次方。 2&#xff09;思路&#xff1a; 一般的思路是&#xff1a;求出A的B次幂&#xff0c;再取结果的最后三位数。但是由于计算机能够表示的数字…

Gromacs模拟一:配体-双链蛋白质复合物体系准备

1、蛋白质的准备&#xff1a; 在RCSB网站下载想要的蛋白晶体&#xff08;教程里是3htb&#xff09;&#xff0c;用notepad等编辑器或是分子可视化软件除去里面的非蛋白分子或离子。 这里采用的是一个经过分子对接后的蛋白质pdb和配体小分子的pdb。 教程里提到的配体是2-丙基…

java算法day39 | 动态规划part02 ● 62.不同路径 ● 63. 不同路径 II

62.不同路径 思路&#xff1a; 本题非常巧妙。 第一步&#xff1a;定义一个dp数组存储到达每个位置的路径数。 第二步&#xff1a;每个位置的路径数它左面位置的路径数上面位置的路径数。 第三步&#xff1a;不好想的是如何初始化数组。 既然只能向下或向右走&#xff0c;可推出…