AI手机之后,AI主机也出现了

记者丨孔海丽

编辑丨骆轶琪,张明艳 

9月以来，本地AI硬件明显升温。英伟达宣布，搭载高性能GPU的RTX Spark Windows PC将在10月上市，同时推出可调度多台个人电脑算力的PAIR技术；Perplexity随后把能够在本地执行复杂任务的智能体平台带到Windows设备。

智能体正在寻找新的运行空间，用户希望它长期在线，也希望敏感数据少在云端流转。

联想与IDC近日联合发布了《AI主机白皮书》，试图为这一轮硬件变化提出一个明确的品类名称。

按照白皮书的定义，AI主机是一类为智能体运行设计的边缘设备，负责本地推理、任务执行和数据存储，并与手机、PC及云端协同。

智能体需要一台专门的机器

手机和PC主要围绕人的即时操作设计，但智能体的工作方式不同，它可能连续运行数小时，调用多个应用，读取企业资料，还要记住任务进度和用户习惯。设备的稳定性、内存容量、存储容量和能耗因而变得更加重要。

联想集团副总裁、中国区技术委员会执行会长阿不力克木认为：“当智能体成为长驻后台、承载私密记忆的‘数字分身’时，它需要一个属于自己的‘家’。”

这个“家”位于个人电脑与企业服务器之间。简单任务可在本地处理，大模型推理或突发算力需求仍可交给云端。

对企业而言，本地运行还有一层现实价值。客户信息、合同、代码和经营数据可以留在企业内部，员工使用智能体时，不必频繁把原始数据发送给外部服务器。

IDC中国区副总裁王吉平也认为，AI原生终端的设计正在转向为智能体自主运行服务。AI主机可以提供全天候运行、数据本地可控和成本相对可预期的承载空间，补充云端算力。

云服务便于快速启用，也适合应对峰值需求，但是持续、高频的调用容易让费用波动。自建本地设备需要前期投入，还要承担模型更新、安全维护的成本以及设备折旧。

两种方式各有成本，行业正在形成一种混合结构，本地设备处理高频和敏感任务，云端承担大型模型推理与弹性计算任务。

《AI主机白皮书》预计，2026年中国AI主机出货量约为40万台，市场规模约50亿元；到2030年，出货量可能达到700万台，市场规模约770亿元。

新品类要跨过软件和生态门槛

AI主机面临的竞争，已经超出传统PC厂商的范围。

英伟达把DGX Spark称为“个人AI超级计算机”，市场上还出现了AI工作站、边缘服务器和具备本地模型能力的存储设备。

产品名称各异，但是目标都是让模型和智能体靠近数据运行。

硬件性能是入场条件。用户更关心设备到手后能否直接工作，顺畅连接到办公软件和业务系统并管理多个智能体。如果缺少易用的软件栈与开发者生态，再高的算力也可能停留在参数表上。

联想拥有PC供应链、企业客户和服务网络，这是其研发AI主机的基础。不过模型部署、智能体编排、权限管理和云边协同同样关键，只有把硬件、软件、生态与服务能力打通，AI主机才能从“单机算力”升级为“组织级生产力平台”。

王吉平提到，AI主机与“一人公司”等新型组织结合后，可以形成稳定运转的“数字员工团队”。

这也说明，AI主机的终局竞争不仅在于算力参数的比拼，更在于谁能提供一套让智能体真正上岗、协同和管理的底层设施。跨过软件和生态门槛，新品类才算真正成立。

出品丨21财经客户端 21世纪经济报道

编辑丨江佩霞