从端侧 AI 到本地 Agent,AIPC迈入新阶段

核心摘要

2026 年 1-5 月，中国线上笔记本电脑市场仍处于调整周期。

根据 Sandalwood 中国电商监测数据，整体市场销量同比下降 21%，销售额同比下降 12%；但均价从 6506 元提升至 7220 元，同比增长 11%。

均价上涨既有供应链成本推动，也有产品结构升级因素。

一方面，受 AI 服务器和高端终端需求拉动，DRAM、NAND Flash 等存储资源持续偏紧，成本上行逐步传导至整机价格。

对笔记本电脑而言，存储配置已从基础参数转变为影响成本、性能和产品定位的重要变量，在中高端机型、AI PC 和大容量配置产品中尤为明显。

另一方面，市场需求也在向更高配置、更强品牌和更好体验的产品集中。

价格段变化也印证了这一趋势：

• 7-10K 价格段占比由 28% 提升至 33%，

• 10-15K 价格段由 7% 提升至 10%，

• 15K+ 价格段由 2% 提升至 3%；

• 而 0-4K 价格段占比由 24% 降至 14%。

中高价位段扩张，说明在成本上行之外，消费者仍愿意为品牌、配置和体验支付溢价。

在价格结构上移的背景下，MacBook Neo 的表现尤其值得关注。

上市 3 个月，MacBook Neo 在中国笔记本线上市场份额达到 5%，在苹果 MacBook 内部份额稳定在 36% 左右，这表明 Neo 已成为苹果笔记本产品线中的稳定增量，而非单纯依赖新品上市期拉动。

其价值在于，苹果通过更低门槛，将 Mac 体验、Apple 生态和品牌认知带入更主流的价格区间，覆盖学生、年轻职场用户，以及原本在 Windows 主流轻薄本和旧款 MacBook 之间摇摆的潜在需求。

与此同时，戴尔 XPS 13 的出现也显示 Windows 阵营正在押注这一方向：通过更具性价比的定价，将高端设计、轻薄机身和 Windows 生态下放到主流价位。

若未来 XPS 13 进入中国市场并形成规模，可能压缩 6000-9000 元轻薄本空间，推动 Windows 品牌加快高端体验下放，并对 MacBook Neo 的扩张形成一定牵制。

但总体来看两者共同指向一个趋势：入门高体验市场正在被重新定义，品牌厂商开始在主流价格段争夺规模增量。

除价格带变化外，AI PC 正成为笔记本市场的另一条增长主线。

2026 年 1-5 月，中国线上 AI PC 销量同比增长 68%，销售额同比增长 79%，均价同比增长 6%。

在整体市场销量承压的背景下，AI PC 仍保持高增长，说明 AI 能力正在成为推动产品升级的重要变量。

从价格结构看，AI PC 的增长主要集中在中高端：

• 7-10K 价格段占比由 24% 提升至 36%，

• 10-15K 价格段占比由 8% 提升至 13%；

• 而 4-7K 价格段占比由 57% 降至 40%。

这意味着，当前 AI PC 并非依靠低价普及，而是依托更高配置和更明确的使用场景，在中高价位段率先释放需求。

不过，从实际使用看，当前 PC 上的大多数 AI 体验仍依赖云端算力，设备端更多承担入口、显示和任务调度角色，本地算力尚未成为决定体验的核心变量。

无论是以价格和生态取胜的 MacBook Neo，还是部分用于“挂机跑 Agent”的小主机，都说明现阶段热销产品并不完全依赖设备端 AI 算力。

因此，AI PC 的下一阶段关键是让 AI Agent 真正进入本地系统、文件、应用和工作流。

NVIDIA 与 Microsoft 推出的 RTX Spark，正是这一方向的代表。

与侧重低功耗端侧功能的 NPU AI PC 不同，RTX Spark 这类 GPU AI PC 将重点转向本地高算力 AI 运行。

根据 NVIDIA 信息，RTX Spark 具备 1 Petaflop AI 性能、最高 128GB 统一内存，可在本地通过 Agent 运行 120B 参数、百万 token 上下文的大语言模型，并支持 12K 视频编辑、4K AI 视频生成和大型 3D 场景渲染。

与此同时，AMD 也在通过 Ryzen AI Max / Ryzen AI Halo 平台切入这一方向。与 NVIDIA 以 Blackwell GPU 和 CUDA 生态主导本地高算力 AI 不同，AMD 选择以兼容性更强的 x86 APU、同级别统一内存和更低整机价格，提供另一种本地 AI 工作站方案。

但硬件只是前提。设备端 AI 最核心的价值在于能够在保护隐私的前提下，理解并调用本地文件、应用、账号、上下文和跨应用工作流，真正成为用户的个人智能体。

这必须由操作系统层驱动，而目前 Windows 的 AI 能力仍更多停留在功能入口和单点体验，尚未完全打通本地数据、权限、安全隔离和跨应用执行。

NVIDIA 与 Microsoft 的合作正是试图补齐这一环节：通过新的 Windows 安全机制和 NVIDIA OpenShell，让 Agent 在用户主力设备上获得身份认证、隔离防护、策略管控和隐私保护能力，实现更安全的本地运行。

由此看，AI PC 的竞争正在从“有没有端侧 AI 功能”，走向“能不能在本地安全运行 Agent 和复杂 AI 工作流”。