10月25日，联想集团正式展示首款AI PC。英伟达、微软、AMD也都成为公司发力这条新赛道的“朋友圈”合作伙伴。

除了PC厂商外，手机更是希望把AI算法置入设备、实现终端模型部署的先锋力量。包括华为、小米、OPPO、荣耀在内的行业玩家，都已高调入局大模型。同时，OpenAI也传出可能专为ChatGPT设计AI手机的消息。这与智能手机产品用户量更广、用户粘性更高密切相关。

从布局路径来看，通过轻量化和本地部署，实现向云端云算的对标，成为重要方向之一。如果能够在端侧模型解决的部分能力或者部分功能，就没再必要上升到云端去；如果在调用大模型的过程中需要用到更多信息和功能，就仍需要结合云端能力。

可以预见的是，PC和手机之外，汽车也可能会成为大模型部署的超级终端。造车厂家会如何部署和争夺AIGC，有可能在不远的未来也会浮出水面。实际上，随着AI用户的大幅增长，云计算、边计算、端计算都在大发展，端的形态也不仅仅是PC、手机、汽车，包括零售店收银台等也被纳入端的范畴。因此，未来部署模型的“端”侧有望继续扩围。

无论从联想的AI PC来看，还是从华为、小米等手机大模型来看，在“让世界充满AI”的进程中，硬件厂商正在成为新的推动力量，希望借助终端，让用户成为享受大模型的载体，让硬件成为个人与大模型实现连接的工具。

任何新技术的出现，都会推动竞争格局的演变。硬件终端厂商频频发力、抢夺大模型，反映出他们力争在AI时代成为引领者、而不是跟随着的愿望，同时也有分羹增量市场的商业考量。

这里面涉及两个问题。一方面是，终端会如何助力AI？无论是PC还是手机，原本就是AI载体，硬件厂商布局大模型，相当于同时还从设备端成为了一个AI入口，实现了AI场景落地的扩容。

另一方面是，AI能为终端带来什么？实际上，AI技术此前在终端就有广泛应用，不过相对初级。比如，在电脑端使用不同模式时，可以在算力、电量、性能等方面形成最优差异化方案。随着AIGC时代的到来，AI大模型融入手机或电脑系统，则能增强手机处理图像、语音、自然语言处理等任务的能力，显著增强手机性能；更能更灵活响应用户需求，且随着AI算法的进化，加载在端侧的大模型对用户了解的加深，手机可以预测用户的行为，变得更聪明智能，从“千人一机”变成“千人千机”。

期间还会伴随着隐私考量。本地化部署的手机和电脑侧的AI大模型，数据不会离开端侧，在用户数据的隐私和安全性方面更有保障。

这种变化放在中观产业来看，影响不宜低估。

消费电子产业已经经历了若干年的低位震荡期。手机市场创新乏力，同质化内卷明显；电脑市场更为成熟，大厂排次相对固定。目前无论是PC还是智能手机，都显现出拐头向上的初步苗头。适逢AIGC东风，把大模型装进去，可能为端侧功能和体验带来革命性突破，进而引发新一轮换机潮。

从这个角度说，AI可以视为消费电子跳出若干年低估的一支撑杆。如何在新周期内，驱动下一代终端的更新换代，是大家都想在AI这场大变革的起跑线上提早起速的重要因素。从目前来看，NLP（自然语言处理）和 CV（计算机视觉）技术有望成为消费电子“撑杆跳”的起点，倘若初战告捷，未来必然还有更为多元的技术引入其间。

不过期间也必然会牵涉到小模型与大模型之间如何协同、端与云关系如何重新界定的新问题。毕竟，最强的计算能力不可能都向“云”而去，如此网络负载不了，数据存储成本也高。伴随着AI PC、AI手机和AI汽车等智能强终端未来渐次出现，如何重新界定云、端协同，无论对于实体云服务企业来说，还是从资本市场对于云计算公司股价和估值的重塑来说，都值得思考。

同时，AI大模型无论怎么压缩，都需要特定参数体量的支撑。这对手机硬件、性能的要求只会越来越高。包括芯片、电池等在内的供应链条，大概也将持续处于跑步提速升级的路上。