报告简介

大模型发展热与PC市场疲软双重大背景下，电脑厂商纷纷发力AI PC，试图从产品形态、软硬技术、需求场景等角度为笔电注入新鲜血液，一方面，希望重振笔电发展活力；另一方面，希望能抓住大模型在PC端应用交互的核心入口。对此，贝塔与机械革命共同发布《2024年中国AI PC行业发展研究报告》，试图从行业和用户两个层面来分析AI PC当前的发展特点。其中，针对行业层面，AI PC各参与方当前主要市场策略有哪些？未来AI PC将走向何方？针对用户层面，用户对AI PC的接受度如何，对核心应用场景主要有哪些功能期望？最后，希望通过本报告，能让读者更好的了解AI PC的价值及其未来发展方向，也能为AI PC各参与方未来发展带来一定启发。报告分为四个部分：1）背景篇，梳理PC发展宏观背景及大模型为PC市场带来的新机遇；2）市场篇，描述AI PC的定义，分析AI PC的产品定位及应用场景，洞察在当前阶段AI PC各类厂商的主要市场策略；3）用户篇，在市场发展初期，主要聚焦于探索用户对AI PC的接受与认知情况、典型应用场景的功能期望等；4）启示篇，分别针对硬件层面、软件层面、系统层面和商业化层面对AI PC未来发展提出猜想，以期给AI PC的各类玩家带来一定启发。

目录

报告摘要
1 背景篇：AI 为PC带来新机会
1.1 全球及中国的PC产品市场出货量
1.2 PC产品进入差异化深耕时期
1.3 PC产品迎来大模型时代变革
1.4 PC为端侧大模型的理想功能载体
1.5 洞察AI PC的软硬件储备能力

2 市场篇：AI PC产业发展情况
2.1 AI PC的概念
2.2 AI+PC的产品定位
2.3 AI PC的产业链及产业图谱
2.4 AI PC的市场厂商洞察总览
2.5 各家对AI PC的布局-国外PC厂商
2.6 各家对AI PC的布局-国内PC厂商
2.7 各家对AI PC的布局-芯片厂商
2.8 AI PC的应用价值总览
2.9 AI PC的应用价值-办公生产
2.10 AI PC的应用价值-游戏娱乐
2.11 AI PC的应用价值-教育教学

3 用户篇：从用户角度看AI PC
3.1 用户对AI功能的认知
3.2 用户对AI PC的接受情况
3.3 用户对AI PC的认知情况
3.4 用户对AI PC的价格敏感度
3.5 用户对AI PC的使用场景偏好
3.6 用户对AI PC的功能偏好-文本相关工作
3.7 用户对AI PC的功能偏好-代码相关工作
3.8 用户对AI PC的功能偏好-设计相关工作
3.9 用户对AI PC的功能偏好-游戏相关
3.10 用户对AI PC的功能偏好-教育教学
3.11 用户对AI PC的调用形式偏好
3.12 用户对AI PC未来看法

4 启示篇：AI PC发展启示及思考
4.1 启示1：硬件层面混合AI算力长期存在
4.2 启示2：软件开发与无缝整合调用同步发展
4.3 启示3：AI OS正在路上
4.4 启示4：AI PC商业化趋显
4.5 启示5：后端持续运维及服务将非常必要
4.6 启示6：厂商间合作大于竞争将持续

图表目录

图1-1 2020-2023年全球笔记本电脑出货量
图1-2 2020-2023年中国笔记本电脑出货量
图1-3 PC历史进程节点及产品分化特点
图1-4 大模型为端侧产品注入发展活力
图1-5 大模型端侧载体分析-以手机、平板和PC为例
图1-6 AI PC的软硬件发展储备

图2-1 AI PC的概念
图2-2 AI PC的个人超级管家与个性化产品应用
图2-3 AI PC让人机交互体验进一步跃升
图2-4 AI PC的软硬件生态系统构建
图2-5 AI PC的产业链及产业图谱
图2-6 AI PC市场各参与方的特点
图2-7 当前国外PC厂商推出的AI PC产品及配置情况
图2-8 当前国内PC厂商推出的AI PC产品及配置情况
图2-9 当前芯片厂商关于AI PC的布局情况
图2-10 AI PC的场景价值总览
图2-11 AI PC在办公生产方面的主要价值
图2-12 AI PC在游戏娱乐方面的主要价值
图2-13 AI PC在教育教学方面的主要价值

图3-1 用户对AI相关功能的知晓情况
图3-2 用户最喜欢的AI相关功能TOP10分布
图3-3 用户对AI相关功能的态度
图3-4 用户为AI相关功能的付费情况
图3-5 用户对AI相关功能融入端侧设备的接受情况
图3-6 用户对AI相关功能融入端侧设备的设备类型偏好
图3-7 用户愿意将AI相关功能融入端侧设备的原因
图3-8 用户不愿意将AI相关功能融入端侧设备的原因
图3-9 用户对AI PC的认知情况
图3-10 用户眼中AI PC和传统PC的区别

图3-11 用户为AI PC支付额外费用的意愿情况
图3-12 用户更愿意购买AI PC的情况
图3-13 用户对AI PC的价格接受情况及主要购买渠道
图3-14 用户使用传统PC和AI PC的主要场景差异对比
图3-15 AI PC在文本相关工作场景下的功能的KANO模型分析
图3-16 AI PC在代码相关工作场景下的功能的KANO模型分析
图3-17 AI PC在设计相关工作场景下的功能的KANO模型分析
图3-18 AI PC在游戏相关场景下的功能的KANO模型分析
图3-19 AI PC在教育教学相关场景下的功能的KANO模型分析
图3-20 用户对唤醒/调用AI相关功能的方式的偏好
图3-21 用户对AI PC未来看法
图3-22 用户最关心AI PC的方面

图4-1 AI PC将长期通过混合算力的方式完成AI任务
图4-2 AI PC软件AI化，且趋于无缝整合调用
图4-3 围绕用户服务的AI OS正在路上
图4-4 AI PC的商业化逐步显现
图4-5 后端持续运维及服务将非常必要
图4-6 厂商间合作大于竞争将持续