AI PC也疯狂：英特尔联手英伟达，AMD砍核显换NPU

去年AI PC最流行的一套宣传话术，基本上可以概括为三个关键词：NPU、TOPS、AI控制台。厂商们忙着告诉消费者，这台电脑AI算力有多强，NPU性能比上一代提升了多少。但问题在于，对多数用户而言，这些参数带来的感知并不强烈。

和身边一些朋友交流时发现，很多人只在开机时体验过“AI工作台”，之后就再也没打开过。

难道是大家不用AI了吗？并非如此，真实原因是需求仍然留在云端。DeepSeek、豆包、ChatGPT、Gemini这些AI产品的网页版和客户端，下载量、访问量都非常可观，AI的流量并没有像PC厂商预期的那样流向端侧。

今年你会发现，不少厂商开始调整AI PC的宣传口径，转而强调续航和图形性能。但这样一来，相当于又把各家拉回到同一条起跑线上，很难和以往的产品形成明显差异。PC厂商显然也意识到了这一点，所以今年真正有意思的变化在于，AI PC的路线正在发生转向。

一边是英特尔与英伟达官宣合作，计划打造集成RTX GPU chiplet的x86 SoC；另一边则是AMD继续把更强的NPU塞进Ryzen AI处理器，甚至不惜为此“牺牲”GPU性能。

这意味着，AI PC可能要告别“只拼NPU算力”的上半场，进入真正考验系统能力、软件生态和用户场景的下半场。

英特尔牵手英伟达，不只是“抱大腿”

英特尔过去在PC市场有两个核心优势：x86生态和OEM渠道。但到了AI PC时代，光有CPU已经不够用了。AI应用越来越依赖GPU，尤其内容创作、游戏增强、图像/视频生成这类场景，单靠NPU加CPU的算力远远不够。高强度AI使用中，GPU的重要性会持续上升。

英伟达则是目前AI算力领域的绝对霸主。RTX背后代表的不仅是显卡品牌，更是一整套AI加速、图形计算、CUDA生态和开发者生态。对英特尔来说，把RTX GPU chiplet整合进x86 SoC，等于是把自身在AI PC领域最薄弱的环节补上了。

与此同时，此前在英特尔AI PC宣传中常常“隐身”的GPU，也重新回到了核心位置。这说明AI PC的硬件形态正在从“CPU+NPU”走向“CPU+GPU+NPU”的深度融合。

在这套系统中，CPU负责通用计算和系统调度，NPU负责低功耗、常驻、本地轻量AI，GPU负责高并行、高负载、高性能AI任务。三者各有优势区间，且无法被其他处理器替代。未来判断一台AI PC强不强，不能再只看NPU TOPS，而要看三个计算核心之间的协同配合。

这才是英特尔和英伟达合作最值得关注的地方——它可能让AI PC的概念进一步拓展，覆盖更多使用场景，而不是局限在办公、商务等需求上。

看到这里或许会有人问：“英伟达不是发布了RTX Spark吗？为什么还要和英特尔合作？”

如果你看过之前的分析文章，就会知道RTX Spark是基于Arm架构设计的计算平台。虽然能效和性能都很出色，但与主流系统的兼容性远不如x86架构。说白了，想快速推广RTX Spark，最好的办法就是找个合作对象，先把部分生态建立起来，之后再反哺自己的完整版RTX Spark。

AMD的下一个大招：新3A套装

相比之下，AMD在处理器里猛塞NPU。类似的事英特尔去年也在做，但和英特尔与英伟达联手不同，AMD做了一个令人惊讶的选择：在移动端进一步整合CPU、NPU和GPU，在桌面端则抛弃GPU，拥抱NPU。

此前已经在移动端体验过AMD的AI Max系列产品，说实话GPU性能确实让人印象深刻，而且还能借助统一内存的优势，部署参数量较大的本地模型（效率是另一回事，能不能跑也是另一回事）。

在桌面端，AMD其实也陆续推出过不少内置NPU的处理器，思路基本都是在原有架构中腾出空间塞进去，用部分性能换取AI算力。其中Ryzen AI 400系列的NPU算力最高可达50TOPS，是目前市场上仅有的、满足微软Copilot+PC要求的处理器系列。

但AMD显然觉得进度还不够快。所以他们似乎打算在下一代Zen6桌面端处理器中，把前两年才加进去的核显重新剥离出去，换上一块更大的NPU，同时加入对CUDIMM的支持。

这个决定值得看好。从用户角度来说，这类中高端处理器的核显，最大用途就是显卡故障时拿来暂时维持电脑运行。拿它换更强的端侧算力和更大的内存支持，并不是坏事。

只不过放在这个时间节点来看，多少有种“英特尔x英伟达向左，AMD向右”的意味。当然，这不能解读为AMD不看重GPU。恰恰相反，GPU才是他们面对英特尔时的优势所在。AMD的算力卡是少数性能上勉强能追上英伟达的产品之一，仅这一点就足以让他们成为AI市场的核心玩家。

可以推测，AMD接下来会强化消费级显卡的AI性能。现阶段的RX系列显卡，在AI方面唯一的优势就是大显存，算力性能与英伟达有明显差距。下一代AMD消费级显卡的核心大概率会是更高的TOPS，正好也能配合处理器组成新的“3A套装”。

合作中竞争，是AI PC下半场的主旋律

把这几件事放在一起看，会发现无论是英特尔牵手英伟达，还是AMD重新调整CPU、GPU、NPU的资源分配，本质上都指向同一个结论：AI PC已经不是单靠一家处理器厂商、一颗处理器就能讲完的故事了。

上半场的AI PC，关键词是“有没有”——有没有NPU，有没有40TOPS，有没有AI控制台。但在接下来，问题会变成“好不好用”。这就不是单靠英特尔、AMD、高通任何一家能独立解决的问题了。

因为AI PC的复杂性已经超出了单个厂商能够独立应对的范围。CPU厂商确实懂平台和OEM渠道，但不一定掌握最强的AI开发者生态；GPU厂商有算力和工具链，但要进入主流PC市场，仍然绕不开x86和Windows生态。

处理器厂商之间的关系也在发生微妙变化：他们当然还是竞争对手，但也越来越需要在某些环节上合作。

英特尔与英伟达的合作，就是最典型的例子。过去两家公司在PC市场存在不少微妙竞争——英特尔希望自己的核显和独显承担更多图形任务，英伟达则希望RTX成为高性能PC绕不开的选择。但在AI PC时代，双方反而找到了新的共同利益：英特尔需要更强的GPU和AI生态，英伟达需要更大规模的PC入口。这不是谁“投靠”谁，而是AI PC的下半场已经大到任何一家都难以独自吃下。

AMD也是类似的逻辑。它不一定要走英特尔和英伟达那种外部合作路线，因为自己就有CPU、GPU和NPU三条产品线。但也意味着，AMD接下来真正要证明的不是“我什么都有”，而是“我能不能把这些东西整合得更好”。

如果Ryzen AI处理器、Radeon显卡、统一内存、大容量内存支持和本地AI软件栈能够形成合力，那么AMD的优势就不只是硬件参数，而会变成一套完整的平台体验。

这也是AI PC下半场最核心的变化——从参数竞争，转向系统生态竞争。

消费者不会因为一台电脑多了几十个TOPS的算力就立刻换机，但他们可能会因为剪辑渲染更快、游戏画面更好、会议总结更高效，或PC能够主动帮自己干活等真实场景下的体验而买单。

AI PC要真正成为用户主动拥抱的产品，最终靠的不是“AI”这两个字，而是这些具体体验能不能落到日常使用里。未来一两年的AI PC市场，会变得更有意思。

一方面，处理器厂商之间的路线差异会进一步放大。英特尔可能借助英伟达补齐高性能AI与图形生态，AMD会持续强化“CPU+GPU+NPU”的自有闭环，高通则会用Arm架构和长续航继续冲击轻薄本市场。

另一方面，合作也会越来越多——AI PC的最终形态，不可能由某一个厂商独自定义。上半场大家都在争着告诉用户“我有AI”，下半场则要回答一个更残酷的问题：你的AI到底能帮我做什么？

最后抛出一个问题：你们想要的AI PC，到底是怎样的？