2024年作为公认的AI PC元年，从自今年年初开始英特尔就在强调这个说法。事实上，现实也确实如他们预测的那样，根据市场研究机构Canalys日前发布的相关报告显示，2024年第三季度全球AI PC出货量达1330万台，占本季度PC总出货量的20%。
作为新兴事物，AI PC的销量表现确实可圈可点，不过英特尔方面对于这个现状似乎表现得并不乐观。在11月21日英特尔官方发布的博客文章中，该公司指出AI PC的目的虽然是为了提高生产力，但现阶段实际使用效果却要低于传统PC。要知道AI PC最大的卖点就是提升效率，所以英特尔的这个结论明显是大相径庭。
据悉，英特尔委托相关机构对6000名英法德用户进行了问卷调查，结果显示，有高达86%的受访者从未听说或用过AI PC，而已经使用过AI PC的用户则反馈称，在处理数字任务上花费的时间甚至要比使用传统PC的用户还要长。对此英特尔方面认为，AI PC用户完成日常任务的速度反而慢于传统PC用户的关键，在于AI PC用户对于AI功能的理解不足，进而产生了沟通障碍。
那么问题就来了，为什么会出现这种现象呢？尽管AI PC作为新生事物，遇到阵痛是正常的，但AI PC最大的问题不在PC本身，毕竟它相较传统PC只是多了专门用于AI工作负载的组件（例如NPU），其余传统PC该有的模块一应俱全。所以AI PC之所以会反过来拖累效率，病根其实出在了AI上。
事实上，目前的AI产品是有使用门槛的，这也是目前整个AI业界心照不宣的潜规则。尽管现阶段AI产品是看起来门槛很低，仿佛每个人都能轻松上手，但实际使用后就会很快发现完全不是一回事，真正想要在生产力场景做出有用的工作，并没有那么容易。以英特尔在上述报告中提及的起草邮件等“数字杂务”为例，利用大模型实现邮件自动化管理和回复、提高办公效率，其实是许多AI厂商宣传的一个重点领域。
这些AI厂商往往会宣称基于大模型的AI应用能够快速阅读和理解邮件内容、并提炼主旨，同时辅助用户做出高质量的回复邮件。然而AI厂商不会告诉大家的是，AI应用在收发邮件上并没有打通“最后一公里”，用户在使用过程中还需要执行一系列步骤，比如登录邮箱、查找未读邮件，以及与AI应用进行交互等。
相比于已经标准化、流程化的传统收发邮件等数字杂务，使用AI介入反而会因为当下AI产品不够成熟、从而导致效率下降。所以从某种意义来说，现在AI PC的状态其实与早期的汽车有些类似，早在19世纪80年代汽车刚刚被发明时，马车的速度就要比汽车更快。
当然，上面这个例子可能并不典型，因为类似的情况在任何新生事物上都会出现，如今真正让AI PC不好用的根源，是现在的AI还只是AIGC（生成式人工智能）、而非AGI（通用人工智能）。简单来说，如今的AI只是在装作思考、实际是把答案背出来，并没有真正理解用户的诉求。即便是OpenAI的o1系列模型，它在推理能力方面也仍被业界质疑。
现阶段AI可以被视为是一把削铁如泥的宝剑，但只有搭配剑法才能发挥它的威力，所以如果不会剑法、随意摆弄反而会伤到自己。目前在AIGC领域，“剑法”指的就是提示词（Prompt），一个模糊的、笼统的提示词只能得到模糊的、笼统的回应，想要获取精准且有价值的输出，就需要更加精准的提示词。
如果直接要求AI以一个既定主题来写一篇文章，目前的AI产品基本都能输出相关内容，但你很快就会发现AI写出来的东西是没法直接用的，因为这些东西大概率会缺乏“人味”。这时候就需要不断通过提示词在多轮对话中启发AI，从而引导AI生成想要的文风。
归根结底，2024年的AI还不会读心术，绝大多数普通用户使用AI产品基本也都是“图一乐”，而AI PC的目标用户是真的想要用AI提升生产力，所以矛盾也就由此而来。然而提示词目前并不是一个简单的工程，不仅需要计算机科学基础知识、理解深度学习的原理，还需要对其所在领域的专业知识有认知，要不提示词工程师这个职位的薪资也不会动辄数万元了。
因此现阶段用好AI PC的门槛远要比想象的高，这也就是英特尔在相关报告中表示，目前AI PC对于生产力的提升未达到预期的关键。当然，英特尔方面也认识到了用户缺乏培训，可问题就出在这里，因为他们也无法很好的解决这一点，除非愿意出钱去帮助客户培训员工。
结合现阶段的情况来看，AI PC在经历了2024年的高歌猛进之后，接下来很有可能会停下脚步、进行必要的沉淀。
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