AI PC推薦：AI PC可以做什麼？華碩、宏碁、微星哪家AI PC好用？|數位時代 BusinessNext

2024年度COMPUTEX盛況空前，其中「AI PC」更是話題最中心。

台灣PC大廠華碩、宏碁、微星、技嘉都沒有錯過機會，在COMPUTEX會場進行AI功能火力展示，今年推出的新品，硬體規格都準備好在終端運行AI生成功能，不過《數位時代》現場觀察，消費者對於「 除了Copilot，還能用AI做什麼？ 」的詢問最熱烈，軟體應用作為下一波競爭中心，在現場展現哪些能力？

華碩AI PC：一鍵生出圖片創意、AI幫你整理照片

華碩展場面積相當大，會場以AI主題為重點，中央設置「AI大道」，展示所有最新款的AI PC。

其中擁有最多AI軟體功能的，是創作者專業筆電ProArt P16，採用 AMD Ryzen AI 300 處理器的 ProArt P16，符合微軟Copilot+定義。ProArt P16搭載兩款華碩團隊自研的軟體「Muse Tree」和「Story Cube」，都是為了創作者而設計。

Muse Tree：幫助創作者找圖片靈感

Muse Tree是一款協助創作者找靈感的軟體，介面是類似Canva介面的白板，使用者可用文字或圖片形式，新增圓圈狀的靈感，組成樹狀圖，而單一靈感可以下指令讓生成式AI幫忙製作，例如森林、帳篷，圖片不用自己準備。

同時還可以把靈感拉出來「碰撞」，例如把筆電和花叢的圖片碰在一起，系統會自動生成一張花叢中的筆電圖。

另一項功能是可以直接繪製簡單的圖案並下指令，生成式AI會幫忙做成精緻的圖片，現場實測，繪製一位騎著掃帚的女巫，並下指令為「在傍晚的天空中飛翔」，系統生成的圖案，女巫的形體不太正常，但背景圖像相當完整，整體來說符合使用需求。

Story Cube：AI幫你歸類好圖片，不用花費時間整理了

另一項功能特別適合攝影師等影像工作者使用，主要用來整理電腦裡繁雜的資料，例如自動將拍攝的圖片分類整理，包括用什麼機器拍攝、拍攝什麼主題，都可以用AI整理，快速搜尋。

宏碁AI PC：回顧歷史頁面、即時字幕輔助

宏碁展區以樹林的意象為主視覺，現場圍著大柱子擺設一整圈的AI PC產品。

其中有幾台Intel處理器的筆電僅供觀看，還不開放試用。

這次AI PC功能最完整的是Swift 14 AI，搭載Snapdragon X Elite或Snapdragon X Plus平台，可運行包含回顧（Recall）、Cocreator、即時字幕（Live Captions）等多種功能。

Swift 14 AI 回顧（Recall）功能：幫你找出某段時間內的使用軌跡

其中Recall功能記下了設定時間範圍內「所有的瀏覽畫面」，可以把時間軸往回拉，看到自己上周曾使用過的應用程式、文件、網頁等，並且可以輸入關鍵字，例如狗、天空等文字，就可以搜尋到畫面中有相關圖像或文字的畫面。

Swift 14 AI 即時字幕（Live Captions）功能：不用連網就能即時翻譯影片字幕

不同於一般需要連接網路的翻譯，Live Captions是一款內建在系統中的功能，只要在觀看影片時打開這款軟體，就會協助將翻譯字幕即時打在畫面上方，目前一共支援44種語言。

微星AI PC：可離線使用的聊天機器人、AI動態調整效能

微星的攤位偏向電競風格，其中AMD和Intel處理器的PC都還沒有太多軟體功能可以展示，不過目前尚未符合Copilot+規格、但已經有NVIDIA GeForce RTX算力的Raider 18 HX，展示了幾個MSI自研的AI功能。

MSI Chat：5秒就能回答答案，還能兼顧資安

MSI Chat是一款可離線使用的聊天機器人，把資料夾的文件資料餵給它，就可以針對內容詢問，另外還可以文生圖，由於功能都是在終端運算，微星現場人員指出，這款軟體和Copilot的不同在於資安和速度，現場實測只需要5秒左右，就可以回答或生成圖片。

MSI AI Engine：依情境調整效能

點選這個模式，就可以用AI記錄使用習慣，並且依照不同的使用情境如看影片、玩遊戲等，調整CPU、GPU、電量消耗、風扇等內部效能。

技嘉：AI效能調整

技嘉的攤位是現場最大，外牆布滿大螢幕，播放AI協助生成的影片。現場展示的AORUS品牌PC，目前仍不符合Copilot+定義，技嘉自研的軟體目前只有AI效能調整的功能，筆電區主要展示運行NVIDIA軟體的應用場景。

Comfy UI：一張照片生成多角度圖像

NVIDIA和圖像生成軟體Stable Diffusion合作的功能「Comfy UI」，可以拍攝下使用者的畫面，離線套用多款模板生成圖片，不像大多數AI功能需要多張照片訓練，Comfy UI只需要一張正臉照，就可生成多種角度的圖像，同時因為離線運行，大約10秒就可完成。

ChatRTX

NVIDIA聊天機器人，可以餵資料、選擇運行的AI模型，離線回答相關問題。

AI PC定義終於明確，進入「落地應用」競爭

去年的AI PC定義不明確，最早只要具備可運行AI的能力就可以喊，後有Intel於2023年底發表三大定義：

⓵ 需搭載 NPU、CPU、GPU

⓶ 支援微軟 Copilot 功能

⓷ 鍵盤直接配置 Copilot 鍵

今年，微軟把AI PC挑戰拉高，Copilot+定義為：

⓵ 至少需16GB記憶體、256GB 儲存容量（這關乎「回顧」功能運作）

⓶ NPU 算力要求 40TOPS 以上，可存取最先進 AI 模型

⓶ 具備全天電池續航

隨著定義更完整，現場體驗可以看出多款產品規格開始拉開差距，和高通、AMD、微軟等廠商都更緊密合作開發，進入打團戰的階段。

不過軟體功能是現場詢問度最高的問題，顯示消費者已經不滿足於高階硬體效能，市場開始進入「落地應用」的競爭階段。

延伸閱讀：AI PC是什麼？AI PC定義、產品一次懂：你真的需要AI PC嗎？

責任編輯：林美欣

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。