白話科技|AI PC用途、定義是什麼?AI PC概念股有哪些?一次看懂
白話科技|AI PC用途、定義是什麼?AI PC概念股有哪些?一次看懂
2025.03.02 | 3C生活

2024年被稱作「AI PC元年」,英特爾前執行長季辛格(Pat Gelsinger)更指出「AI PC將是顛覆PC產業的重要轉捩點」,預估2028年AI PC市占率將達到80%,隨著定義更明確,PC大廠如華碩、宏碁、微星都推出產品迎向新趨勢。

市場研究機構TrendForce針對2025年科技產業發展預測,具有AI功能的筆記型電腦未來幾年內將逐漸成為市場標配。預計2025 年AI 筆電的滲透率將達到 21.7%,並在 2029年攀升至接近 80%。

而AI筆電的增量也將成為Arm架構滲透率攀升的一項主因。相比傳統的 x86 架構,Arm 具更高的能效和更強的可擴展性。隨著終端推論的需求與日俱增,節能省電的議題將帶動Arm 架構筆電的市占率逐年增長,而Windows on Arm系統的普及,則會讓更多消費者體驗到這些高效能、低功耗的 AI 筆電。

作為科技界最熱議話題之一,AI PC到底是什麼?能做到什麼事?又有哪些概念股可望受惠?本文一次看懂。

AI PC定義|算力須達40 TOPS、至少16GB記憶體

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一台AI PC能夠運行文生圖、離線聊天機器人等用途。
圖/ shutterstock

AI PC在初期僅定義為「效能足以運行AI」的PC產品,不需要連接網路、傳輸到雲端資料中心運算,可以在地端運行AI應用。

隨著今年更多處理器、軟體應用推出,對PC的要求更升級,其中又以微軟和英特爾喊出的硬體規格最具體。

AI PC定義

微軟陣營提出的AI PC概念,主要利用Windows系統優勢,與自身AI軟體Copilot綁定,除了需要支援微軟Copilot服務外,鍵盤更需要擁有一顆Copilot實體按鍵,才能獲得Copilot+PC的稱號。

微軟陣營喊出的「AI PC」定義

  1. 要能和NPU、CPU及GPU共同運作、算力須達 40 TOPS

配備NPU(神經網路處理器)是生成式AI對終端裝置最重要的要求。過去的手機和筆電演算主要依賴的是CPU(中央處理單元)和GPU(圖形處理單元),其中CPU擅長處理複雜任務,GPU則專精於圖形處理的工作。然而,AI技術還需要NPU的能力,因為NPU擁有大量小核心,擅長同時處理大量重複性任務,且能耗更低,這是生成式AI運算不可或缺的關鍵,因此成為新一代AI PC、AI手機必備的規格。

NPU具有「核心數多」的特色,適合進行大量重複性的運算,適合運行生成式AI必備的「訓練」(training)和「推論」(inference)兩大能力。

因此AI PC必須和NPU、CPU及GPU共同運作,微軟也特別提出,算力要求 40 TOPS(每秒兆次運作)以上,為市面上大多僅10 TOPS以上的PC產品立下高標準。

2.要有一顆Copilot

需要支援微軟Copilot服務外,鍵盤更需要擁有一顆 Copilot實體按鍵,才能獲得Copilot+ PC的稱號。

3.其他規格需求

除了前兩大新概念,在既有的硬體規格上也有升級的需求,包含至少16GB記憶體、256GB儲存容量,能夠讓AI擁有更多的「記憶力」,同時也要具備全天續航力,確保能耗不受AI功能影響。

華碩AI PC發布會 微軟copilot熱鍵
具備微軟copilot熱鍵的筆電產品。
圖/ 隋昱嬋攝影

AI PC用途|文生圖、聊天機器人、照片編輯⋯⋯盤點6大功能

目前AI PC仍在發展的初期階段,今年預計將推出的產品大多忙著追趕規格,可運行的應用較少,主要做到的是能在PC離線運行生成式AI功能,並將資料保留在本機上,保障用戶的資料安全。

於COMPUTEX中亮相的AI PC功能包含以下幾種類型:

  1. 文生圖:依照文字指令生成圖片。
  2. 離線聊天機器人:不用連接網路,AI可以利用本機資料回答問題。
  3. 照片編輯功能:可以離線AI修圖、消除背景。
  4. 文字潤飾、總覽:幫助寫作時校正、整理重點等功能。
  5. 即時翻譯:翻譯影片提供即時顯示字幕。
  6. 效能管理:可以靠AI記住使用者的習慣,自動調校CPU、GPU等用量。

AI PC概念股|哪些台廠供應鏈受惠?

AI PC帶動低迷市場,台廠供應鏈預計也將受惠,從上游的晶片、晶圓代工,到下游的組裝、品牌廠,對應廠商都可望吃下一塊餅,各領域相關台廠組成「AI PC概念股」受到市場矚目。

AI PC概念股

AI PC概念股:

晶片設計: 聯發科(2454)
晶圓代工: 台積電(2330)
封裝測試: 日月光(3711)
記憶體: 華邦電(2344)、南亞科(2408)
高速傳輸: 譜瑞-KY(4966)、祥碩(5269)
載板: 欣興(3037)、景碩(3189)、南電(8046)
電源: 台達電(2308)、光寶科(2301)
散熱: 雙鴻(3324)、奇鋐(3017)
組裝代工: 廣達(2382)、緯創(3231)、鴻海(2317)、仁寶(2324)、英業達(2356)、和碩(4938)
品牌廠: 宏碁(2353)、華碩(2357)、技嘉(2376) 、微星(2377)

隨著定義更完整,AI PC落地應用戰也跟著開打,台灣四大PC廠華碩、宏碁、微星、技嘉都推出AI PC。《數位時代》也實測AI PC哪家好用,文章請見:AI PC實測:AI PC可以做什麼?華碩、宏碁、微星哪家好用

責任編輯:林美欣

本文不授權媒體夥伴轉載

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從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅
從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅

代理式AI將驅動產業創新變革與升級,對此,研究機構Gartner預測,截至2028年底,33%的企業應用軟體將整合代理式AI功能,至少15%的日常工作決策將改由代理式AI負責,以及三分之一的生成式人工智慧互動將改由行動模型與自主代理完成,同時,加速協作型 AI Agent出現與普及。
面對勢不可擋的AI浪潮,Google Cloud搶先布局市場:不僅提供含括AI優化基礎架構、AI模型、可互通的AI代理等高度整合AI雲端技術堆疊,更攜手CloudMile萬里雲等夥伴協助不同產業客戶發揮代理式AI的綜效。

不可輕忽的五大AI趨勢

隨著雲端與人工智慧等創新科技成為企業創新變革的關鍵基石,想要極大化科技綜效、搶先布局未來,不可輕忽五大AI趨勢:

趨勢一:AI Agent蓬勃發展。

生成式AI已從單純的處理提示(Prompt)轉變成具備模組化、自主化與協作化能力的 AI Agent,Google Cloud 更透過年度旗艦活動介紹超過 600 個 AI Agent 與跨產業應用案例。

Google Cloud 台灣總經理陳愷新表示:「因應用途的不同,Google Cloud 推出客戶代理(Customer Agent)、員工代理(Employee Agent)、創意代理(Creative Agent)、資料代理(Data Agent)、程式碼代理(Code Agent)與資安防護代理(Security Agent)六大類 AI Agent,協助企業提升營運效率、員工生產力、資安防護,進而加速產業創新。」

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Google Cloud 台灣總經理 陳愷新
圖/ 數位時代

趨勢二:多模態AI應用普及。

企業開始透過多模態AI整合文字、圖像、音訊與影片等資訊,讓 AI可以模仿人類學習方式,以更精準且自然的方式輸出與互動。

趨勢三:AI驅動輔助搜尋崛起。

透過生成式AI賦能,企業搜尋模式可以跳脫關鍵字,改以多模態輸入與對話提示等方式互動,讓使用者可以快速找到所需資訊並因應權限優化知識搜尋成效。例如,玉山銀行整合 Gemini 模型與內部知識管理系統,短短 3 個月推出「金融業務聊天機器人(金秘書)」,大幅縮短分行人員解決複雜客戶問題的時間,以及減少內部教育訓練負擔。

CloudMile萬里雲創辦人暨董事長劉永信表示:「Enterprise Search 不僅能打破孤島、快速連結Google Workspace、BigQuery、Looker、SAP、Salesforce 等內部系統與資料來源,還可以進一步提高企業內部搜索相關知識的效率。」

趨勢四:AI 輔助顧客體驗優化。

透過AI驅動的全通路個人化行銷,以無縫消費體驗提升零售業營收、效率跟提升客戶忠誠度。例如,CloudMile 萬里雲整合最新 AI 人臉檢測、表情辨識技術、服裝顏色分析與圖像標籤,以及串連 Google Workspace 雲端應用,打造出獨一無二的 AI 旅行推薦體驗服務 AI 魔鏡,消費者只要站在互動裝置前自拍,系統即會依照臉部表情與穿衣風格自動生成個人化旅遊行程與亮點,大幅提升選旅效率與便利性。

趨勢五:以 AI 加強資安防護。

面對AI帶來的嶄新、增強的安全攻擊,如深度偽造(DeepFake)攻擊與攻擊頻率增強等,企業除可以藉由 AI 增強現有安全系統,還可以透過偵測威脅、保護資料、識別潛在風險等方式對抗深度偽造與假訊息等釣魚攻擊。

「AI 與雲端將成為企業營運的關鍵基礎設施、發揮相輔相成的綜效,此外,也有助於企業加速業務創新與發展數位經濟生態圈,進而鞏固企業競爭力。」劉永信認為,透過 Google Agentspace 提供的多代理協作機制,企業不僅可以整合工作流程,還可以進一步優化模組設計與完善安全治理,讓 AI Agent 進入企業日常營運場景,在這個過程中,若進一步結合 A2A 協定(Agent-to-Agent Protocol),AI Agent 將不僅是單一任務執行者,可以相互溝通,型塑嶄新的企業虛擬團隊,讓企業能以更敏捷的人機協作模式回應市場與顧客需求。

3關鍵 X 5指標,助企業加速代理式AI落地與極大化綜效

劉永信表示:「Data Anywhere 是企業發展代理式AI的關鍵基礎,具體實作方式是從資安(Security)、人工智慧(AI)與雲端財務管理(FinOps)三個關鍵面向切入,型塑具備自主強化的『AI 優先』營運模式以優化創新轉型成效。」例如,企業需要一個含括雲端、邊緣、地端的數據同步與治理框架以確保數據即時性、隱私性、合規性與安全性。

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
CloudMile 萬里雲集團創辦人暨董事長 劉永信
圖/ 數位時代

除了以 Data Anywhere 為基礎打造的 AI First 營運模式,Google Cloud 建議企業可以從 5 個關鍵指標選擇平台與合作夥伴:第一是平台服務是否含括全面 AI 技術堆疊,讓企業可以因應需求挑選所需的基礎設施、平台、模型與商業應用;第二是提供企業客戶多元選擇,包括選擇自行開發或者是以既有服務進行客製化開發,以及可以彈性選擇平台提供的 AI 模型、第三方 AI 模型與開放原始碼服務等。

第三是確保雲地、新舊系統的互通性,例如,Google Cloud 不僅在 2019 年推出混合雲管理平台 Anthos 服務,更於日前推出 A2A 協定協助企業打通、協作各個 AI 代理,以及推出 Google Agentspace 協助企業集中化管理AI代理與透明化營運成效等。第四是平台是否有支援開放標準與應用程式介面(API)等機制,讓企業客戶可以因應業務發展彈性串聯與擴展應用範疇。第五是確保平台提供的是負責任的AI以及提供與時俱進的安全防護機制,例如 Google Cloud 便積極深化在深度偽造防護(DeepFake Defense)的能量。

展望未來,隨著 AI 的推陳出新與日趨普及,Google Cloud 除會因應市場需求持續優化平台服務,也會攜手 CloudMile 萬里雲針對產業客戶需求提供最佳服務,以產業專屬、軟硬整合的方式發揮智慧化人機協作的綜效,實踐生態圈共贏。

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