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

shutterstock_2337052459.jpg
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

往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓