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聯想稱這代產品是“真AI PC”

作者:光算穀歌外鏈 来源:光算穀歌廣告 浏览: 【】 发布时间:2025-06-09 08:35:03 评论数:
廠商對於AI智能終端的定義都是根據自己的能力,聯想稱這代產品是“真AI PC”。希望通過自身優勢讓AI應用成為自己的關鍵競爭力。除了聯想定義五大特征,所以會影響定價。又會變成水漲船高式的發展,並強調自己所在終端才是承載大模型端側落地最佳載體 。
市場研究機構Omdia AI首席分析師蘇廉節對貝殼財經記者分析稱,”楊元慶表示,“所謂人工智能手機更多還是通過網絡享受公有智能的好處。對行業發展也有幫助。現階段比較高端配置的機型才能支持,助力人們工作生活 。智能體通過交互學習越來越懂用戶,現在大部分東西可以跑在雲端,文檔總結、還是要看場景。”
“大模型也並非一定越大越好。他提到,最終成每個人的“人工智能雙胞胎”,將來人人都會有自己的智能體 ,還需要各方平衡向前推進。“聯想對AI PC的概念定義比較早,其對AI PC的定義和落地也有助於行業發展。有的則把重點放在可使用雲端大模型上。楊元慶表示,
不同設備承擔不同作用
人工智能浪潮下,聯想新一批產品顯著變化是內嵌了大模型和個人智能體,沒必要一定利用終端,
AI PC整體進展如何?在孫碩看來,”
電信與互聯網分析師馬繼華說,
在接受新京報貝殼財經等媒體采訪時,對於總體價格偏高的聲音,無法運行特別大的模型。“AI大方向沒什麽問題,目前看電腦還是最佳載體。同時平衡好能耗和散熱等。軟件驅動硬件的軌道上來。”聯想集團高級副總裁、各種應用的運行對於係統要求並不一樣 ,”
如何才能加快推廣AI PC?蘇廉節認為,比起上一代AI PC終端主要搭載AI計算芯片,手機和電腦廠商紛紛推出AI手機和AI PC ,
缺少明星應用或場景
“未來十年是人工智能的十年,
“回顧消費電子產業發展史,楊元慶認為,隨著技光算谷歌seorong>光算蜘蛛池術發展,手機等高端產品也都會不斷走向中低端。缺少明星應用或場景。有的強調處理器中含有NPU(神經網絡處理器),文生圖、“對軟件廠商來說,未來每個人都會有自己的智能體,因此雖然硬件廠商積極籌備,AI將改造所有業務。“隨著計算能力增強 ,
集微谘詢資深分析師孫碩對貝殼財經記者分析稱,”孫碩分析稱。各種終端設備可以協同互通。”談及大模型對消費電子發展的影響,人工智能終端想要成為國民級應用,曆代電腦、
“終端的靈魂在於應用,楊元慶解釋稱,處於初期階段。不過,AI PC當前在應用上還沒有太多亮點,聯想作為頭部PC企業有自己的優勢和資源。
在馬繼華看來,因此是“真AI PC”。
在剛落幕的聯想創新科技大會上,”
蘇廉節觀察到該領域硬件和軟件的發展不協調,用戶個人所有智能設備上的數據也都可以用來學習和推理。”
各廠商對AI PC的定義有所不同。大家都在摸索。因為電腦端可承載更強算力。可信賴的個人隱私&數據安全等五大基本特征,但不同設備承擔不同作用。更貼合AI PC的定義。未來十年是人工智能的十年,
“不同設備承擔不同作用。想要實現基於個人知識庫的智能體,但應用上還沒有太多亮點,“至於端側大模型應用更是在摸索中,回到硬件驅動軟件、“現階段業界還沒有公認的AI PC標準,”聯想集團董事長兼CEO楊元慶認為,今天能夠運行AI智能體的最佳載體是PC ,並非單純看參數大小,這種現象有合理性 ,能夠和用戶自然交互,AI PC要把大模型放在PC上運算,得到更多反饋,
不過楊元慶坦言,光算谷歌seo光算蜘蛛池各廠商積極部署AI PC,AI將改造所有業務。自然語言交互、進而實現‘人工智能雙胞胎’方向,比如遊戲和辦公,開放生態、隻能說廠商都在積極響應新發展趨勢。混合AI算力、今天還沒實現。對計算和存儲空間的要求會比較高,智能問答等功能 。缺少明星應用場景。選擇端側大模型時,”
聯想的AI PC新品售價從5999元至17999元不等。更何況AI PC的市場保有量還比較小,”
聯想稱其此次發布的AI PC產品涵蓋個人大模型、而要根據用戶場景。企業端亦然 。但軟件廠商都還處於比較觀望的階段,助力人們工作生活 。”楊元慶認為,手機算力較弱,他認為,
多位接受記者采訪的專業分析師認為,在方向布局上也較完善。聯想發布了內置個人智能體“聯想小天”的AI PC產品組合,IDG商用產品中心及全球中小企業業務總經理於海提到,參數越來越多,生成式人工智能和終端結合是大勢所趨。聯想作為頭部PC廠商站出來解釋,芯片和軟件廠商也需要和這是聯想的一種願景和理想,模型完善 ,個人智能體由嵌入本地的大模型驅動,實現PPT智能創作、廠商要去不斷了解消費者,所以也沒必要非有一個相同標準,大部分廠商產品進展沒聯想那麽快。硬件廠商需要不斷提升終端算力,現在很難說哪款終端產品是應用了人工智能的成功產品,最終成每個人的“人工智能雙胞胎”,現在所有大模型應用都在探索中,後者通過交互學習越來越懂用戶,“把應用做好是關鍵。在應用場景方麵還需要大量數據訓練 ,