导读：所谓「AI PC」，从诞生之日起就是一个彻头彻尾的伪概念。它不是用户需求的产物，而是芯片巨头、操作系统霸主和 PC 厂商为了打破增长僵局，合谋描绘的一幅「皇帝的新衣」。

戴尔最近在 CES 上率先承认「用户根本不关心 AI PC」，成为行业里第一个敢于公开承认「皇帝没穿衣服」的成年人，这何尝不是一种回归常识的清醒。

过去几年，科技行业弥漫着浓重的「AI 焦虑」，AI 电脑、AI 手机、AI 眼镜…AI 这个词缀像万能膏药一样贴在了所有能想到的地方，仿佛一夜之间，不带 AI 功能的产品就成了上个时代的古董。

在集体营销中，AI PC 逐渐被推上神坛，成为拉动死气沉沉的 PC 市场走出泥潭的希望。

英特尔、AMD、高通奋力吆喝着自家芯片的 NPU（神经网络处理单元）算力，微软也在大张旗鼓地改造 Windows，甚至在键盘上增加一个专用的「Copilot 键」。

然而，就在所有人都以为这股浪潮将继续席卷 2026 年的 CES（国际消费电子展）时，戴尔却踩下了急刹车。

戴尔副董事长兼首席运营官 Jeff Clarke 和产品负责人 Kevin Terwilliger 公开承认：「我们过去一年的经验是，消费者并不会因为 AI 而购买电脑。事实上，我认为 AI 更多时候是让他们感到困惑，而不是帮助他们理解产品的具体价值。」

实际上，戴尔并没有放弃 AI 技术——他们发布的所有新产品都内置了 NPU——但他们也认识到，把「AI」当作核心卖点去进行营销，是无法打动消费者的。

这不仅是戴尔一家的领悟，更是对整个行业发出的一次重要信号：是时候停止对 AI 营销的自我感动，回到用户价值的原点了。

AI PC 很好，但用户为何不买账？

消费者对 AI PC 的冷淡，根源在于这场技术变革完全是由产业链上游推动的，是典型的「供给创造需求」，指望通过营销手段来「教育消费者」。

首先，AI PC 目前缺乏「杀手级应用」，价值主张模糊不清。

回想 PC 发展史上的几次重大硬件升级，无一不是由软件应用的需求所驱动的。

90 年代，为了更流畅地运行 3D 游戏（如《雷神之锤》），用户心甘情愿地掏钱购买昂贵的 3D 图形加速卡。为了处理高清视频和复杂的图像，用户需要性能更强的硬件设备。

每一次硬件迭代，都对应着具体、可见、能被感知的应用场景。

但 AI PC 至今没能拿出一个属于自己的「雷神之锤」。

目前厂商们宣传的 NPU 应用场景，大多集中在视频会议的背景虚化、实时字幕、麦克风降噪等功能上。

这些功能有用吗？有用。但它们是消费者升级电脑的决定性因素吗？显然不是。这些任务，过去几年的 CPU 和 GPU 已经能相当不错地完成。

NPU 的加入，最大的优势是「能效」——用更低的功耗完成同样的工作，从而延长笔记本的续航。

这只能说是锦上添花的工程优化，却被厂家包装成了颠覆性的用户体验革命。

对于绝大多数用户来说，他们无法清晰地感知到 NPU 带来的体验差异。你很难说服一个普通人为了「更省电的背景虚化」而多花几千块钱换一台新电脑。

微软寄予厚望的 Copilot+ PC 和 Recall，本有机会成为杀手级应用，却因严重的隐私和安全问题引发巨大争议，被迫推迟。这也暴露了厂商的急功近利和对用户核心关切的漠视。

其次，云端 AI 的体验珠玉在前，端侧 AI 能力孱弱。

普通消费者对「AI」的认知，几乎完全是由 ChatGPT、Midjourney 等云端大模型塑造的。这些应用展示了惊人的能力，但它们都运行在拥有海量算力和内存的数据中心里。

用户只需要一个浏览器，就可以在任何设备上体验到最前沿的 AI 技术。

在这种背景下，向用户推销一台内置 NPU 的「AI PC」就显得非常尴尬。用户会问：我的旧电脑也能用 ChatGPT，为什么我需要一台新的「AI PC」？本地的 AI 能做到 ChatGPT 那么好吗？

答案是，目前还远远不能。现阶段消费级 PC 里的 NPU，算力非常有限（通常在几十 TOPS 的量级），并且受限于共享的系统内存带宽。

它们的确可以运行一些经过高度优化的小模型，来执行特定任务，但想要运行媲美 GPT-4 的大型语言模型，无异于天方夜谭。

这就形成了一个巨大的认知鸿沟：用户期待的是「擎天柱」级别的 AI 体验，而厂商能提供的只是一个「遥控车」级别的本地算力。

这种期望与现实的脱节，使得 AI PC 的概念在消费者心中显得既多余又鸡肋。

最后，技术生态的「先有鸡还是先有蛋」困境。

硬件制造商（英特尔、AMD）把 NPU 集成到芯片里，寄希望于操作系统（微软）和应用软件开发者能利用好这部分算力。

但对于开发者来说，为一个保有量尚小、硬件标准不一、开发工具链（如 ONNX 运行库）仍不成熟的 NPU 进行专门优化，投入产出比极低。这导致了市面上几乎没有真正为 NPU 量身定做的、能体现其独特价值的第三方应用。

没有杀手级应用，消费者就没有购买动力；没有足够大的用户基数，开发者就没有优化动力。这个死循环，让 AI PC 陷入了「硬件空转」的尴尬境地。

NPU 的真相：并非颠覆革命，而是高效的「偏科生」

NPU，全称神经网络处理单元，本质上是一种专用集成电路（ASIC）。

它的设计目标非常单一：高效地执行神经网络模型中常见的计算任务，尤其是大规模的矩阵乘法和卷积运算。为了极致的效率，它通常会针对低精度数据类型（如 INT8）进行优化。

你可以把它理解成一个「偏科生」。它做矩阵乘法又快又省电，但除此之外几乎什么都做不了。与之相对，CPU 是一个「全科生」，什么都能做，但做特定数学题不如 NPU 快；GPU 则像是一个「理科高手」，擅长大规模并行计算，能力介于 CPU 和 NPU 之间。

NPU 的核心优势在于能效比。

在执行它擅长的 AI 推理任务时，每瓦特能提供的算力（TOPS/W）远高于 CPU 和 GPU。这就是为什么它能在不显著增加功耗的前提下，为笔记本电脑带来额外的 AI 算力，并解放 CPU 和 GPU 去做它们更擅长的事情。

然而，优势的另一面就是它的局限性：

1. 内存带宽瓶颈：当前大模型推理的主要瓶颈在于内存带宽，而非纯粹的计算速度。模型权重参数巨大，需要不断地从内存中读取数据。PC 上的 NPU 和集成显卡一样，共享的是系统内存。即便 NPU 的理论算力再高，如果内存通道喂不饱它，实际性能也会大打折扣。这也是为什么苹果的 M 系列芯片在本地 AI 推理上表现优异，其核心优势在于高带宽的统一内存架构，而非单纯因为其神经引擎有多强大。
2. 算力规模不足：目前 PC 里的 NPU 算力（例如 40 TOPS）听起来很高，但和数据中心动辄数千上万 TOPS 的专业 AI 加速卡相比，完全不在一个数量级。这点算力，只够处理一些轻量级的、特定领域的模型。
3. 软件栈的成熟度：围绕 NPU 的软件生态还非常不完善。开发者要利用 NPU，需要面对复杂的工具链、不统一的 API 和各种各样的硬件兼容性问题。

所以，NPU 的真相是：它不是一个能让你的电脑变得无所不能的「第二大脑」，而是一个高效的、专门处理特定 AI 背景任务的协处理器。

它的价值在于提升能效、优化系统资源分配，而不是带来革命性的性能飞跃。它本是一个默默无闻的幕后英雄，而不是被推到台前的营销明星。

用户买的是体验，不是技术参数

戴尔率先承认「用户并不关心 AI PC」，其实是回归了最朴素的商业认知：用户购买的并不是技术参数，而是最终的产品体验。

用户不会关心电脑里有没有 NPU，有多少 TOPS 算力。

他们只会关心：这台电脑的设计是否好看？屏幕显示效果是否出色？键盘手感好不好？续航能不能撑一天？运行我常用的软件是否流畅？

所以戴尔在这次发布会上，将重点重新放回了 XPS 和 Alienware 系列产品的设计、材质、屏幕和性能上。他们依然在硬件里集成了 NPU，但他们选择不在营销中过度渲染这个用户暂时还感知不到的技术点。

与其费尽口舌解释一个连业内人士都觉得模糊的概念，不如把精力放在那些用户能实实在在感受到的产品点上。

这场由上至下强推的 AI PC 运动，更像是一场面向资本市场和投资人的表演。在增长乏力的宏观背景下，产业链上的巨头们需要一个新的故事来提振股价、刺激换机周期。

AI 恰好是那个最响亮、最诱人的故事。微软需要借此巩固其在操作系统和软件生态中的核心地位，并对抗来自苹果的挑战。英特尔和 AMD 需要新的卖点来销售芯片。PC 厂商则顺水推舟，希望能借此东风多卖几台机器。

然而，市场终将回归理性。消费者用钱包投票，清晰地表达了他们的态度：别给我讲那些花里胡哨的概念，给我一个实实在在的好产品。

结论：AI 终将无处不在，但 AI PC 的概念将会消亡

戴尔带头戳破了 AI PC 的营销泡沫破裂，但这并不意味着端侧 AI 没有未来。恰恰相反，AI 最终会成为所有计算设备的标配，深度融入操作系统和应用的方方面面，以一种「润物细无声」的方式改善用户体验。

未来的 AI 将是「环境智能」，是后台默默运行的算法。它可以让你的照片管理更智能，让你的系统搜索更懂你，让你的输入法预测更精准。

但它不会，也不应该再作为一个独立的、需要被用户特别认知和购买的「功能」存在。

当一项技术真正成熟并普及时，它就不再需要被反复强调。

我们今天买手机，不会去关心它是否支持 4G/5G 通信协议，因为它已是标配。同样，未来的某一天，我们买电脑时，也不会再有人提及它是不是「AI PC」。

对于被各种技术用语轰炸得疲惫不堪的消费者来说，者是一件好事。行业喧嚣过后，最终胜出的，永远是那些真正理解并尊重用户的公司。