Bago ang Google I/O Conference, inorganisa ng Google ang isang pre-launch event para sa Android 17 noong Mayo 13 sa gabi. Sa kaguluhang hindi inaasahan, ipinakilala ng Google nang walang paunang babala ang isang bagong produkto—ang Android PC. Sa pagkakaiba sa Chromebook, ang Android PC ay may mas mataas na posisyon at isinasaalang-alang ang produktibidad bilang pangunahing katangian. Hindi na sasayang ang Google sa entry-level market; nais nilang kumuha ng higit pang bahagi sa PC market labas sa netbooks.
Ang konsepto ng AI PC ay naging sikat sa mga nakaraang taon, at ang maraming manufacturer ng PC chip at terminal ay nagte-teklado sa kanilang mga produkto na may AI feature, paulit-ulit na ipinapakita kung paano nagbabago ang AI ang mga use case ng PC. Ang pagkakaroon ng Android PC ay nagpakita ng isang bagong solusyon para sa AI PC: hindi na nakadepende sa tradisyonal na desktop system, at ang cloud-based AI ay hindi isang karagdagan kundi ang pangunahing bahagi, mula dito ay nagmumula ang lahat ng kaugnay na function.
(Source ng larawan: Google)
Kung matagumpay ang Android PC, malamang na ang cloud PC ay magiging sagot sa panahon ng AI.
Ang kasalukuyang AI PC ay hindi pa sapat na «AI»
Sa kasalukuyan, ang AI PC sa industriya ng PC ay mas tila isang tradisyonal na PC na may isang "shell" ng AI. Sa aspeto ng chip, idinagdag ng Intel at AMD ang mga hiwalay na AI computing unit sa mga processor ng PC upang mapalakas ang kanilang kakayahan sa end-side AI. Sa aspeto ng sistema at ecosystem, ang mga tagagawa ng endpoint ay nagbuo ng kanilang sariling AI applications sa sistema, kabilang ang kanilang sariling computer管家, agents, at iba pa, at nag-connect sila sa mga eksternal na malalaking modelo.
Gayunpaman, ang mga AI PC na ito ay本质上 ay tradisyonal na Windows computer, at ang AI ay mas isang karagdagang tampok lamang. Bukod dito, ang karamihan sa mga AI应用场景 na ginagawa sa AI PC ay batay sa cloud-based AI, kabilang ang pagbuo at pag-edit ng dokumento, paggawa ng imahe, at iba’t ibang mga “crab” tool.
Bagaman patuloy na ipinapakita ng mga tagagawa ng chip ang kanilang lokal na AI capability at pinapahalagahan ang pag-deploy ng open-source models gamit ang CPU, GPU+NPU heterogenous computing, sa katotohanan, ang AI computing power na maaaring ibigay ng mga chip para sa consumer PC ay palaging limitado, dahil hindi lahat ng konsyumer ay may graphics card na 5080 o memory na 32GB pataas.
(Sourche ng larawan: JD)
Sa ganitong sitwasyon, mahirap ng isang karaniwang consumer-grade PC na tumatakbo ng mga lokal na modelo na may malaking parameter, kaya hindi ito makakatugon sa mas kumplikadong AI mga gawain.
Kahit paano, ang OpenClaw ay naging sikat at nagdulot ng kakulangan at pagtaas ng presyo sa Mac mini. Ngunit ang karamihan sa mga tao ay gumagamit ng cloud-based na modelo para sa “pagpapalaki ng alimango,” at ang mga tutorial sa pag-deploy ng alimango ay laging nababanggit kung aling AI ang may murang Token at kung paano mabawasan ang paggamit ng Token.
(Sourche ng larawan: Gitbook)
Ngunit sa ganitong paraan, lumabas ang bagong tanong: Kung ang AI PC ay kailangan pa rin ng cloud-based AI upang maisagawa ang mga AI scenario, ano ang tunay na halaga ng hardware ng AI PC?
Sa katotohanan, teoretikal na, isang karaniwang PC na walang premium sa AI chip, kung ito ay nakakonekta sa internet at nakakapag-access sa cloud-based AI, ay maaaring maging isang AI PC.
Kahit na maaari nating gawin ito nang mas agresibo, malaki ang pagbawas sa hardware configuration ng PC; kung may screen, keyboard, at kakayahang makakonekta sa internet, maaari itong maging cloud AI computer. Ang mabilis na pag-unlad at pagkalat ng AI ay tila nagbibigay ng pagkakataon para sa pagpapalakas ng “cloud computer”—isang uri na hindi bagong-bago.
Cloud PC + AI, ba ang kinabukasan ng AI PC?
Para sa amin, ang cloud computer ay hindi isang bagay na hindi kilala. Ang mga cloud gaming na naging sobrang sikat sa mga nakaraang taon, sa本质上 ay isinagawa sa anyo ng cloud computer. Noong panahong iyon, ang 5G ay napapalawak nang buong kapasidad, at ang mga katangian ng mababang latency at malaking throughput ay itinuturing na panghuhusga para sa pagpapalawak ng cloud computer.
Ngunit ang katotohanan ay malupit; ang konsepto ng cloud gaming ay patuloy na hindi nakakakuha ng malaking pagtanggap. Ang Stadia, ang cloud gaming service na ipinakilala ng Google noong 2019, ay isinara sa loob ng higit sa tatlong taon. Ayon sa mga pagsusuri at feedback ng mga user mula sa mga dayuhang media, upang makamit ng Stadia ang isang malapit sa lokal na gaming platform na maluwag na karanasan, kailangan ng sobrang mataas na kalidad ng network—halimbawa, kailangan ng lokal na mabilis na broadband na may wired connection; kahit ang paggamit ng WiFi ay magdudulot ng malaking pagbaba sa karanasan, at mas lalo pa sa paggamit ng mas magkakalat na mobile network tulad ng 5G.
(Source ng larawan: Google)
Gayunpaman, ang cloud gaming ay napakasensitibo sa latency ng network, ngunit mas mataas ang pagkakataon ng online AI. Bilang karaniwang gumagamit, nagsanay na tayo sa pagkakaroon ng oras ng AI upang “isipin” ang mga sagot at pagtrato sa mga gawain, at hindi natin pinapabilis ang feedback ng AI tulad ng sa mga laro.
Sa huli, ang bottleneck sa bilis ng reaksyon ng AI ay hindi ang bilis ng internet, kundi ang computing power. Kahit na i-install mo ang isang lokal na malaking modelo, kailangan pa rin nito ng sapat na oras para sa inference upang makagawa ng sagot.
Kaya naniniwala kami na ang anyo ng cloud computer ay naturally na angkop para sa AI PC. Samantala, ang Android computer ng Google ay gumagamit ng isang iba’t ibang paraan kaysa sa tradisyonal na PC upang lumikha ng AI PC. Sa Android computer, ang AI ay hindi isang karagdagang tampok kundi ang pangunahing pag-andar. Sinabi ng Google na ang karamihan sa mga AI tool ay mga hiwalay na app, kung saan kailangan ng user na kopyahin ang data sa interface ng AI upang gamitin ang mga tampok nito. Ngunit ang Android computer ay pinagsasama ang AI sa bawat bahagi ng sistema—ang pinakamalinaw na halimbawa ay kung saan man naka-point ang mouse pointer, doon din lumalabas ang AI; nakakakuha ito ng impormasyon tulad ng teksto, larawan, at code sa paligid ng pointer at direktang sinusugpo at sinusugpo ito.
(Source ng larawan: Google)
Bukod dito, ang mga implementasyon para sa Android PC ay napakadiverso. Para sa Android PC, ang Google ay nagbibigay ng higit sa mga ideya sa produkto at anyo ng implementasyon, habang ang hardwara mismo ay kailangan pang itayo ng mga kasosyo. Ayon sa mga brand na ipinahayag ng Google, ang mga ito ay nahahati sa dalawang pangunahing kategorya: ang mga chip at ang mga terminal. Ang mga chip ay may Intel, Qualcomm, at MediaTek, habang ang mga terminal ay may HP, Lenovo, Acer, ASUS, at Dell.
Kung tingnan ayon sa brand ng chip, makikita na hindi nag-aalala ang Google kung anong arkitektura ng chip ang gagamitin ng Android PC—maaaring X86 o ARM. Dahil sa kasalukuyan, ang pagpapatupad ng AI scenarios sa Android PC ay patuloy na nakadepende sa cloud-based na Gemini, habang ang lokal na processing power ay relatibong hindi gaanong mahalaga.
Dagdag pa rito, patuloy na nag-aalok ang mga kumpanya ng internet at cloud service ng cloud computer service at umuunlad patungo sa direksyon ng AI PC.
Sa Alibaba, noong 2024, ipinakilala na ang Yungui AI Cloud Computer, na may malakas na cloud hardware configuration at malakas na suporta para sa malalaking modelo. Noong 2026, mas inayos pa ang Yungui AI Cloud Computer, na nagtataglay ng buong suporta para sa OpenClaw shrimp farming, kaya mong i-deploy nang isang pag-click, direktang i-connect sa Qwen, at i-integrate sa mga komunikasyong tool tulad ng DingTalk, Feishu, at WeChat.
(Source ng larawan: Alibaba Cloud)
Isang mahalagang punto na dapat tandaan ay ang mga pangunahing kumpanya sa AI ay nagsasagawa ng malupit na arms race sa pagbuo ng AI infrastructure, na naging pangunahing sanhi ng pagtaas ng presyo ng storage. At sa maikling panahon, hindi makikita ang posibilidad ng pagbaba ng presyo ng storage. Dahil dito, ang pag-upgrade ng konfigurasyon ng consumer-grade PC ay magiging higit pang pinipigilan; kung gagamitin pa ang tradisyonal na modelo ng pagpapalit ng PC para stablishin ang AI PC, magiging mahirap ito. Mas mabuting i-delegate ang mga AI task sa cloud kaysa mag-umpisa sa mataas na gastos at may limitadong kapasidad na lokal na AI configuration.
Nagbago na ang panahon, paano dapat mag-react ang mga manufacturer ng PC?
Ang pag-aaral ng PC sa AI ay isang hindi mapipigilang malaking trend, at ang lahat ng mga kalahok sa supply chain ng PC ay nag-iisip nang masigasig kung paano makakasakay sa barko ng AI PC, dahil iba-iba ang kanilang mga papel at paraan ng pagpapalaganap ng AI PC.
Una sa mga tagagawa ng chip, patuloy pa rin nilang pinapahalagahan ang AI processing power ng consumer-grade chips at binubuo ang mga AI scenario dito. Mas mahalaga pa, patuloy na nagtatrabaho ang Intel at AMD sa server market, patuloy na nagtatangkang makakuha ng mga order mula sa mga malalaking kompanya sa AI.
Sa wakas, upang magtatag ng AI infrastructure, ang mga manufacturer ng AI ay kailangang bumili ng malaking dami ng AI chips. At ang mga kumpanyang makakatanggap ng mga order na ito, maliban sa NVIDIA, ay ang mga tradisyonal na brand ng CPU tulad ng Intel at AMD.
Ipinakita ng pinakabagong financial report ng AMD na ang kinita mula sa bahagi ng «data center» sa unang quarter ay umabot sa $5.8 bilyon, na higit sa kalahati. Bukod dito, hindi kayang tugunan ng Intel at AMD ang demand sa kanilang produksyon, at naghahanap na ang AMD ng tulong mula sa iba pang foundry, tulad ng Samsung, maliban sa TSMC.
(Source ng larawan: AMD)
Susunod sa mga tagagawa ng endpoint, kabilang dito ang mga tradisyonal na brand ng PC tulad ng Lenovo, ASUS, at HP, pati na rin ang mga bagong brand tulad ng Huawei, Xiaomi, at Honor. Sa kasalukuyan, ang kanilang pagbuo ng AI PC ay pangunahing batay sa tradisyonal na arkitektura ng mga chip ng Intel/AMD at sistema ng Windows, at ginagamit ang pagpapalakas ng AI sa PC sa pamamagitan ng pagpapalakas ng software tulad ng PC Manager at agent.
Samantala, may karagdagang kahusayan ang mga brand ng mobile phone sa larangan ng AI PC, kung saan maaaring i-integrate ang mga produkto ng PC sa kanilang sariling ekosistema ng hardware, kabilang ang mga mobile phone, automotive systems, wearable, at home devices. Ang mga kakayahan ng AI ay maaaring magdaloy nang walang pagkakabigat sa iba’t ibang device. Bilang halimbawa, ang Super Xiao Ai, isang tool na naglalaman ng maraming kakayahan tulad ng intelligent agent, AI assistant, at voice assistant, ay maaaring makita sa lahat ng mga device sa ekosistema ni Xiaomi.
(SOURCE: Xiaomi)
Bukod dito, ang Apple ay isang espesyal na eksistensya sa larangan ng AI PC. Ang Apple Intelligence ay ipinahayag nang maaga, ngunit ang proseso ng pagpapatupad ay mabagal, na nagresulta sa isang komplikadong sitwasyon sa pag-aari ng AI sa Mac. Gayunpaman, ang pangunahing kahusayan ng Apple sa larangan ng PC ay ang kaniyang natatanging kakayahang mag-isang magkakaugnay ng software at hardware, kasama ang ganap na kontrol sa mga chip na M at ang macOS system.
Kamakalauan, inaangat ng Apple ang produksyon ng MacBook Neo mula sa 5 milyon hanggang sa 10 milyon, at pinapanatili ang produksyon ng A18 Pro chip sa mataas na presyo. Dahil sa tagumpay ng laptop na ito, ayon sa datos ng LuoTu para sa Q1 online laptop market, naging ikalawang pinakamalaking PC brand sa bansa ang Apple, pagkatapos ng Lenovo.
(SOURCE: LOTO)
Sa ilalim ng malaking pagtaas ng presyo ng pag-iimbak, ang mga murang MacBook ay nagpakita ng kahanga-hangang atraksyon. Nangunguna, hindi inaasahan ang MacBook Neo, mas tila isang paraan upang gamitin ang mga imbakan ng A18 Pro. Ito ay nagpapakita na may kakayahan ang Apple na gumawa ng matagumpay na murang PC. Kapag mayroon nang matibay na base ng mga gumagamit, ang MacBook na may Apple Intelligence ay may potensyal na makalikha sa panahon ng AI PC.
Huling hinihingi, ang Microsoft bilang pangunahing tagapag-ugnay ng PC system ay hindi maaaring isama. Ang mga pangunahing hakbang ng Microsoft sa AI PC ay may tatlong aspeto: pagtukoy sa mga istandard ng hardware ng AI PC, pagrerepaso ng sistema, at pagkakaiba-iba ng hardware architecture.
Hinihingi ng Microsoft na mayroong higit sa 40TOPS na computing power at higit sa 16GB na memory ang AI PC, at inilagay sa ilalim ng Windows ang Windows Copilot Runtime na naglalaman ng maraming maliit na modelo. Kasama rin sa Windows ang mga AI feature tulad ng real-time subtitles at Recall.
(Source ng larawan: Microsoft)
May isa pang mahalagang punto kung saan ginamit ng Copilot ang malalaking modelong teknolohiya ng GPT at ang online capability ng Bing, at malalim na ikinabukod sa Windows system, Edge browser, at Office 365 upang punan ang sariling ecosystem advantage. At ito, pangunahing nakabatay sa cloud-based AI capability.
Isinusulat sa huli
Ang paglitaw ng Android PC ay nagtawag ng hamon sa matagal nang pinauunlad na tradisyonal na anyo ng PC. Ito ay nagpapakita ng ibang ideya sa pag-unlad ng PC sa panahon ng AI: maliit ang lokal, malaki ang cloud.
Sa panahon ngayon, kung saan mataas pa rin ang gastos sa pag-iimbak at nakakaranas ng mga hadlang ang lokal na consumer-grade computing power, ang solusyong ito—na nagtatanggal ng mga hadlang sa hardware at nagpapadala ng pangunahing produktibidad direktang sa malalaking model sa cloud—ay mas may imahe.
Totoo, ang pagbabago sa anyo ng PC na dulot ng AI ay nagsisimula lang. Hindi titigil ang Microsoft at mga tradisyonal na manufacturer ng PC; patuloy pa rin nilang sinasabi ang kahalagahan ng computing sa device, ngunit nagsisimula na silang magdagdag ng AI sa cloud; samantala, tutuloy pa rin ang Apple sa pagtatrabaho sa kanilang malakas na ecosystem at pagpapalawak ng kanilang estratehiya. Sa susunod na merkado ng PC, hindi na ito isang simpleng pakikidigma sa mga parameter ng hardware, kundi isang buong pakikidigma sa paggamit ng cloud, pagbabago sa paa ng sistema gamit ang AI, at pagtataguyod ng cross-device ecosystem.
Kung ang Android PC ang huling solusyon ay kailangan pang subukan sa pagiging matatag ng network, privacy ng data, at paglipat sa mga gawi ng user. Ngunit tiyak na ang AI ay nagbago nang lubos sa kahulugan ng PC.
Ang hinaharap na PC ay maaaring hindi na kailangan ng mahal na graphics card at malaking kapasidad ng memorya; sapat na ang isang screen at isang koneksyon sa cloud upang mapalaya ang produktibidad. Ang buong bagong panahon ng AI cloud computer ay dumadaan sa atin.
Ito ay mula sa “Lei Technology”