Google I/O大会前に、Googleは5月13日未明にAndroid 17のプレイベントを開催した。予想外にも、このイベントでGoogleは新たな製品シリーズ——Android PCを突然発表した。Chromebookとは異なり、Android PCはハイエンド市場をターゲットとし、生産性を主要な売りとしている。Googleはエントリーマーケットにとどまらず、ネットブック以外のPC市場でもより多くのシェアを獲得しようとしている。
近年、AI PCという概念が大変注目されており、数多くのPCチップおよび端末メーカーが、自社製品のAI機能を強調し、AIがPCの使用シーンにもたらす新たな変化を繰り返し喧伝している。一方で、Android PCの登場は、AI PCの新たなソリューションを外界に示した：従来のデスクトップOSに依存せず、クラウドAIを補助的な存在ではなく核心として位置づけ、これに基づいて関連するすべての機能が展開されている。
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もしAndroidコンピュータが成功すれば、クラウドコンピュータはAI時代の解決策となる可能性が高い。
現在のAI PCは、まだ十分に「AI」ではない
現在のPC業界におけるAI PCは、従来のPCにAIという外装を追加したにすぎない。チップ面では、インテルとAMDがPCプロセッサに独立したAI計算ユニットを追加し、エッジAIにおける能力を強化している。システムおよびエコシステム面では、端末メーカーが自社のPCマネージャーやエージェントなどのAIアプリをシステムに構築し、外部の大規模モデルを統合している。
しかし、こうしたAI PCは本質的に従来のWindowsパソコンであり、AIはむしろ付加的な機能にすぎません。また、AI PCで実現されるAIシナリオのほとんどは、ドキュメントの要約・編集、画像生成、およびさまざまな「ロブスター」ツールを含め、クラウドAIに基づいています。
チップメーカーは常に自社チップのローカルAI機能を宣伝し、CPU、GPU＋NPUによるハイブリッド計算でオープンソースモデルをデプロイするシナリオを強調してきました。しかし現実には、コンシューマー向けPCチップが提供できるAI計算能力は常に限られています。なぜなら、すべての消費者がRTX 5080のようなGPUや32GB以上のメモリを備えているわけではないからです。
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このような状況では、一般的な消費者向けPCでは、大規模なローカルモデルを実際に動作させるのが難しく、やや複雑なAIタスクを担うことはできません。
先日、OpenClawが大ヒットし、Mac miniが品切れになり価格が上昇した。しかし、ほとんどの人々はクラウドモデルを使って「エビを飼育」しており、さまざまなエビデプロイメントチュートリアルでは、どのAIのトークンが安いか、トークン消費をどう減らすかが紹介されている。
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しかし、これにより新たな問題が生じる：AI PCがAIシナリオを実現するためには依然としてクラウドAIに依存するのであれば、AI PC自体のハードウェア価値とは何か？
結局のところ、理論的には、AIチップのプレミアムがない従来のPCでも、クラウドAIに接続できるネットワーク環境があれば、AI PCに変身できる。
さらに、PCのハードウェア仕様を大幅に簡素化し、画面、キーボード、ネット接続機能があれば、クラウドAIコンピューターとして機能させることさえ可能です。AIの急速な発展と普及により、「クラウドコンピューター」というそれほど新しい概念が、爆発的な機会を迎える可能性があります。
クラウドPC＋AIこそが、AI PCの未来なのか？
私たちにとって、クラウドコンピュータは馴染みのない存在ではありません。数年前に大流行したクラウドゲームは、本質的にクラウドコンピュータの形で実現されました。当時、5Gが広く普及し、低遅延と大スループットの特性は、クラウドコンピュータの普及を実現する万能薬と見なされていました。
しかし現実は厳しく、クラウドゲームという概念は始终して盛り上がりに欠けています。Googleが2019年にリリースしたクラウドゲームサービスStadiaは、導入から3年も経たないうちに急遽終了しました。海外メディアの評価やユーザーのフィードバックによると、Stadiaがローカルゲームプラットフォームに近いスムーズな体験を実現するには、ネットワーク品質が非常に高要求で、有線接続にはローカルの高速ブロードバンドが必要であり、Wi-Fiでプレイしても体験が大幅に低下します。ましてや、より不安定な5Gモバイルネットワークでは話になりません。
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しかし、クラウドゲームはネットワーク遅延に非常に敏感ですが、オンラインAIの許容範囲ははるかに広いです。一般ユーザーとして、私たちはすでにAIが質問に答えたりタスクを処理したりする際に「思考」に時間がかかることに慣れており、AIの結果に対する反応はゲームほど急いでいません。
結局のところ、AIの応答速度のボトルネックはインターネットの速度ではなく、計算能力にある。たとえローカルに大規模モデルをインストールしたとしても、回答を生成するには十分な推論時間が依然として必要である。
したがって、クラウドPCという形式は、AI PCに天然に適していると考えています。一方、GoogleのAndroid PCは、従来のPCとは異なるモードでAI PCを構築しています。Android PCでは、AIは付属機能ではなく、コア機能です。Googleによると、現在のほとんどのAIツールは独立したアプリであり、ユーザーはデータをAIインターフェースにコピーしてAI機能を利用しなければなりません。しかし、Android PCではAIをシステム全体に統合しており、最も直観的な例として、マウスポインターが移動する場所にAIが常に現れ、ポインター周辺のテキスト、画像、コードなどの情報をキャッチして直接処理・操作します。
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また、Android PCの実装方案は多様である。Android PCに関して、グーグルは主に製品のアイデアと実装形式を提供しており、ハードウェア自体は提携メーカーが構築する必要がある。グーグルが公表した提携ブランドによると、主にチップと端末の2つのカテゴリに分かれており、前者にはインテル、クアルコム、メディアク、後者にはヒューレット・パッカード、レノボ、エイサー、ASUS、デルが含まれる。
チップブランドの観点から見ると、GoogleはAndroid PCにどのアーキテクチャのチップを使用するかには関心がない。x86でもARMでも構わない。現時点では、Android PCでのAIシナリオの実現は依然としてクラウド上のGeminiに大きく依存しており、ローカルハードウェアの計算能力はそれほど重要ではない。
また、インターネットおよびクラウドサービスプロバイダーは、クラウドPCサービスを提供し続けており、AI PCへの進化を進めています。
アリババの場合、2024年にはYingxi AIクラウドPCがリリースされ、強力なクラウドハードウェア構成に加え、大規模モデルへの充実したサポートを提供しました。2026年には、Yingxi AIクラウドPCがさらにアップグレードされ、OpenClawによるエビ飼育を全面的にサポートし、ワンクリックでデプロイでき、Qwenに直接接続でき、钉钉（ディンティン）、飛書（Feishu）、微信（WeChat）などの通信ツールと連携可能になりました。
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もう一点注目すべきは、AIの巨頭たちがAIインフラ構築で過剰な軍備競争を繰り広げており、これがストレージ価格上昇の「原因」となっていることです。短期的にはストレージ価格の低下を見込むことができません。その結果、一般消費者向けPCの仕様アップグレードはさらに制約され、従来のPCの更新モデルでAI PCを構築しようとすれば、非常に困難になります。限界が明確なローカルAI構成に高コストでリソースを投入するのではなく、AIタスクをクラウドに直接委ねる方が賢明です。
時代は変わった、PCメーカーはどのように対応すべきか？
PCのAI化はもはや逆らえない大きなトレンドであり、PC産業チェーン上のすべてのプレイヤーが、AI PCという船に乗り込む方法について懸命に考えている。それぞれの役割が異なり、AI PCを推進する形態も異なる。
まず半導体メーカーであり、それらは依然としてコンシューマー向けチップのAI計算能力を強調し、それを基にAIシナリオを構築している。さらに重要なのは、インテルやAMDがサーバーマーケットで継続的に力を入れ、AI大手企業からの注文を獲得し続けていることである。
結局、AIメーカーがAIインフラを構築するには、大量のAIチップを購入する必要があり、こうした注文を受けるのは、ナビダ以外では、インテルやAMDといった従来のCPUブランドが主である。
AMDの最新の決算報告によると、第1四半期の「データセンター」事業部門からの売上高は58億ドルに達し、全体の半分以上を占めた。また、インテルとAMDの生産能力ともに注文量を満たせておらず、AMDはTSMC以外にもサムスンなどの他のウェハ製造業者に協力を求めている。
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次に端末メーカーであり、これはレノボ、ASUS、HPなどの従来のPCブランドや、華為、小米、荣耀などの新興ブランドを含む。現在のところ、それらのメーカーはAI PCの開発を、主にインテル/AMDチップ＋Windowsシステムという従来のアーキテクチャに基づき、パソコン管理ソフトやエージェントなどのソフトウェアを組み込むことでPCのAI機能を強化している。
また、携帯電話メーカーはAI PC分野において、PC製品を自社のハードウェアエコシステム内のスマートフォン、カーナビ、ウェアラブルデバイス、スマートホーム機器など、さまざまな形態のデバイスと連携させるという利点があります。AI機能はデバイス間でシームレスに移動できます。小米を例に挙げると、エージェント、AIアシスタント、音声アシスタントなどの複数の機能を備えた「スーパーリトルアイ」は、小米エコシステム内のさまざまなデバイス上で利用できます。
（画像提供：小米）
また、AppleはAI PC分野において比較的特別な存在である。Apple Intelligenceは早期に発表されたが、実装プロセスが遅れており、その結果、MacのAI化はやや尴尬な状況となっている。一方で、AppleがPC分野で持つ優位性は、MシリーズチップとmacOSシステムに対する絶対的な制御力を備えたソフトウェアとハードウェアの統合能力である。
最近、アップルはMacBook Neoの生産台数を500万台から1,000万台に増やし、A18 Proチップの生産を高価格で維持している。このノートパソコンの成功により、洛圖が発表した第1四半期のオンラインノートパソコン市場データによると、アップルは国内PCブランドとしてレノボに次ぐ市場シェアを獲得した。
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ストレージ価格が急騰する中、安価なMacBookが驚異的な魅力を示している。正直なところ、MacBook Neoは当初、A18 Proの在庫処理用製品と見なされていた。これは、Appleが成功した低価格PCを生み出す能力を持っていることを示している。堅実なユーザー基盤を築けば、Apple Intelligenceを搭載したMacBookは、AI PC時代において後発として追い上げる可能性を秘めている。
最後に、PCシステムの主導者であるマイクロソフトは無視できない。マイクロソフトのAI PCに関する取り組みは、主にAI PCハードウェア標準の定義、システムの再構築、ハードウェアアーキテクチャの多様化の3つである。
マイクロソフトは、AI PCに40TOPS以上の計算能力と16GB以上のメモリを必須とし、Windowsの底层にWindows Copilot Runtimeを導入して複数の小型モデルを統合しました。また、Windowsはリアルタイム字幕やリコール（Recall）などのAI機能を提供しています。
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さらに重要な点として、CopilotはGPTの大規模モデル技術とBingのオンライン機能を活用し、Windowsシステム、Edgeブラウザ、Office 365に深く統合されており、自らのエコシステムの利点を最大限に発揮しています。これらは主にクラウドAI機能によって実現されています。
最後に
Android PCの登場は、長年固定化されてきた従来のPCの形態に挑戦を投げかけた。これはAI時代におけるPCの発展における別の製品思想を示しており、ローカル重視からクラウド重視へと移行している。
現在、ストレージコストが高止まりし、ローカルのコンシューマー向け計算能力が限界に達している中で、ハードウェアの壁を打破し、核心的な生産力をクラウドの大規模モデルに直接委ねるこのソリューションは、より想像力に富んでいる。
もちろん、AIが引き起こすPC形态の変革はまだ始まったばかりです。マイクロソフトと従来のPCメーカーは座視しないで、エッジ側の計算能力の重要性を依然として強調しつつ、クラウドAIを全面的に導入しています。一方、アップルはソフトウェアとハードウェアが一体となったエコシステムの優位性とマス市場戦略を活かして、引き続き市場シェアを奪い続けます。今後のPC市場は、単なるハードウェア仕様の競争ではなく、クラウドの活用、システム基盤のAI再構築、およびクロスデバイスエコシステムの総合的な競争となります。
Androidパソコンが最終的な解決策となるかどうかは、ネットワークの安定性、データプライバシー、ユーザーの習慣の移行などの試練を乗り越える必要がある。しかし、AIがPCの定義を根本的に再定義したことは確実である。
未来のPCは、高価なグラフィックカードや大容量メモリを必要とせず、画面とクラウドへのネットワーク接続だけで生産性を引き出せるようになる。AIクラウドPCの全新时代が、私たちの前にやってきている。
本文は「雷科技」より