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作者 y598763 (diamond)
標題 Re: [新聞] 輝達預告「PC新紀元」 黃仁勳下周GTC將
時間 Sat May 30 22:03:20 2026

看到蠻多留言質疑AI on local PC的可行性，質疑的點主要有幾個（1）這種PC太貴（2）用
雲端AI就可以了（3）日常生活中用不到AI PC

但看到前幾天蘇媽認為AI PC會開始呈現雙位數的成長到這幾天黃仁勳要拿出的新產品來看
，大廠都往這個方向顯然業界有這樣的共識。

AIPC這個概念應該2024甚至2023，GPT提出來的時候就有出現了，但那時候的AIPC僅僅只是
停留在像現在大部分一般人使用AI的方式一樣，就是對話，只是把雲端上大家在GPT、Gemin
i、Claude網頁搬到電腦上。在過去的本地AI只有這樣的功能就會顯得很雞肋，一樣的事情
我在網路上做就好，除非我非常重視資安否則我完全沒必要再去買一台號稱可以使用AI的桌
機/筆電。


但在小龍蝦這個概念起來之後，AIPC可以做的事情變得多元了，只要一個命令就可以直接跳
過所有中間指令到產出內容。（如果對小龍蝦有興趣的話可以上YT看台大李宏毅老師的講解
，甚至他還有經營一個頻道是由小龍蝦全部自己找資料、發表影片、回覆觀眾留言）但也因
為要在持續使用API的關係，小龍蝦如果跑在雲端上消耗下來的token數和費用都十分驚人（
每個月幾千甚至上萬的花費）。這時如果有好用的地端模型作為搭配，在任務執行上可以將
任務拆分，簡單的本地做，困難的再丟到雲端上處理會更有效率。


現在大廠們目標就是看向這個市場。可能有人會質疑地端的模型是否足夠好？若單純是推論
，現在Google有一些地端的模型Gemma就可以處理，至於能處理的多好取決於記憶體有多大
記憶體越大就能有更快推理速度和精度，比如說36GB大概可以等同GPT-4的水準。


目前市面上有推出的真AI相關電腦如下
https://i.imgur.com/F1VJ3VM.jpeg
[圖]

誠如有些留言指出，目前的AI相關電腦還是太貴，當然在產品的初期價格高昂乃是常態（但
可以看到AMD價格相對來說也有競爭力）
我個人的猜想，這類電腦初期的落地肯定不會是在家庭，而是商務，試想，如果公司可以買
一台電腦而少僱用幾個人，那幾個人整年的薪水可以買幾台的電腦，這樣的算術比較利益就
會開始出現。


同時AI PC也會使AI大模型公司很好的變現與提升ROE的管道，就如同windows的授權費，AI
大模型也能透過預載和更新來收取費用。

即使AIPC的勢頭初見苗頭，我還是認為目前會遇到一些挑戰。（1）老黃的ARM架構CPU在過
去x86累積的程式面臨到的挑戰。（2）AIPC能不能在針對本地的資料進行優化/fine tune，
避免同質性過高的問題。（3）價格？


最後補點股點，如果AIPC可以大規模鋪開，受益的股票會有哪些？目前我想到的部分：
（1）品牌廠
（2）記憶體，用量每台電腦可能從過去的16-32GB翻倍甚至三四倍成長
（3）高速傳輸晶片I/O

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.36.161.113 (臺灣)
※ 作者: y598763 2026-05-30 22:03:20
※ 文章代碼(AID): #1g6kugrS (Stock)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1780149802.A.D5C.html
※ 同主題文章:
[新聞] 輝達預告「PC新紀元」 黃仁勳下周GTC將揭曉Windows專用N1X晶片
05-30 16:35 sam20135
Re: [新聞] 輝達預告「PC新紀元」 黃仁勳下周GTC將
05-30 22:03 y598763
Re: [新聞] 輝達預告「PC新紀元」 黃仁勳下周GTC將
05-31 21:39 mooto
推 q8977452: ai pc 前intel執行長提出的呀 但那時可能太早囉:?1F 05/30 22:05
對 我認為是 個人晶片算力不夠加上模型弄不進來
※ 編輯: y598763 (114.36.161.113 臺灣), 05/30/2026 22:06:55
推 gn7722: Ai龍蝦如果去罵網友，被告的時候算誰的2F 05/30 22:08
AI龍蝦不會無緣無故罵網友哈哈哈 一定是你叫他去海巡順便留言的
※ 編輯: y598763 (114.36.161.113 臺灣), 05/30/2026 22:09:13
→ devidevi: 原來記憶體吃最多???比一般電腦多5倍記憶體
反而不吃硬碟3F 05/30 22:10
推 gn7722: 他自動去罵網友，我人在無網路環境的不在場證明
笑死5F 05/30 22:11
→ devidevi: 這邊5K單位是美金嗎???7F 05/30 22:11
是的
→ gn7722: Aipc 其實也沒搞頭我覺得，主要是，阿不就是大家換電腦嗎8F 05/30 22:12
不 我認為技術允許之下人機比可以拉高
一個人可以使喚多台電腦執行任務
→ gn7722: 換完就沒啦
跟目前ai伺服器是無限增生不一樣10F 05/30 22:14
※ 編輯: y598763 (114.36.161.113 臺灣), 05/30/2026 22:18:16
※ 編輯: y598763 (114.36.161.113 臺灣), 05/30/2026 22:18:55
→ prussian: 這幾台都是用巨大iGPU硬幹的，和之前用雞肋 NPU 的AI PC 是不同品種，而且 M5 Max 的 mac studio 是未來人給你的嗎，作圖也檢查一下12F 05/30 22:20
抱歉 我在網路上撿到的沒有查核
正確資訊應該從晶片已經發布
但主機還沒
這價格應該是用第四代推論的
推 PTIMIKE: ram太貴誰要買15F 05/30 22:28
企業買單的話比員工薪水便宜就好
推 DHPdotD: 都被裁員了，可能買不起AI PC16F 05/30 22:32
推 siyaoran: 公司會買
個人用本來AI就用不多17F 05/30 22:35
→ NexusPrime: 就RAM太貴啊，你要跑稍微大的模型起碼64G19F 05/30 22:36
推 pujos: 現在一堆換在教codex只能講神經病
到現在這群人還是不願意搞懂用戶電腦是在幹什麼用的Ai個鳥PC20F 05/30 22:39
推 yes920101: 商務我贊同，但是個人真的不可能，社畜回家只想洗洗睡，那還有力氣開電腦。23F 05/30 22:43
個人我暫時還是沒想到很需要生產力的地方
推 bj45566: 開業醫師、開業律師這一類的高薪專業人士可能會有家用需求，這對他們來說是小錢25F 05/30 22:52
確實
推 OnceAFreak: 先不說dell財報  聯想財報開出來告訴你高階PC需求強就表示有戲 所以最近系統廠都亂噴27F 05/30 23:02
真的 看國外股票跟台股共振就知道後
※ 編輯: y598763 (114.36.161.113 臺灣), 05/30/2026 23:08:48
推 lakres51204: 可以用來打楓之谷 合法外掛29F 05/30 23:16
→ aewul: 史上最大泡泡即將破滅！快跑吧！ 噱頭30F 05/30 23:24
啊你放空沒
推 shrimprock: 有aws誰還自建伺服器 除非規模夠大，但規模大的也不會用類PC31F 05/30 23:25
所以就是用很多token下自己弄地端的效能和CP值誰高了
推 a524528: 如果只是地端的AI也太無趣了，那麼多家大公司發布只有這樣，那就沒救了33F 05/30 23:27
我到覺得全部自動化的未來很明亮啊
推 pujos: 自吸、類外掛自喵、鎖頭，這樣？35F 05/30 23:30
→ mopa: 我在家裡就是滑滑YT和遊戲，是要本地代理人幹嘛？說公司會買來給員工用我還信，但是應該沒有多少會用AI代理吧36F 05/30 23:30
接下來就是看哪個員工會使用AI了 不是GPT的那種問答的使用
推 pujos: 這玩意騙都不知道從那裡騙起，醫師、律師有需要？那遠端連回事務所、醫院跑很困難？架本地是要耍什麼智障39F 05/30 23:39
事務所、醫院自己也得架吧
推 jen1121: 走arm掛統一記憶體，壓低價格42F 05/30 23:40
→ pujos: 我錢很多，就非得搞本地弱化降智版本搞著玩？43F 05/30 23:44
錢很多是有多多可以讓你一直灑錢出去
推 zonezone: 商務先能起來再說，一般人電腦是拿來耍廢的，要助理幹嘛44F 05/30 23:45
推 astrokid: AI PC可以幫我打電動嗎，那我會買46F 05/30 23:45
推 sdbb: 生色圖，本地最安心47F 05/30 23:46
推 bj45566: 我是真的有認識開業醫師用 Mac 搞本地端 AI 建立自己的即時醫學論文知識庫... 不過他本來就一直是 IT 業餘愛好者，而且這些對他來說真的只是很小的錢...48F 05/30 23:53
我覺得這就很猛了
其實我也知道有不少補習班在架自己的AI解題了
→ bj45566:  (他本業就非常賺錢，而且五年前左右他就把多餘的錢定期定額存 0050 了)
台灣的開業醫/牙很多人的
人年薪是一千萬起跳51F 05/30 23:53
※ 編輯: y598763 (114.36.161.113 臺灣), 05/30/2026 23:56:54
推 bj45566: 對喔，補習班名師應該也會需要55F 05/30 23:59
推 sdbb: 站上ENT開業醫Tosca就自己弄了，詳見AI_art板
AI PC或自建模型，小魯以為錢其次，尤其對股板而言重點是目的和必要性56F 05/31 00:00
我覺得是有用比價格重要XD
推 bj45566: 如果 AI 能分析出大考中心的出題方向或知識點，那在台灣社會的商業價值真的不敢想像...59F 05/31 00:03
目前我看都還是純解答的作用
不過這樣就能夠省下一筆輔導老師的費用了一年可能要上百萬的花費
推 sdbb: 補習班可以把名師的課程弄成影片，講師任你選61F 05/31 00:05
推 cphe: 分析得不錯啊   個人用戶不見得就不會買，未來Agentic AI夠成熟就可以是完美助理幫你處理，家用也不一定需要太複雜的模型62F 05/31 00:06
推 bj45566: 本地端 AI 一開始一定是只有小眾市場，但如果那些少數顧客都是皮包鼓到滿出來的有錢人，那也蠻有利可圖的65F 05/31 00:06
→ cphe: Google 正在做Android PC的系統，八成會直接把AI做系統整合，到時更沒有權限問題68F 05/31 00:08
推 bj45566: 補習班最重要最艱難的任務是猜中今年的考題，記得之前還有因此爆發賄賂案的 -- 但如果是 AI 幫忙猜中的，那應該完全不違反而且會名氣大增，簡直是印鈔機
*完全不違法70F 05/31 00:11
推 domodesty: 群聯 aiDAPTIV+ AI 有效解決 大幅降低硬體成本75F 05/31 00:15
你是說用NAND去做推理？
推 jo4: 等AI PC能讓人更廢的話 就能成功76F 05/31 00:17
推 LLSBOY: 一開始大家質疑智慧型手機一樣...77F 05/31 00:26
推 MrBing: 網路剛出來的時候也沒人覺得實用 個人電腦剛出來的時候也沒人覺得實用 現在輪到AI78F 05/31 00:28
推 x123392003: 龍蝦真的證明有這市場，那時候對岸一堆推薦買最便宜的MAC MINI來獨立安裝使用，最後問題還是價格就是了80F 05/31 00:47
→ s1612316: Dell的財報暴增業務又不是消費PC..甚至有些是因為怕漲價提前拉貨82F 05/31 00:53
DELL 主因是這樣沒錯 但你看Lenovo,HP都一樣暴漲
→ bigair888: 成本是唯一考量84F 05/31 01:12
推 hanm1234: 感覺大幅降低創業成本？ 自己當慣老闆85F 05/31 02:30
對 蠻多消息都指出一人公司會越來越盛行
→ greedypeople: 可是養龍蝦不是用一般PC就好了  AI PC是什 ?86F 05/31 02:47
一般PC的RAM不夠，AIPC的晶片可以特製優化處理更快
→ greedypeople: 我不太相信邊緣運算普及  算力跟能源的效率太低87F 05/31 02:47
不 未來肯定不是純雲端或是純邊緣
一定是Hybrid 式的混合算力
→ dasuperray: 又AI機器人 又AIPC根本亂槍打鳥88F 05/31 03:16
不是亂槍打鳥啊 要貼近生活就應該要有出海口（終端設備）
推 TameFoxx: 自己當老闆 你就應該用雲端API
而不是花個十幾萬去買個AI PC
一台AIPC 全年無休跑一整年 出來的Token價值可能
就也才一萬多一點89F 05/31 03:49
你確定==我看資料不是這樣餒
地端模型比雲端模型便宜更多
但是跑出來好的回覆程度較低
所以更適合那種簡單的日常任務
→ TameFoxx: 比你機器的折舊還低
如果一間公司需要大規模的AI數位員工
那他也是直接架Server 不會選AIPC
Server花個一千萬就可以好幾百開(大概500吧93F 05/31 03:50
→ bojan0701: 線上影片課程已經很多但無法互動，若能及時由AI回答各式問題，根據學生能力安排課程...應該有潛力... 但只是商用，個人PC要發展啥？97F 05/31 06:30
個人PC是企業端用的算商用嗎
→ templar44: 個人這個價位肯定沒搞頭100F 05/31 06:49
老闆會買比較重要
推 AnimalSpirit: AI PC 主力是商用 辦公用途101F 05/31 07:05
→ htiio: AIPC要起來的話，網通相關一定會帶動102F 05/31 07:06
推 q888atPt: 工廠一定要落地阿 銀行醫院政府這種也是103F 05/31 07:57
推 iwcuforever: 價位量體尷尬，只有小型企業容易買單104F 05/31 09:10
推 a77942002: 能跑3A再說~105F 05/31 09:18
推 overpolo: 太貴的東西不會普及106F 05/31 09:22
→ ActionII: 他可以多賣你錢啊，怎麼沒有搞頭107F 05/31 10:12
推 kalapon: 我會猜微軟下一版視窗就把agent放進去了
開機不再是桌面，而是對話108F 05/31 10:13
對 我對未來AI Agent 的猜想也是這樣走
→ ActionII: 全部廠商都放，就會一起漲價了
本地ai也沒到那麼不堪，配有3090以上等級的機器，在ai 寫扣方面也算是堪用
風險應該在於開源領導廠商還願意開多久
Nv 有慢慢在補這一塊110F 05/31 10:14
→ bnn: 大廠可以提出貴的prototype 你可以不買
手機一開始也是黑金剛又貴鬆鬆的
但大廠不能不作 慢了就是可能完全丟掉一個潛在市場然後大部分消費級也不是寫code堪用 是個人秘書堪用115F 05/31 10:18
→ ActionII: 個人秘書的要求，是比寫扣還要更難的…119F 05/31 10:22
推 egghan: 看看MS當初對 手機的立場跟策略就知道了120F 05/31 10:45
推 TameFoxx: 那些開源小模型都有很多雲端服務了
你用API一定比自己買硬體划算
如果是工廠銀行醫院政府這種量體 也會選自建server121F 05/31 10:55
推 source0209: 你得到它了！124F 05/31 11:35
※ 編輯: y598763 (114.36.161.113 臺灣), 05/31/2026 11:57:32
推 TameFoxx: 你可以把你查到的資料分享出來
Google長期提供Gemma系列模型API For Free
其他一些付費的供應商也是百萬輸出0.3~0.4美金125F 05/31 12:16
對喔 現在AIPC的邊際成本大概也是0.幾的這個數字（當然是你要用一定程度他是用成本攤
提的）
推 nick982009: https://press.asus.com/news/press-releases/asus-hybrid-ai-infrastructure-cost-reduction/128F 05/31 12:42
https://reurl.cc/j6ZkmM
幫縮網址
推 badgreen: 我覺得是娛樂以及多媒體創作者有這需求，這類型的商用針對公司不到10人的有明確的需求
重點是晶片記憶體各式各樣的供給端，產能都開不出來，需求端倒是一直想辦法生出來，這是要想辦法噴到2030的意思XD130F 05/31 12:55
推 j68345517: 推135F 05/31 13:02
推 ups: 優質好文136F 05/31 13:06
※ 編輯: y598763 (223.137.106.140 臺灣), 05/31/2026 13:06:56
推 TameFoxx: 假設你的AIPC輸出50tps 一天86400秒就是約4M
一整年就是1460M  1460M*0.3鎂=438鎂=一萬三台幣
如果一台DGX Spark賣3萬那可能可以137F 05/31 13:21
→ y598763: 新的這台可以幹到100TOPS...140F 05/31 13:47
推 coldeath: 我信這個商業地端aipc的說法，但假裝這一天真的應用成熟普及，不就代表算力過剩，ai崩盤時刻的到來141F 05/31 14:14
推 Samurai: 算力過剩這個詞就像有人嫌自己錢太多143F 05/31 14:20
推 TameFoxx: TOPS是算力指標不代表輸出速度
你就算真能100tps，那就是一年兩萬六
不算電費折舊你一樣要他不眠不休跑4~5年才回本144F 05/31 14:46
→ nick982009: https://reurl.cc/kpY17n147F 05/31 14:47
推 oyaji5566: 買AI PC讓本地AI agent管理A片148F 05/31 15:09
推 CNTsai: AI NB-->面版廠?149F 05/31 16:32
推 offstage: 伺服器需求要滿了，開始回頭吹個人電腦，這樣顯卡跟CPU的需求才會繼續上去啊
資訊業就是合久必分、分久必合。古時候大型主機，然後分散式運算，再到三層式架構。
以前EUC(End User Computing)提高效率，後來發現
過於分散並有各種漏洞所以又推SaaS，現在又回到全民用AI自己EUC的時代。150F 05/31 16:50
→ qoo10067: AI電腦最後才是消費者，目前養龍蝦 普有誰做得出來?我認識只有真的有寫軟體的人有在養龍蝦
一般人都不知道要怎麼開頭
你說AI PC一台 20、30萬 會買得少
目前都還圍繞雲端企業算力157F 05/31 20:37
推 kausan: 不只管理a片還能依照你的性癖幫你抓a片 以後一定是用說的不是用打字 一句話幫你安排好
我現在喂我喜歡的小說 然後叫他上網去讀並篩給我162F 05/31 21:57
推 Gaujing: 就是雲端=高難度推理與大模型驗證，PC=本地長期記憶，檔案，工作流，重複任務代理，手機眼鏡感測器=即時感知，狀態辨識，低延遲提醒，三者共同組成個人agent network，Google自己的方向也是朝這前進
本地agent做80%雜務，雲端模型處理20%困難判斷，手機就變成溝通本地與雲端的橋樑，這條路線起來，記憶體只會永遠缺165F 05/31 22:33

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