杨元庆财经年会演讲，首次定义AI PC五大特质

11月22日，“《财经》年会2024：预测与战略”在北京举办，联想集团董事长兼CEO杨元庆在年会发表《加快新IT技术创新，促进人工智能普惠》主题演讲。演讲中，他系统阐述了联想对人工智能大模型技术浪潮的洞察与业务布局，还首次完整定义了未来AI PC（人工智能电脑）所具备的五大特质。

（联想集团董事长兼CEO杨元庆在《财经》年会2024发表“加快新IT技术创新、促进人工智能普惠”主题演讲）

两大行业趋势推动AI PC应运而生

杨元庆在演讲中提到，丰富多样的公共大模型为人们带来了高效与便利，但同时也带来了很现实的问题，即如何在享受大模型带来的效率红利的同时，能够有效保护个人隐私和数据安全。杨元庆认为，通过公共大模型和个人大模型的混合并用，可以实现这样的“既要-又要”，未来的人工智能大模型将会是私有大模型（个人/企业级大模型）和公共大模型共存的混合式的人工智能。

他解释，所谓个人大模型，是指部署在个人智能设备或家庭服务器上，使用存储在本地的个人数据进行推理和学习的人工智能基础模型。它不仅可以像公共大模型那样通过对话提供答案、创作内容，而且更精准、贴切，甚至根据用户的思维模式预测任务，并自主寻找解决方案。非授权用户的个人数据不会被共享或发送到公有云，确保了个人隐私和数据安全。

同时，大模型的构建需要对海量的数据进行训练、推理，对计算力提出了极高的要求。杨元庆表示，随着人工智能应用的深入，大模型训练和推理的计算负荷比重也将发生重大变化，对计算的配置也提出了新的要求。目前，大模型的用户规模还比较小，大多数大模型都在算力较强的公有云上训练。未来，随着用户规模扩大，推理的算力需求将迅速上升，并超过训练的算力需求，那时候在公有云上完成所有的训练和推理任务就会让效率低、成本高的问题日益凸显。

因此，杨元庆认为，无论是出于数据安全和隐私保护的考虑，还是更高效率、更低成本响应用户需求的考虑，大模型的计算负载，将逐渐由云端向边缘侧和端侧下沉，越来越多的人工智能的推理任务将会在边缘和设备端进行，这样使得个人大模型更加成为必要和可能。

因此，要构建和优化大模型，支持更多生成式人工智能的应用，不仅需要提升云端的算力，在边缘和端侧也需要更强大算力的配合，形成“端-边-云”混合计算架构下更平衡的算力分配。要支持个人大模型的运行，必须提高端侧的智能计算能力。PC作为个人最重要的生产力工具，AI PC成为顺应大模型发展趋势的必然和必需。

AI PC将具备五大核心特质

杨元庆在演讲中提到，相较于今天的个人电脑，未来AI PC将具备五大核心特质：第一，AI PC能够运行经过压缩和性能优化的个人大模型；第二，具备更强的算力，能够支持包括CPU、GPU、NPU在内的异构计算；第三，具备更大的存储，能够容纳更多个人全生命周期的数据并形成个人知识库，为个人大模型的学习、训练、推理、优化提供燃料；第四，具备更顺畅的自然语言交互，甚至可以用语音、手势完成互动；第五，具备更可靠的安全和隐私保护。

“也就是说，你未来的人工智能个人电脑，既能够作为公共大模型的入口，又能独立运行个性化的私有大模型，它掌握最全面的个人数据和信息，又能严守你的秘密。只有你能唤醒它、使用它，同时也只有它最懂你，远胜于公共大模型。”他解释道。

举例说，如果用户想做个旅行计划，即使在不联网的飞行模式下，也可以跟自己的电脑对话，甚至不需要告知自己的需求和偏好，电脑也会为用户推荐你心仪的航班、酒店、路线、餐厅。

“未来你的电脑、你的手机，亦或是你的汽车，就像是你的数字延伸、数字镜像，成为你个人的人工智能双胞胎，大幅提升你的生活品质和工作效率。”他说。