應用是AI PC需求關鍵　企業市場率先導入

導入生成式AI（GenAI）以加速數位轉型已成為企業重要策略之一。有不少企業已經開始將GenAI技術整合到組織或流程之中。根據BCG調查，近三分之二企業的領導者已經開始使用GenAI來重塑組織；另外也有一半的員工在GenAI的協助下，每周至少節省5小時的工作時間。

這份調查也突顯出生成式AI能為企業帶來的好處，事實上，除了可以協助員工減少繁瑣的工作，同時增加投入在關鍵任務的時間之外，也能用來提供更有效率的客戶服務，協助客戶更快地解決問題。而企業也能利用生成式AI來生成深入的解析與建議，更輕鬆地進行決策，甚至依據個人的喜好與需求，打造出個人產品、服務與體驗。

不過，GenAI的實現是仰賴大量資料集和複雜訓練的AI演算法，對於硬體的算力非常吃重。若想要資料本地化以避免敏感資料暴露的風險，並且讓員工還能以單機如常作業，那麼勢必就須要更強大的硬體，而這也促使AI PC的問世。

根據調研機構IDC預估，到了2027年AI PC將佔所有PC出貨量的近60%。2024年，AI PC出貨量已開始成長，預期在未來幾年內，AI PC將從利基市場逐步成為主流。IDC定義AI PC是具有特定系統單晶片（SoC）且能在本地執行生成式AI（GenAI）任務的個人電腦，這裡指的系統單晶片即為NPU。同時，IDC也更進一步將AI PC區分為三種類型，一種是硬體支援（Hardware-enabled AI）的AI PC，其搭載的主要是低於40 TOPS的NPU，通常會允許應用程式中特定AI功能在本地運行，目前高通、蘋果、AMD以及Intel都有這類型的處理器。

算力較優的另一類則是新世代（Next-generation）AI PC。其配備40至60 TOPS效能的NPU與以AI優先的作業系統，包含高通、AMD以及Intel可能都會發布這類的未來晶片，預期微軟也會針對作業系統進行更新，以充分發揮這些高TOPS NPU的效能。算力最高的最後一類則被稱為高階（Advanced）AI PC，指的是算力大於60 TOPS NPU的個人電腦，預期未來幾年內有供應商推出相關的晶片後才會上市。

IDC資深市場分析師劉伊菡觀察，AI PC市場仍處於較為前期的階段，想要讓終端用戶完成AI PC的使用情境，應用還是非常重要的關鍵，也是未來推動AI PC成長的重要驅動因素。若單就硬體效能來看，AI PC已可滿足GenAI應用所需的硬體效能，特別是NPU 40 TOPS以上的機種，因此如何應用將成為未來市場大量成長的原動力。

商用市場成長優於總體表現

即便如此，AI PC出貨量已開始成長。根據IDC調查，2025年台灣總體AI PC的出貨量（包含桌上型電腦、筆記型電腦以及工作站），將會比2024年總體出貨量成長三成以上，預估2025年台灣市場AI PC的YoY成長率將有33.4%。而全球AI PC增長更快，2025年全球AI PC的YoY成長率將有56.1%。

從佔比來看，全球AI PC在總體PC出貨量的佔比，2024年為32.8%，預估到了2025年將成長到49.8%。若是單就台灣地區而言，雖然略少於全球佔比，但2025年的比重也來到了40.4%，對比2024年的30.9%，也成長了近10%左右。

值得留意的是商用市場的表現，不管是在成長率或是佔比都有更強勁的增長幅度，舉例而言，2025年全球商用AI PC的YoY成長率將有95.8%，而單就台灣地區來看，2025年商用AI PC的YoY成長率更高達108.1%。在總體AI PC中的佔比，商用市場的表現也較亮眼，2025年全球商用機種將佔總體AI PC市場的39.7%，而去年僅有21.3%；單以台灣市場來看，2025年商用機種佔總體AI PC市場的23.0%，去年僅有11.3%。

劉伊菡說明，上述的調查並沒有TOPS的區分，即凡是有搭載NPU的AI PC都會被計算在內，「如果要限定NPU為40 TOPS以上的AI PC，由於去年第三季尾才開始出貨，基期較低，2025年的成長率就有非常明顯的成長幅度，達到5倍之多。預期2025年40 TOPS以上的AI PC出貨量可望上看到60萬台。但是這種比較結果會受限於基期影響，還是以全AI PC的調查比較具有參考指標。」

她同時也分析2025年AI PC出貨量比2024年大幅成長的原因，一方面是換機潮浮現，「自疫後起算約五年就可能迎來換機潮，約莫會落在2025年、2026年，預期今年（2025）開始就可能會有汰換的需求，」而另一個助力則是微軟公布，自2025年10月14日之後，將不再為Windows 10提供來自Windows Update的免費軟體更新、技術協助或安全性修正程式。「2020年Windows 7停止支援時，確實迎來一波換機潮，估計Windows 10停止支援也可能是一項驅動力道。」此外，若生成式AI應用起飛，也有助於推升AI PC的購買意願。

預算與融入工作流程是推展難題

隨著越來越多的企業打算在本地執行生成式AI，IDC認為有三個主要技術原因讓企業想要將AI工作負載從雲端帶到用戶端，一是提高效能，由於AI工作負載不必再透過網路往返雲端，所以運行效率也會因此而提升；其次是增強隱私與安全性，因為是在本地執行工作負載，因此資料就無須上雲，從而降低了風險；最後是降低成本，透過限制存取昂貴的雲端資源的需要來降低成本支出。

另一方面，劉伊菡觀察，企業採用AI PC其實也面臨了兩個主要困難點。一是預算有限，畢竟目前AI PC單價會比較高一些，但企業不太可能在換機時都購買中高階機型；第二個困難點就在於如何將GenAI的應用導入到企業工作流程之中，該如何優化也是諸多企業現今態度仍比較觀望的原因。「生成式AI真的有助於企業工作流程，現在已經不用從無到有產出，而是可以透過生成式AI先生成內容，再去審核與修改。但是因產業不同，目前還沒有辧法把通用型GenAI放到企業內部就能生成符合企業需求的內容，多半需要客製化才能應用在工作中。為了解決這個問題，現今已有系統整合商提供客製化方案來協助，倘若這個部份能再優化的話，對於AI裝置的拉力就會更高。」