AI與雲端運算的需求快速成長，傳統個人電腦已經難以滿足高效能運算的使用場景，現在AI PC也成為不少人的首選之一，那究竟AI PC與一般PC差在哪裡呢？本文就帶你一次看懂AI PC的定義、用途及規格，看看你適不適合使用AI PC，並找到最適合你的PC電腦！

AI PC的定義＆用途

AI PC（Artificial Intelligence Personal Computer）指的是內建專為 AI 運算設計的硬體，特別是神經網路處理單元（NPU），能夠在裝置本地高效執行 AI 任務的個人電腦 。它並非單純取代傳統 PC，而是在既有的 CPU（中央處理器）和 GPU（圖形處理器）基礎上，增加了一個新的運算核心。

核心定義
AI PC（Artificial Intelligence Personal Computer）是指具備生成式人工智慧功能的個人電腦，其最大特色在於能夠在本地端執行AI運算，而無需依賴雲端服務。根據微軟提出的最新定義，AI PC必須符合以下三大核心標準：

• 支援Copilot AI功能：能運行微軟的AI助理服務
• NPU算力要求：神經處理單元須達到40 TOPS以上算力，離線使用時需達45 TOPS以上
• 硬體配置：至少配備16GB記憶體、256GB儲存容量

主要用途

1.  提升生產力： 

• 智慧助理：如微軟 Copilot，可進行文案生成、內容摘要、會議記錄、郵件草擬等 。
• 即時處理：在視訊會議中實現即時語音翻譯、背景虛化、人像追蹤，且不佔用過多 CPU 效能 。 

2. 內容創造： 

• 內容生成：快速執行文生圖、文生影片等 AI 應用，無需等待雲端處理，保護創作隱私。
• 影音編輯：利用 AI 加速影片渲染、智慧去背、音訊降噪等複雜任務。

3. 優化遊戲與娛樂體驗： 

• AI遊戲畫面增強：類似 NVIDIA 的 DLSS 技術，利用 AI 提升遊戲幀率與畫質 。
• 智慧 NPC：創造更真實、互動性更強的遊戲內非玩家角色（NPC）。

AI PC與一般PC的特色、規格差異、價格、比較

一般來說，AI PC 與一般 PC 的核心差異體現在處理器架構、關鍵效能指標、記憶體要求以及軟硬體生態系上。
 
處理器架構

• 一般 PC：主要依賴 CPU 處理通用任務，GPU 處理圖形與部分並行運算。執行 AI 任務時，要麼效率低落、功耗高，要麼必須將資料傳送至雲端。
• AI PC：採用整合 CPU、GPU、NPU 的 SoC（系統單晶片）。NPU 專門分擔 AI 工作負載，讓 CPU 和 GPU 能專注於其擅長的任務，從而提升整體系統效能和電池續航力。

 
效能指標
TOPS（Trillions of Operations Per Second），意即「每秒萬億次運算」，是衡量 NPU 運算能力的關鍵單位。微軟為其 Copilot+ PC 設立了明確的硬體門檻：NPU 算力至少需達到 40 TOPS。
 
記憶體 (RAM) 與儲存空間
一般 PC 的主流記憶體為 8GB 或 16GB。AI PC 的最低要求已提升至 16GB RAM，而要獲得流暢體驗，專家建議配置 24GB 或 32GB 以上。儲存方面，則要求至少 256GB 或 512GB 的高速 SSD，以確保 AI 模型和資料集的快速讀取。
 
價格與市場定位
AI PC 主要定位於中高階市場，價格相對較高，隨著技術成熟與市場競爭加劇，AI PC 預計將逐漸平價。
 

特性比較	AI PC 以 Copilot+ PC 為例	一般 PC	差異分析
核心處理器	CPU + GPU + NPU (異構運算)	CPU + GPU	AI PC 增加 NPU，專門處理 AI 任務，效率更高、功耗更低
*AI 算力 (NPU)	≥ 40 TOPS	無 NPU 或算力未達標	TOPS 是衡量 AI 效能的新標準，決定了可運行的本地 AI 功能複雜度
記憶體 (RAM)	≥ 16GB，建議 32GB 以上	8GB ~ 16GB 為主流	AI 模型需要大量記憶體來運行，16GB 是 AI PC 的基礎
儲存空間	≥ 256GB SSD，建議 512GB 以上	HDD 或較小容量的 SSD	高速 SSD 確保 AI 應用和大型資料集的快速載入
電池續航力	強調全天候續航	依型號而定	NPU 的高能效比有助於在執行 AI 任務時降低耗電量
專屬硬體	可能配備 Copilot 實體按鍵	無	深度整合作業系統，提供一鍵式 AI 互動體驗
適合對象	內容創作者、商務人士、開發者、追求最新科技的消費者	一般文書處理、上網、輕度娛樂使用者	AI PC 針對需要高效能 AI 輔助的專業工作流程和進階應用

   

未來AI PC需具備的規格＆配備

為了滿足日益增長的終端AI推論需求和更複雜的AI應用、未來的AI PC規格將持續升級，朝著更高算力、更大容量、更強整合性的方向發展。
 
處理器 (SoC)
 

• 更高的TOPS：40 TOPS 只是目前的最低標準。AMD 的下一代產品已號稱達到 50 TOPS，而 Intel 的 Arrow Lake、NVIDIA 的新架構也將持續推升 NPU 算力。
• Arm 架構的崛起：以Qualcomm Snapdragon X Elite 為代表的 Arm 架構處理器，出色的能效比在 AI PC 市場逐漸重要。

 
記憶體 (RAM) 

• 容量標準化：隨著 AI 模型越來越大，16GB RAM 將成為最基本的配置。
• 主流導向 32GB/64GB：對於專業內容創作者、開發者和重度使用者而言，32GB 將成為標配，64GB 或更高容量會逐漸普及。
• 更快的記憶體技術：支援 DDR5 等新一代記憶體標準，提供更高的頻寬，有效處理大量資料。

 
軟體生態與作業系統 

• AI 原生應用：將有越來越多的應用程式（如 Adobe、DaVinci Resolve 等）針對 NPU 進行優化，提供本地 AI 加速功能。
• 作業系統即服務 (OS as a Service)：Windows 將持續深度整合AI功能，讓AI將變得更加無所不在且智慧。

 
散熱與連接性

• 高效散熱：更強的運算能力需要更高的功耗，因此先進的散熱技術能提升AI PC 的高能。
• 高速連接：Wi-Fi 7、Thunderbolt 4/5 等先進連接技術是基礎配置，以滿足與雲端混合 AI 模型協作、快速傳輸大型資料集以及連接外部 AI 加速器的需求 。

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