AI PC的进阶之路:50 TOPS NPU只是开始!

过去很长一段时间里,我们谈论 PC 处理器时,关注的始终是性能本身:核心数是否足够、频率是否够高、功耗控制是否合理。这套评价体系在很长时间内都是成立的,因为无论是办公、创作还是娱乐,PC的价值最终都要落实到运算速度和稳定性上。

但随着 AI 开始深入操作系统层面,处理器正在被赋予一种新的角色,它不再只是执行指令的计算单元,而是开始参与到系统对内容、行为和信息的理解之中。也正是在这样的背景下,“AI PC”不再只是一个新生概念,而逐渐演变为一种有明确标准、有真实体验差异的新形态。

这次体验,我们从搭载AMD 的锐龙AI PRO 300系列处理器平台的ThinkPad T14出发,结合 Windows 11 AI+PC 所提供的一系列功能,尝试回答一个更现实的问题:当一台 PC 具备 NPU 之后,AI 到底在哪些地方,真正改变了使用体验?

在传统 PC 架构中,CPU 与 GPU 的分工已经非常清晰。CPU 负责通用计算与系统调度,GPU负责图形渲染和高度并行的计算任务。即便近几年集成显卡性能不断提升,本质上仍然是在原有框架内演进。

AI的兴起,正在打破传统计算长期形成的稳定分工结构。与追求短时间极限性能的计算任务不同,AI推理更强调低功耗、长时间、可持续运行的特性。无论是CPU还是GPU,其设计重点更多面向阶段性、高负载的计算场景,在这类持续性的 AI 推理工作负载下,行业也逐渐意识到,有必要引入更加契合其运行特性的计算方式。

在最新一代处理器中,AMD将NPU作为核心组成部分引入平台架构。它并不是CPU或GPU的替代品,而是一块专门面向AI推理任务设计的计算逻辑单元,目标是以更高的能效比,承担系统级、长时运行的AI工作负载。由此,CPU、GPU 与 NPU 开始形成新的协作关系,也为操作系统级AI能力的落地提供了硬件基础。

那么,当一台PC的硬件已经真正为AI做好准备之后,它究竟应该在什么地方,真正改变使用体验?

带着这个问题,我们基于一台完整符合Windows 11 AI+PC标准的平台进行了体验。本次测试使用的是联想 ThinkPad T14 Gen 6 锐龙版(又名T14 2025 AI元启)。

它搭载AMD锐龙AI 7 PRO 350 处理器,内置基于XDNA 2架构的NPU,具备高达50 TOPS AI算力的NPU,并支持兼容最高256GB大容量内存与PCIe 4.0固态存储,整体硬件条件已经完整满足Windows 11 AI+PC对平台的要求。也正是在这样的硬件基础上,AI 能力是否“成立”,才能被更客观地观察和验证。

不过在体验具体功能之前,咱们可以先把 Copilot 的概念理清楚。这也是当前 AI PC 讨论中,最容易产生混淆的地方。

很多用户在Windows中看到Copilot按键后,会下意识地将其理解为一个AI聊天助手。但实际上,Copilot并不是单一形态,而是一组覆盖云端与本地能力的统称。

面向个人用户的 Copilot,更多是一个基于云端算力的AI助手,依赖网络和地区支持;Copilot Pro或Copilot for Microsoft 365,则进一步面向付费用户和企业场景,与 Office 应用有更深度的联动,本质上依然以云端AI为核心。

而真正与AI PC紧密相关的,是Copilot+ PC,也就是Windows 11 AI+PC。它并不是一个聊天窗口,而是一套建立在本地AI模型和系统级能力之上的功能集合。决定这些功能能否使用的,并不是Copilot是否可联网,而是设备本身是否具备足够算力的NPU。也正因如此,即便无法使用Copilot的云端服务,只要硬件条件满足,Windows 11 AI+PC 的本地AI功能就可以正常的运行。

在实际体验Windows 11 AI+PC功能时,一个非常明显的感受是:这些能力并不是以某个新软件的形式出现,而是悄然融入到了原本就每天在用的系统操作中。

最先发生变化的,是 Windows 的搜索体验。当设备满足Windows 11 AI+PC(40 TOPS以上NPU算力、16GB以上内存、256GB以上SSD)条件后,搜索框本身会出现颜色的变化,提示当前搜索已启用 AI 增强能力。

在实际使用中,我刻意没有通过文件名或路径进行检索,而是直接输入诸如“运动”“今日截图“等描述性语句,系统依然能够给出准确结果。

Advance Search(增强搜索)这种体验上的差异非常直观,不再要求你记住文件叫什么,而是开始理解你在找什么。在多任务、高信息密度的使用场景中,这种基于内容理解的检索方式明显更贴近人的记忆逻辑。

在此基础上,Recall(回顾)功能进一步放大了这种系统记忆的存在感。Recall并不是简单地回放历史画面,而是通过时间线的形式,将你在不同应用中出现过的内容重新串联起来。

在实际使用中,即便只是短暂浏览过某个网页或视频,只要屏幕上曾经出现过相关内容,后续都可以通过自然语言进行回溯。

Live Caption(实时字幕与翻译功能),则是另一项非常容易感知的变化。在播放外语视频或会议音频时,系统可以直接在本地完成转写和翻译,无需依赖网络或第三方工具。即便长时间开启,系统的整体响应和续航表现也并未出现明显波动。这类持续运行的AI功能,正是NPU更适合承担的工作负载。

在Click to Do(单击以执行)功能中,AI 开始真正参与到系统层面的交互。通过对屏幕内容的实时识别,用户可以直接对文字进行复制、提取或后续操作,而无需依赖具体应用。这种跨应用的能力,让 AI 更像是操作系统的一部分,而不是一个独立工具。

Windows 11 AI+PC真正改变体验的,是它背后那套已经下沉到系统层面的本地 AI 能力。

在具体应用层面,AIPPT是一个相对常用的端侧AI办公工具。通过自然语言输入主题或需求,它可以自动生成一份 PPT 的基础结构,包括内容大纲与模板布局。

在实际体验中,AIPPT 更适合作为一个起稿工具,生成的内容逻辑相对清晰,版式也较为完整,这种定位反而更符合真实办公场景,它节省的是“从零开始”的时间,同时在支持本地或弱网环境运行的前提下,这类工具在稳定性和可控性上的优势更加明显,也更容易被企业用户接受。

在进一步体验端侧 AI 能力时,我也试着用了一些更偏向本地部署的工具,比如 LM Studio。通过该工具,我们可以在本地加载并运行大语言模型,不需要依赖云端服务,就能完成日常对话、文本理解,甚至基于本地资料进行简单推理,而且所有的模型、数据和计算都在本地完成,也让端侧 AI 在隐私、安全性和稳定性上更让人安心,更适合长期使用。

在创意类应用上,我使用Amuse做了一些实际体验。作为一款支持本地运行的 AI创作工具,Amuse可以直接在PC上完成文生图、文生视频这类创意工作,整体使用方式和常见的生成式AI工具并没有太大门槛。

但在实际操作过程中,一个比较明显的感受是, 在生成过程中部分AI计算会交由新一代 XDNA 2 NPU 来承担,以更高的能效比在后台持续运行;同时配合AMD的XDNA超分辨率技术,在保证画面观感的前提下,对生成效率和资源占用进行了平衡。对用户来说,这些技术并不会以复杂设置的形式出现,更多是一种更顺畅的体验,一切都在幕后进行。

从LM Studio的本地大模型部署,到Amuse的文生图创意实践,可以看到一个非常明确的趋势,当PC具备足够算力的NPU之后,端侧 AI 已经不再只是概念验证,而是开始覆盖生产力与创意工作的真实场景。

在端侧AI应用生态方面,也已经有厂商围绕AMD锐龙 AI 平台探索本地知识管理等方向。例如具备端侧知识库能力的“知我 AI”这类解决方案,尝试将文档、演示文件以及音视频资料在本地完成解析与检索,体现了端侧AI在数据不出本地、离线可用等场景中的潜力。

从趋势来看,这类应用的意义在于它们验证了一个方向:当PC具备足够算力的NPU之后,AI可以开始长期、稳定地运行在本地,成为系统级能力的一部分。

从这次体验来看,答案正在逐渐清晰。在AI PC中,AI不再只是一个偶尔打开的工具,而是开始成为操作系统的一部分。而这一变化的前提,是处理器架构本身的演进。

AMD通过在处理器中率先引入高算力NPU,为端侧AI的长期落地提供了现实基础。这或许不是一次立竿见影的性能革命,但却是一场足够务实、也足够深远的结构性变化。

综合前面的体验可以看到,AI PC并不是抽象的概念,而是需要在具体硬件平台上,才能真正转化为可感知的使用体验。这也是为什么在本次测试中,搭载AMD 锐龙 AI 7 PRO 350 的 联想 ThinkPad T14 Gen 6 锐龙版,能够较为完整地呈现出 Windows 11 AI+ PC 所强调的系统级 AI 能力。

作为一款面向商务与专业用户的轻薄本,ThinkPad T14 Gen 6 锐龙版在设计、键盘手感、稳定性和可维护性方面,依然延续了 ThinkPad 一贯的产品取向;而在此基础之上,AMD新一代 AI处理器与XDNA 2 NPU的加入,则让这台笔记本在面对Windows 11 AI+PC、本地大模型、AI 办公与创意工具时,具备了更清晰的前瞻性优势。

无论是对AI能力有长期规划的企业用户,还是希望在日常办公中提前拥抱 AI PC 形态的个人用户,ThinkPad T14 Gen 6 锐龙版都展现出了性能、能效与平台完整性之间的良好平衡。放在当下来看,这并不是一台为了“追 AI 概念”而存在的产品,而是一台已经具备成熟体验,同时为未来AI应用留足应用可能的商务本。

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更新时间:2026-01-05

标签:数码   进阶   能力   系统   工具   功能   创意   云端   处理器   用户   硬件   负载

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