一直以来，我们三易生活可能是对AI PC这个概念最不热心的那批媒体之一。在最早一批内置NPU的处理器发布时，我们就曾尝试在老电脑上安装外挂NPU加速器，并希望它在未来也能驱动AI软件。

此前我们曾不止一次关注未发布的英特尔MOVIDIUS NPU加速卡，并试图通过英特尔方面的相关技术资料，从而在未内置NPU的电脑上也实现AI PC体验。

此外，我们也拥有一台自用的AI PC测试机。它使用了老款酷睿处理器搭配Arc独显，并插入了独立的NPU加速棒，搭配始终保持最新的Windows测试版系统，目的就是为了持续观察新版Windows对于端侧AI的原生兼容性变化。

事实上，我们从不排斥AI PC，但我们始终认为，AI PC理应是一个让所有人都受益的技术方向，绝不应该仅仅只是个为了“促销”新设备的卖点。所以，我们才会执着于让不带NPU的老PC也能运行本地的AI应用。

正因如此，我们始终认为只有离线也能运行，跑在本地的AI功能（而不是那些依赖云端服务器的所谓“大模型”）才能驱动AI PC的真正进步。

当时间来到2026年年中时，英特尔给出了到目前为止看起来最靠谱的真正AI PC解决方案，用他们自己的话来说，现在叫做“智能体PC”。

智能体PC？它有什么特别之处

与过去笼统的AI PC相比，英特尔智能体PC最大的特点，就是它首先强调了智能体、或者说AI能力的混合部署思路。

说人话，就是智能体PC既可以使用云端算力，也能使用本地算力，而且它可以通过模型路由机制，按照实际需求切换当前到底是需要云端推理、还是在端侧运行AI模型。

这种设计的好处是什么？简单来说，它既可以避免纯云端大模型带来的海量Token消耗以及隐私泄露隐患，又能避免纯端侧运行对于硬件性能过高的需求，让用户花最少的钱得到最快的AI计算效果。

其次，具体到端侧的AI计算架构上，英特尔的智能体PC平台也解决了我们三易生活此前的一大担忧。那就是它并非单纯依赖NPU，而是可以让CPU、GPU、NPU进行算力协同。

这样一来，对于那些NPU规格不高的台式机处理器来说，就可以通过独显来补足AI性能短板。而在移动端，核显规模看似差异很大的不同酷睿处理器，实际跑起本地智能体来的速度差异也不会那么大。

今天英特尔方面还有意强调了更便宜的处理器也有AI潜力

在英特尔的异构AI加速体系下，用户不再需要非得为了实现AI PC体验，而去购买最新最贵的平台。这一点在如今的市场背景下，显然就格外难得。

智能体PC，并不是英特尔的独角戏

在当下这个AI几乎被公认为是“印钞机”，而且PC硬件也普遍涨价的市场环境下，当英特尔试图用新技术来让智能体PC变得更便宜、让使用AI的成本也变得更低时，是否显得有点反潮流呢？

有趣的是，英特尔这个主张得到了不少AI相关厂商的支持。

在今天的这次活动中，来自腾讯、百度、荣耀，以及诸多AI相关企业的人员都在为英特尔的智能体PC站台。他们一方面普遍赞同英特尔的混合部署设计，另一方面也秀出了专为酷睿处理器定制的端侧AI软件方案。

那么这说明了什么呢？从技术的角度来看，或许可以说与其他的现有AI PC硬件方案相比，英特尔的这套生态在实现本地AI加速的编程难度上更低，所以各大厂商更愿意去做适配。

但很显然，它更大的意义体现在市场层面。当AI硬件的生产者以及AI服务的提供者都意识到，需要以一个更务实的价格、更低的成本来让消费者“用得起”也“愿意用”AI PC时，这既可以说是对此前市场的一种讽刺，也让我们看到了PC行业“痛定思痛”的转变。