10 月 30 日，Omdia 给出 AI PC 市场的最新判断：2027 年 AI PC 出货占比将从 2025 年的 33% 升至 60%，并在 2030 年达到 79%。同一份调研里，86% 设有 AI 预算的组织预计 2027 年支出将进一步上升，78% 用 PC 办公的受访者每周至少数次使用 AI。
企业端花钱，用户端不买账
Omdia《2026 年 AI 市场成熟度调研》显示，86% 设有 AI 预算的组织预计 2027 年支出将进一步上升。而头部 AI 厂商正从按席位或按请求收费转向 token 计费，任务的成本只有在运行结束后才能明确，支出管理难度陡增。智能体 AI 进一步放大了问题，单个任务可能触发一长串按次计费的模型调用。
不过 AI PC 的价值主张尚未在市场中真正引起共鸣。调研显示 69% 用 PC 办公的受访者愿意为可直接在设备上处理 AI 任务的电脑支付溢价，但 62% 的人更换上一台 PC 的原因是设备变慢、损坏，或想要更新更好的机型，只有 9% 将 AI 功能列为主要换机原因。另一组数字更值得注意：78% 的 PC 办公者每周至少数次使用 AI，但这群人里只有 12% 用的是工作单位或学校提供的工具，大量使用行为很可能发生在 IT 部门看不到的个人账户下。
内存是端侧 AI 的成本瓶颈
自 2025 年以来，内存已从约占 PC 物料成本的 15% 升至近 40%，可能促使买家选择更低内存配置，而此时本地 AI 恰恰需要更大内存。这种压力同样可能传导至服务器端。Gartner 数据同时显示，2026 年第三季度全球 PC 出货量同比下降 2.9%，消费端换机意愿尚未被 AI 功能激活。
商业账的算法是：云成本是随用量增长的持续性开销，而 PC 通常是一次性投入，合理的对比方式是更强 PC 配置的增量成本与它所能替代的持续性云支出。本地推理的早期落地场景是智能体 AI，但本地智能体对内存容量与带宽的要求远超主流 PC 水平，目前主要是 OEM 推出了首批面向智能体 AI 的高端机型，溢价较高，暂时适配开发者与重度用户。端侧模型在手机上的落地路径，可对比站内 讯飞星火 X2.6：293B 国产算力训练，4B 端侧 BFCL 拿 71.8 分。
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