在2025年CES展会上，英伟达凭借Project DIGITS项目重新定义了桌面AI超算，其GB10超级芯片的潜力令人瞩目。英特尔NUC的成功，让众多品牌看到了桌面迷你电脑向高性能移动工作站转型的可能，而英伟达也计划与第三方伙伴合作，推动Project DIGITS在更多产品形态中的应用。
不过，事情的发展比预期更快。
近期，联想的一则招聘信息在网上引发关注。该岗位涉及新一代SoC（NV N1x）的硬件设计与开发，这使得英伟达的N1芯片提前曝光。
那么，英伟达的N1芯片究竟有多强大呢？
尽管英伟达和联想尚未对N1芯片进行详细说明，但其大致信息已被热心网友挖掘出来。N1系列芯片基于ARM架构，分为面向高端市场的N1x和面向中端市场的N1，未来可能还会出现更多细分型号。该芯片采用台积电3nm制程工艺，由英伟达和联发科合作设计，采用Blackwell结构。
从这些信息可以看出，N1系列芯片与英伟达GB10超级芯片同源。不过，与桌面迷你电脑相比，笔记本在性能释放上存在局限，因此N1芯片并非完整的20核心GB10超级芯片版本，其实际性能约为180-200TOPS。
然而，与市面上主流AI PC笔记本相比，N1芯片堪称“恐怖”。目前，大多数采用CPU+NPU+核显方案的AI PC笔记本算力不超过50TOPS，而N1芯片的性能已追平曾经的RTX独显笔记本。
相关硬件方面，英伟达N1芯片将率先在联想的新二合一笔记本中发布，该产品预计在年中的台北电脑展上亮相，并于2025年第四季度出货。考虑到英伟达Project DIGITS高达3000美元的售价，搭载N1芯片的笔记本售价预计将在万元以上。
AI PC是否将迎来“质变”？
尽管N1芯片商品化后的高昂售价使其难以成为大多数用户的首选——根据洛图科技的数据，2024年第三季度中国大陆线上笔记本市场的平均售价为6472元人民币；亚马逊2024年全年销量前十的笔记本电脑平均售价仅为653美元，约合4776元人民币，愿意花费上万元购买高性能笔记本的消费者毕竟是少数。
但从AI PC行业的长期发展来看，N1芯片的出现具有重大意义。首先，这种真正高性能的AI PC芯片将推动AI PC软件生态的转型。在2025年CES展会上，许多品牌都将端侧AI能力列为来年的首要任务。与市面上主流的混合AI方案不同，端侧AI要求AI PC具备强大的本地AI算力，而非像过去那样将大型AI任务发送到云端服务器处理。N1芯片的出现，为本地、端侧AI运算提供了硬件基础。
可以肯定的是，以N1X为代表的高性能ARM架构AI PC将对现有的AI PC工作站（如Xeon W系列移动工作站）产生巨大冲击。更高的硬件整合度、更好的AI接口支持以及ARM架构的功耗优势，将为端侧AI PC工作站带来新的可能性。
例如，在体育赛事转播领域，性能更强的AI移动工作站可以大幅减少现场高性能服务器的部署数量。对于像F1这样需要全球转场的赛事来说，减少大型设备的数量意味着更低的物流成本和更快的转场速度。
此外，N1芯片的WoA（Windows on ARM）特性也将推动ARM PC生态的发展，发挥ARM架构在低功耗本地AI推理和实时模型处理方面的优势，带动整个WoA生态的进步。同时，企业基于ARM架构SoC开发的硬件技术可以快速复用在手机、平板等其他ARM架构移动设备上，开启新一轮低功耗高性能的性能军备竞赛。
从AI行业的角度来看，本地高性能AI工作站的出现标志着AI PC迎来了真正的性能分水岭。目前，非独显笔记本的主流算力普遍不到50TOPS，这意味着它们主要依赖云端服务来实现AI功能。而高性能AI PC的出现，意味着AI PC依赖云端算力补贴本地算力的时代已经结束。
对于普通消费者来说，云端算力与本地算力在体验上的差距并不明显。但对于政企用户，尤其是医疗、金融等对信息安全要求极高的行业用户而言，端侧高性能AI PC可以在本地封闭环境下执行深度学习推断或数据处理，使这些敏感行业也能安全地应用AI技术。当然，在本地算力不足的时代，这些行业用户也可以部署自己的私有端侧AI服务器，搭建可控的AI算力。但从搭建门槛和维护成本来看，高性能AI PC工作站无疑是更具性价比的选择。
本地计算与云端计算并不冲突
从长远来看，本地算力并不会完全取代云端计算，毕竟大规模模型训练和海量数据处理仍需超算集群的支持。然而，高性能AI PC的出现无疑拓宽了终端侧计算的边界，降低了对云端资源的过度依赖，扩大了AI应用的覆盖面，为企业用户提供了更多选择。
随着行业对移动高算力需求的持续增长，可以肯定的是，在2025年“端侧AI”这一行业共识的推动下，未来我们将看到更多类似N1这样的高性能商用AI解决方案。同时，AI算力本地化进程的推进也将从软件生态角度促进消费级设备的AI性能提升。
要知道，在云端AI算力推动AI PC发展后，PC行业不可避免地陷入了AI用例同质化的困境——毕竟提供云端AI服务的供应商有限，而电脑本地的AI算力又不足以支持更复杂的模型。对于PC品牌来说，若想在同质化的AI PC市场中寻找新的增长点，端侧AI算力至关重要。
在大模型智能体、RTX 50系列显卡以及英伟达N1芯片的共同推动下，AI PC品类终于迎来了“质变”。对于品牌方乃至整个产业链而言，这种算力的转变不仅意味着硬件架构与产品迭代的升级，也对开发者生态、软件框架以及AI行业的商业模式提出了更高的匹配要求，为下一阶段聚焦本地智能化的演进奠定了坚实基础。
至于“质变”后的AI PC还将带来哪些惊喜，或许在明年的CES展会上，我们就能找到答案。
