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“PC需要被重新发明。”
当地时间10月21日，英伟达CEO黄仁勋在柏林GTC大会上宣称，以往“输入指令，电脑执行”的范式已经走向终结，PC只有成为个人Agent，理解用户意图并主动执行任务，才符合AI时代的需求。
英伟达成立于1993年PC革命前夕，起起伏伏30余年后，成为了AI革命的最重要推手，也从“在公寓办公”“吃了上顿没下顿”的创业团队变成了全球市值最高的上市公司。
而在2022年底AI浪潮爆发后，英伟达在赚得盆满钵满的GPU业务之外，也开始积极布局机器人、自动驾驶、量子计算等前沿方向，力求押中下一个时代风口。在这一过程中，黄仁勋也没少打PC的主意，而在今年年初宣布“Agentic AI拐点已至”后，相关进程明显加速。
在柏林GTC大会上，黄仁勋也展示了英伟达“为AI时代重新设计的PC”RTX Spark，还称为了这台设备，公司与微软秘密合作了四年，投入了数千个“工程师年”。
不过，PC真的能成为Agent的最佳宿主吗？对于这个“旧瓶”是否真的能让“新酒”更美味，目前还有很多不同看法。
Agent引领AI本地化浪潮
人机交互的方式正在快速变革，快到大部分人还无法适应。
今年以来，从“小龙虾”OpenClaw到OpenAI的Codex，再到腾讯的WorkBuddy、Meta的Muse，新的Agent层出不穷，掀起一波波热浪。但在部署、使用方面，除了对普通消费者仍有一定门槛外，更为突出的问题就是隐私、安全和成本问题。
在这一背景下，模型、设备端也在同步做出调整，较为突出的表征就是小模型、本地模型和AI PC、AI手机的涌现。目前来看，业界考虑的核心逻辑，还是用消费者最熟悉的设备，搭载能在安全、隐私和成本上做得更好的模型，来让更加个性化的Agent能够跑在本地。
从英伟达目前公布的信息来看，其产品逻辑也与此一致。
相关信息显示，在英伟达与微软的合作中，前者提供GPU、AI软件栈和本地模型运行能力，后者则试图从Windows操作系统层面，为Agent提供执行、隔离和权限管理机制。
今年5月，微软公布了面向Agent的Windows安全能力；英伟达则通过OpenShell等工具，尝试让本地Agent在可控的权限范围内运行。英伟达官网文章称，双方希望解决的不只是AI能否在PC上运行，更是它能否在真实工作环境中持续执行任务。微软还在推进执行容器等机制，限制Agent对文件、网络和系统资源的访问范围。
而RTX Spark目前给出的最大卖点，则是从英伟达的芯片能力出发，将数据中心级的AI计算能力压缩进本地个人设备。
根据英伟达公布的信息，RTX Spark采用融合CPU与GPU的芯片设计，提供最高128GB统一内存和最高1 petaflop的FP4 AI算力，用户得以运行更大规模的本地模型，相比云端模型，能够用更小的Token消耗，让Agent完成更复杂的开发、设计、游戏制作等场景。在大会现场，黄仁勋也让自己颇为钟爱的Hugging Face MicroDuck“小黄鸭”机器人走上舞台。并介绍称这些机器人的“大脑”正是在RTX Spark上构建，并由Agent驱动它们完成行走和指令响应，由此证明其新一代PC的强大AI能力。
黄仁勋还设想称，十年后人们对PC的理解会完全不同，就像今天人们还沿用“手机”的称呼但很少用这个设备“打电话”。在他看来，未来每个家庭都可能会配备一台超级AI电脑，全天候执行Agent任务。
不过，在有关此次GTC的讨论中，仍有不少声音提到“PC只是权宜之计”，认为Agent爆发未必能催化AI PC走向主流，未来能让Agent真正落地个人设备、本地场景的，可能是其他模式。
为Agent找“宿主”，还是让Agent“当家做主”？
目前，端侧、本地智能应用时间较长、验证较多的是智驾座舱、工业传感器等垂类应用场景。而在消费端的普及上，仍以手机、PC为主力，AI眼镜、智能手表以及智能手环、戒指甚至帽子等可穿戴设备也屡屡“上新”。
今年以来，最大的变化当属盒子产品的走红，包括家庭、工作场景，都冒出了不少新的盒子产品。而这些盒子最主要的特点，就是7x24小时地在本地跑Agent，这实际上正迎合了想改变“看屏幕-手动输入”这一主流人机交互方式的想法。此外，具身智能的爆发，也让机器人真正走入人类生活的设想，变得离现实更近了一步，但那更多还被视为Agentic AI后的下一个阶段，即物理AI时代。
上述种种设备，都自有其拥趸，也都在主打Agent概念，但同时也各自面临瓶颈。而值得注意的是，目前对Agent“最佳宿主”的讨论中，越来越多声音都提及，即使在本地场景，更重要的也不是为Agent找到单一载体，而是如何让Agent连接尽可能多的可信设备。换言之，就是让Agent在经授权范围内作主导。
上文提及的盒子模式，包括工作站、边缘服务器等，也是这种思路下的一种实现方式。
其核心是把Agent放到后台实现“无感”“常开”，保证Agent在场，并形成记忆和智能，而手机、PC或其他设备，更多作为入口层和呈现层，即使设备被更换，甚至未来某类设备被另一类替换，也不影响Agent本身。
有端侧芯片从业者介绍称，公司今年量产的芯片原本是针对AI PC设计的，但在出货上，反而是边缘服务器、盒子类产品采购订单大增，其增速远快于AI PC。他认为，这其中既有主流消费电子受存储涨价影响销售走弱的因素，也体现出新品类释放的想象力和迭代速度要快于传统品类。
另外，据称随着Muse引发的个人智能体爆发，目前越来越多的盒子产品也在探索本地Agent和设备中联网的端侧Agent更好协同的路径。
除了盒子类产品，还有一种被讨论较多的方式是“虚拟主机”的模式。
以往，PC兴起的核心优势之一就是将CPU、内存、存储和软件都集中在一台机器上，在硬件、软件能力过线后，更便于各类场景的使用。但Agent恰恰可以突破这种集中式结构，用户的旧电脑、游戏主机、家庭服务器，甚至其他具备计算能力的设备，都可能成为分布式的算力节点：一台设备运行本地模型，另一台处理视觉任务，主力电脑则继续承担日常工作。目前越来越多聚焦本地场景的厂商，在提供将个人网络中的多台PC连接起来，根据任务需求分配AI推理工作的解决方案。
当然，更有可能的是，那个更好的承载Agent的模式还没有被真正想到或看见。
上述端侧芯片从业者称，人们习惯科技变革中沿着延长线看问题、做预测，找到下一个风口或解决方案，但历史经验已经证明，真正的“爆款”和“答案”，永远在延长线之外。（本文首发于钛媒体APP，文｜飞向Tai空）
