今年前三季度，全球PC出貨量出現了久違的連續同比增長，其中二季度出貨量增速最快，達到了3%。主流PC廠商普遍取得了高於往年的業績增速，例如聯想二季度的收入增速就高達24%。上述資料無疑正在挑戰長久以來的“主流敘事”：在移動網際網路深入發展的今天，PC終將在智慧手機和平板的衝擊之下趨於平靜。現在，我們看到的事實卻是：PC正在崛起，而崛起的核心驅動力就是AI。
根據諮詢公司Canalys的估算，今年AI PC已經佔據了全球PC出貨量的19%，到2027年將增長到60%。有些PC廠商的預測更為樂觀，認為最遲到2027年，AI PC將佔據全球PC市場的80%。到了那時，市面上大部分主流PC都將具備一定的端側AI功能；PC將從一個沉寂已久的硬體平臺，蛻變為人們使用AI應用（尤其是生產力應用）的核心平臺。僅僅一兩年前，這麼戲劇性的變化還是不可想象的，世界變得真是太快了！
因此，我們可以理解，為何夸克在今年8月推出了PC端應用，並向其傾注大量資源。夸克PC端在推出之後短短三個月就取得了成功——根據PConline的資料，今年以來，夸克PC端位居國內電腦AI應用下載量第一名，幾乎相當於第二名和第三名之和。而且，在夸克PC端使用者當中，25歲以下的使用者佔比超過了50%，可以說是目前PC端最受年輕人歡迎的AI應用。
最近兩天，我就在津津有味地試用夸克PC端。它是目前除了ChatGPT之外，我在電腦上使用最多的一個AI應用（不算移動端）。站在普通使用者的視角，它帶給我的感受主要有三個方面：
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功能相當齊全，包括AI搜尋、AI寫作、AI文件總結等，與常用的網盤、掃描等工具有機地結合到一起，形成一個包羅永珍的綜合性AI應用。夸克自己宣稱提供的是“一站式AI服務”，用過之後發現，這種說法是一個堅定的承諾而非炒作式的噱頭。
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場景全覆蓋、使用者體驗絲滑，例如我在用Word撰寫這篇文章時，可以隨時選中一段詞句，透過劃詞的方式召喚夸克對其進行AI搜尋、翻譯、潤色；在絕大部分應用和網頁中，也可以用快捷鍵召喚出夸克。給人的感覺是，夸克不是一個獨立的應用，而是PC系統的一個組成部分。
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PC端與移動端徹底打通，在同一賬號下，所有使用者記錄和資料都是無縫銜接的！對於需要隨時隨地辦公的打工人來說，PC端和移動端的資料同步是一個噩夢，不知道要浪費多少時間、捅多少簍子。多端資料打通的功能簡直是雪中送炭，可想而知，打工人會有多麼歡迎！
具備上述特性的夸克，完全可以成為年輕使用者的“AI應用第一站”，為他們提供徹底的、低門檻的、全方位無死角的生成式AI服務。就在剛才，我用夸克PC端做了一個測試：假設有一個對生成式AI的技術原理毫無認識的人，需要總結一份關於此話題的知識文件，然後在此基礎上製作可以分享給其他人的PPT，那麼夸克能幫他做到嗎？要花多長時間才能做到呢？
結論是：不但能做到，而且時間效率很高。我首先在搜尋框鍵入了“大模型的技術原理”，並且指定使用“學術搜尋”功能。在總結了知網、維普、萬方等權威機構的34篇學術文獻之後，夸克給出了一篇約1200字的學術回答，其中第一段就告訴我：“大模型的核心技術是Transformer架構”。後面四段則告訴我，基於Transformer架構的大模型如何進行預訓練和微調、如何具備推理能力，以及如何在不同層面上進行最佳化。
很好，但假設我是一個技術小白，我接下來肯定會問“Transformer架構是什麼”。這次，夸克學術搜尋總結了27篇文獻，交出了一份約900字的回答，明確指出Transformer架構由編碼器(encoder)和解碼器(decoder)組成，自注意力機制(self-attention)是它的核心元件。夸克還正確地指出，Transformer架構是由谷歌的科學家在2017年的一篇題為《你需要的只是注意力》的論文當中提出的。這篇回答累計援引了11篇學術論文，其中每一篇都可以透過點選附註進行檢視，而且是與原文對比檢視——所以你不用像在使用其他AI應用時那樣，擔心AI會“說胡話”或者編造論據！
如果你覺得上千字的“學術回答”過於複雜，夸克還同時生成了更簡略的“學術大綱”，把複雜的長文提煉為一系列、多層次的單句要點。例如，Transformer架構的特點被分為“概述”“自注意力機制”“編碼器-解碼器架構”等多個要點，“自注意力機制”下又列出了其實現方式和技術特性，等等。如果我完全不熟悉這個話題，這份大綱將是一個很好的學習出發點；如果我已經很熟悉這個話題，這份大綱可以引導我複習和再次思考，以及找到更多高質量的參考文獻。
接下來，我把這份大綱一鍵生成了約15頁的PPT。其實，系統允許我生成各種長度的PPT，最長可達40頁以上；至於風格、顏色、模板，也是可以任意自定義的，畢竟夸克文件本來就具備強大的PPT模板功能。下面是我生成的PPT其中一頁。當然，我也可以不依賴夸克學術搜尋結果，基於自己撰寫的Word文件來生成PPT——相信今後我肯定會使用這個功能的。
以上步驟，花費的等待時間幾乎可以忽略不計：單次學術搜尋只需消耗十幾秒到幾十秒就能返回答案，生成PPT的時間稍長一點，但一般也不會超過1分鐘。如果一個人用夸克進行學習和資料整理，他就能最大限度地把時間花在學習本身上。俗話說“磨刀不負砍柴工”，這裡的刀早就磨好了，就等著人砍柴呢。
我可以想象，對於年輕使用者而言，夸克PC端具備何其巨大的生產力價值——大學生的預習、複習、課堂分享、文獻綜述整理，打工人的週報、月報、講稿撰寫、內外資訊分析，都可以大膽地交給它處理。當重複性勞動都由AI代勞之後，人就能把有限的精力集中到那些需要創造力和判斷力的環節。所以我非常能夠理解，為何夸克PC端在推出短短三個月內就積累了這麼多使用者；我相信這僅僅是一個開始。
上面討論的都是應用本身。讓我們站在更高的視角，看一看那些更宏觀、更具戰略性的因素。說實話，目前AI PC這個概念雖然很熱門，但還很不成熟，甚至在一定程度上可以視為“趕時髦的術語”(buzz word)。各大PC廠商只是把具備本地推理能力的顯示卡塞進了PC，但是並沒有提供使用這種推理能力的軟體應用環境（蘋果可能是唯一的例外）。而且，不要忘記，AI PC在今年的PC出貨量裡面也只佔據了19%，在龐大的PC存量當中可能只佔據了個位數。那麼問題來了，面對紛繁複雜的硬體環境，以及近乎於無的軟體環境，廣大使用者（尤其是非AI專業使用者）要怎樣才能高效地在PC環境下使用AI應用？
我的觀點很明確：在當前條件下，絕大多數使用者希望一個“傻瓜級”“一站式”的綜合性應用，去滿足PC端的生成式AI需求。這個應用必須是“系統級”的，方便易用，整合多種常用功能；它必須具備強大的基座大模型，因為那是提供高質量AI服務的基礎；它應該打通多端，以適應使用者的資訊同步需求；它必須適應當前所有主流的PC硬體及作業系統環境。更重要的是，在端側AI推理能力全面普及之前，這個應用的大部分推理需求應該在伺服器端完成，這樣才能流暢地、平等地解決所有使用者的推理需求；這就給它的AI算力儲備和技術基建能力提出了很高的要求！
顯然，沒有誰比夸克更適合了。它的生成式AI能力建立在自研大模型基礎之上，包括已經推出一年多的夸克大模型，以及今年11月剛剛推出的“靈知”學習大模型，後者根據學習場景進行了最佳化。AI時代，技術基建的重要性怎麼強調都不過分！
最值得關注的就是夸克的產品創新能力。過去多年，夸克從一個搜尋工具逐漸成長為涵蓋搜尋、文件、網盤等多種功能的綜合性生產力工具；進入生成式AI時代，它又迅速進化成了一個包羅永珍的“AI全能助手”。在這個過程中，它學會了以使用者需求為中心，專注、務實地解決使用者的痛點，尤其是年輕使用者的現實痛點！這就是夸克的產品文化，也是它能夠在年輕人當中建立牢固根據地的根本原因。早在兩年多以前，生成式AI的時代尚未到來，當時的夸克APP就已經有超過半數的使用者是25歲以下的年輕人了。
這恰恰是夸克轉型為“AI全能助手”的立足點：我還記得ChatGPT橫空出世時，我朋友圈裡的95後和00後朋友嘗試用其改造工作流程特別積極，甚至在第一個月就出現了讓AI幫忙寫週報的人！相比之下，80後的“中年人”動作就遲緩多了（也包括我這個自命為年輕人的中年人在內）。他們當中的很多人，成為了夸克APP的生成式AI功能的核心使用者；當他們在學習和工作中需要使用PC時，自然也會想到自己已經在移動端使用了很久的夸克，這是夸克PC端迅速崛起的一大原因，也是競爭對手很難仿效的。
AI應用在PC的落地才剛剛開始，或許還要花費三年以上的時間，我們才能看到這片藍海的全貌。在其發展歷程中，夸克一再證明自己是“不被定義”、沒有任何包袱和限制的應用產品，因此非常適合探索這片藍海。我很希望看到在AI PC全面普及之後，夸克會不會走向端側推理的道路，乃至與硬體廠商合作推出新的解決方案——一切皆有可能。那將是一個全新的時代，同時基於雲端和本地算力的AI應用服務，其深度和效率將是今天的我們所無法想象的，就像二十多年前的人無法想象今天的移動網際網路一樣。當然，那就是另一個話題了。想想就令人激動！
