在IBM PC问世43年后，计算设备正经历第二次范式革命。与以电子表格定义生产力时代的初代PC不同，AI PC通过本地化神经网络计算重构了人机交互方式。苹果M系列芯片的神经引擎设计细节揭示了这场变革的技术本质——将矩阵运算单元、统一内存架构和隐私优先理念深度融合。

苹果的AI布局始于2017年A11仿生芯片，其自研NPU架构比ARM Ethos系列早三年实现商用。M3芯片的神经引擎具备35 TOPS算力，相较初代M1提升218%，专门优化了transformer等模型推理效率。这种硬件级AI加速与Core ML框架、Swift语言的深度整合，使得文本总结、图像超分等AI功能可在本地毫秒级响应。

对比x86阵营，英特尔Meteor Lake NPU仅提供10 TOPS算力且限于部分SKU，而搭载AMD Ryzen AI的笔记本直到2023年末才突破20 TOPS。更根本的差距在于生态整合：Windows平台的AI能力仍过度依赖云端Copilot，而苹果已实现从Mail语义分析到Final Cut Pro物体识别的全栈式设备端AI体验。

市场研究显示，2025年AI PC将占整体出货量的40%，其中苹果凭借100%的NPU渗透率稳居榜首。Gartner预测教育、创意产业和中小企业将成为首批规模化应用场景，文档智能解析、实时多模态交互等需求正催生新一代杀手级应用。当设备端大语言模型参数量突破70亿，AI PC或将彻底重构「生产力工具」的定义边界。