PC 上的 AI 應用非常多，從文書助理、影像影音編輯、寫程式、語音翻譯到本地跑模型都有，而且 Windows / Mac 幾乎每種用途都有多款軟體可以選擇。
1）PC AI 可以賣什麼「實際應用」； 2）系統整合商（SI / IPC廠）應該怎麼賣； 3）軟硬體可以怎麼打包成方案。
<aside> 💡
**現在與未來，適用於具備人工智慧功能的個人電腦 AI PC市場規模、市佔率、趨勢和成長分析**
</aside>
https://www.perplexity.ai/search/2ed1e2cb-472d-4085-8862-22bdffd85036
一、PC AI 可以落地的應用方向 優先抓住「企業願意付錢」的場景，才有利於系統整合銷售。
生產力／辦公 • 本地 Copilot / 助理：文件摘要、寫報告、做簡報、寫 Email、翻譯，減少白領時間成本。 • 會議與知識管理：會議錄音轉文字、會議紀要、自動產生待辦，搭配企業內文件搜尋（RAG）。
創作與多媒體 • 圖像／影片生成與編修：行銷素材、簡報圖片、教育訓練教材、簡單廣告影片剪輯與字幕。 • 內容在地化：自動配音、多語字幕、短影音腳本產生。
僱員與資料安全 • 本地模型分析敏感資料：金融、醫療、法務等領域，希望 AI 幫忙看文件但資料不能上雲。 • 終端安全強化：利用本地 AI 做異常行為偵測、更聰明的 EDR / XDR 客戶端。
產線與現場（搭配邊緣裝置） • 視覺檢測：在工廠端用 PC + GPU/NPU 跑瑕疵檢測、物件辨識，減少人檢。 • 即時資料分析：MES / SCADA 資料的即時異常偵測、預測維護（可從 PC 端做分析端點）。 二、系統整合廠商銷售 PC AI 的策略 關鍵是「不要只賣硬體」，要賣「用例 + 導入服務 + 訂閱」。
先切產業、再切部門場景 • 產業優先：製造（含電子）、醫療、金融、政府／公部門、教育，這些對資料隱私與效率都有壓力。 • 部門場景：總務／人資（文書自動化）、業務／行銷（簡報與提案）、研發（技術文件與程式）、品保／製造（檢測、報表）。 做法： • 每個產業設計 3–5 個「故事」：例如「業務提案製作時間減半」「會議紀要自動生成」「QC 缺失漏檢率下降」等。 • Demo 要直接對應這些故事，例如用客戶的 PPT / SOP / 圖片示範。
用「TCO / ROI」而不是規格在賣 研究機構預估，AI PC 帶來的價值主要在生產力與安全提升，且會推動企業更新裝置週期。 銷售話術可以是： • 員工平均每天花多少時間在找資料、寫報告？AI PC 可節省多少％時間，折算成人力成本。 • 本地 AI 可降低哪些因資料外流、資安事件導致的風險成本。
「專案 + 訂閱」雙軌模式 • 專案一次性：硬體 + 部署 + 客製整合（例如把客戶知識庫接到本地或雲端 LLM）。 • 年費 / 月費： • AI 助理／會議紀錄／RAG 服務的帳號訂閱 • 模型更新、Prompt 模板、客製 Plug-in、維運與監控服務。 三、適合搭配銷售的硬體組合 重點在「異質運算」：CPU + GPU + NPU 各跑不同工作。
一般辦公／知識工作者 目標：跑 Office + RAG + 一般生成文字／小量圖片。 • CPU：具內建 NPU 的 Intel Core Ultra / AMD Ryzen AI 系列（NPU 20–50 TOPS 等級）。 • 記憶體：16–32 GB（以 32 GB 作為「AI ready」標準比較安全）。 • GPU：內顯即可，若有簡單視覺任務可用中階獨顯。 • 儲存：512 GB–1 TB SSD，保留空間給向量資料庫 / 模型快取。 搭配應用： • Windows Copilot、M365 Copilot、本地小型 LLM、文件檢索／問答（RAG）。
內容創作與多媒體團隊 目標：大量剪輯、生成圖像／影片、行銷素材。 • CPU：同樣選有 NPU 的新世代處理器，讓背景 AI 功能（去噪、字幕）跑在 NPU。 • GPU：中高階 NVIDIA / AMD GPU（如 RTX 4070 以上等級）做影像生成與剪輯加速。 • 記憶體：32–64 GB。 • 額外：高速 SSD（1–2 TB）＋ 外接 NAS 做素材庫。 搭配應用： • 生成圖像／影片（Stable Diffusion、Runway 類） • Adobe / DaVinci 這類已整合 AI 的編輯工具。
開發人員與資料科學 目標：本地試模型、寫程式、做 PoC。 • CPU：高階多核心 + NPU。 • GPU：視預算選擇單張或多張 GPU（例如 24 GB VRAM 以上卡，支援更大模型）。 • 記憶體：64 GB 起跳較實用。 搭配應用： • 本地 LLM（Ollama 等）、向量資料庫、容器化部署環境。 • GitHub Copilot 類型工具 + Jupyter / VS Code。
工業／邊緣場域 PC 目標：機台旁邊即時推論（瑕疵檢測、物件辨識）。 • IPC 或小型工業 PC + 工業級 GPU 或內建 NPU SoC。 • 重點是耐環境（溫度、震動）、I/O 豐富與長期供貨。 搭配應用： • 相機 + 模型做視覺檢測，推論在現場跑，僅回傳結果到 MES。 • 與 PLC / SCADA 整合，作為異常預警節點。 四、軟體組合與打包方式
基礎「AI PC 套裝」 適合中小企業或部門標準配備。 • 作業系統與平台：Windows（內建 Copilot）或 macOS（整合 Apple 自家 on-device AI）。 • 雲端 AI 服務： • M365 / Google Workspace AI 加值 • 1–2 個主力 LLM 帳號（如 ChatGPT / Claude 類）。 • 協作工具：AI 會議紀錄（Zoom/Teams/Meet 外掛）、AI 筆記（Notion / Evernote 類）。 你可以包成： • 「AI 辦公 PC」：硬體 + Office + AI 助理 + 會議紀錄，一個人一個月固定價格（硬體攤在 3 年）。
「產業解決方案」型套裝 例：製造業品質檢測 / 報表自動化。 • PC／工控機 + 相機／I/O 卡 + GPU／NPU。 • 預訓練好的視覺檢測或異常偵測模型。 • 與既有 MES／ERP 的介面（API / OPC UA）。 收費模式： • 專案建置費（導入、調校、整合） • 年費：模型持續調優 + 維護合約。
「本地私有 AI 助理」方案 針對對資料敏感的客戶。 • 具 NPU / GPU 的 PC 或小型伺服器。 • 本地 LLM（開源模型）+ 文件搜尋（向量資料庫） • 前端是內網 Web UI 或桌面 App，讓員工查詢公司文件。 賣點： • 資料不出公司； • 不被雲端 token 限制； • 可客製公司特定術語與流程。 五、給系統整合廠商的實際行動建議
一、PC AI 可以落地的應用方向 優先抓住「企業願意付錢」的場景，才有利於系統整合銷售。