在 Lenovo Innovation World 2026 期間舉行的座談會上，Lenovo 智慧裝置集團高級副總裁兼首席市場總監 Emily Ketchen，與負責客戶端及圖像產品市場推廣的 AMD 企業副總裁 Frank Azor，深入探討 AI PC 從生成式對話（Chatbot）邁向代理運算（Agentic Computing）後的市場變革。他們指出，未來選購電腦不能單看 NPU 或算力數值（TOPS），因為「AI PC」將不再是單一標準的產品分類，入門機與高階機所能提供的 AI 體驗差距或會愈來愈大。
從單晶片算力到整體架構：Agentic AI 時代的運算變革
Azor 表示，2026 年其中一個重要轉變，是 Agentic Computing 開始真正進入 PC。過去談生成式 AI 時，重點多集中於 GPU 或單一加速器（Accelerator）輸出 Token 的速度；然而，AI Agent 的運作機制需要多步驟持續執行任務，而非單次問答。這意味著運算負載將同步考驗 CPU、GPU、NPU、記憶體乃至整機系統的協調運作，形成一套完整的「系統解決方案（solution story）」。未來評估 AI PC 效能時，不能單憑 NPU 算力大小斷定，而是要像評估電競 PC 般考量整體硬件配置。
產品階級重塑：入門機與工作站的 AI 實力差異
AI PC 市場沒有「一套標準走天涯」（one-size-fits-all）。較入門的機種可能只能同時處理單一 AI Agent，而且只能載入規模較小、準確度較有限的本地模型；反之，高階工作站等級的硬件則可能同時處理更多 Agent，並運行規模更大的本地模型。過去消費者習慣以處理器速度或畫質影格率來衡量電腦價差，未來硬件分級將新增關鍵指標：這台電腦究竟能同時處理多少 AI 任務？Azor 也承認，這對廠商的市場推廣是一個難題，因為市場很容易把「AI PC」當成同一類產品，但實際上不同級別產品的 AI 體驗並不相同。
本地 AI 崛起：記憶體重新成為硬件規格焦點
過往使用雲端 ChatGPT、Claude 或 Gemini 時，運算主體在遠端伺服器，裝置內建 16GB 或 32GB 記憶體對回答品質影響不大。但隨著 Agentic AI 與本地運算（On-device Compute）逐漸普及，模型直接在終端運行，記憶體容量將直接決定可載入的模型規模，以及多工作業時系統是否仍有餘力。因此，若現在選購一部預計使用三至五年的電腦，除了確認是否有 NPU，亦值得評估整體規格與記憶體容量是否足以應付未來的本地 AI 需求。
打破用家身分邊界：讓技術主動適應人類需求
此外傳統 PC 市場依「用家輪廓（Persona）」如學生機、商務機、創作者機或電競機的分類正逐漸模糊。現代用家的角色高度重疊，同一個人可能在一天內切換於企業員工、中小企業決策者、家庭成員或玩家等多重身分之間。Ketchen 將此趨勢總結為：「應該是技術來適應我，而不是我去適應技術（Technology needs to meet me, not me meeting the technology）」。Azor 也指出，隨著硬件進步，用家已能在同一台商務手提電腦上同時處理工作、透過 AI 加速遊戲體驗，再切換至 Agentic AI 工作。
互動模式重構：未來 PC 將從被動執行轉為主動理解
過去用家操作電腦需手動開啟對應應用程式（如 Word、Photoshop 或 ChatGPT 網頁）。Agentic Computing 則致力於讓電腦主動理解目標，並跨工具自動協調完成任務。Azor 預期，未來 12 到 36 個月內，人機互動方式將迎來深刻變革。選購 AI PC 時，切勿被單一標籤迷惑，真正決定體驗優劣的，是硬件架構能否為未來的 Agentic AI 留足成長空間
