微软CEO SatyaNadella说：“Copilot将知识和专业技能置于你的指尖，帮助你加以利用，它在各类设备、每个角色、功能和行业中工作。Copilot正在赋能地球上的每一个人和每一个企业，使其更加知识渊博、高效、富有创意，并真正与一切重要事物更加紧密地联系在一起。”

随后，Nadella表示：“我们相信AI将被分布式部署，最丰富的AI体验将利用云端和边缘设备的力量协同工作，反过来，这将带来一类新的设备，使世界变成一个提示，可以看见我们、听见我们，并理解我们的意图和周围环境。”这正是促使微软推出Copilot+ PC的原因。

发布会完全针对消费者，但表明了微软希望在这一不断增长的市场中扮演领导角色。Gartner预计，今年AIPC将占所有PC出货量的22%，该研究公司的高级分析师RanjitAtwal写道：“随着设备上GenAI能力和AI处理器的快速采用，这将最终成为技术供应商的标准要求，这种普及性将对供应商提出挑战，使其难以在竞争对手中脱颖而出，从而更难创造独特的卖点并推动收入增长。”

这一新的计算现实将对企业产生什么影响？它会说服企业领导者采用AI吗？知识工作者如何接受在指尖就能访问到经过训练的AI？是否存在需要关注的隐私和数据安全问题？

尽管微软尚未揭示其商业策略，我们仍询问了多位公司高管和分析师的看法。Moor Insights &Strategy的首席分析师AnshelSag在接受记者采访时表示，通过Copilot，微软已经“设定了AI在企业中使用的基础”，它展示了企业如何“熟悉并创造对Copilot的需求。现在，他们将对优化Copilot的系统产生需求，这些系统将能够顺利运行，并与他们已经在云端使用的东西很好地配合。”

Copilot+ PC概述

微软的Copilot+PC是一类融合了人工智能的计算机。Acer、ASUS、Dell、HP、Lenovo和Samsung是第一批制造这些设备的OEM厂商，这些笔记本和PC不仅将包括访问微软Copilot中最新的高级模型（包括OpenAI的GPT-4o），还采用了新的系统架构，配备了强大的神经处理单元（NPU），能够每秒执行超过40万亿次操作（TOPS）。最后，每台设备都将拥有重新架构的Windows 11操作系统，优化了性能和电池寿命。

“Copilot+ PC是有史以来最快的Windows PC，”微软消费者首席营销官Yusef Mehdi声称这些PC“比最先进的M3处理器的MacBook Air快58%。”

Copilot+ PC独有的其他功能包括：

Recall：充当你的摄影记忆，虚拟访问你在PC上看到或做过的事情

实时字幕：在视频聊天中提供葡萄牙语、西班牙语、法语、波兰语、德语和冰岛语到英语的实时翻译图像共同创作：能够通过涂鸦或草图和文本提示生成图像

“这是微软革命的开始，可以对企业用户说，‘嘿，你们可以做的不仅仅是以前那些事情，’”Constellation Research的首席分析师Ray Wang表示，“我认为这个重置对PC行业、芯片行业以及整个PC生态系统的所有人来说都非常重要。”

1. 解决“空白页”问题

可以很容易地想象，知识工作者会跃跃欲试地使用Copilot+ PC，因为它使他们能随时使用AI。毕竟，员工们希望在工作中使用这项技术，甚至会在公司没有提供AI的情况下自带AI，然而，阻碍他们的一大障碍可能是需要先对Copilot+ PC进行审核的IT经理。

科学家、教育工作者、销售人员、工程师、市场人员和高管能否找到这款新型计算平台的用例？绝对可以。有可能某个时候，Windows操作系统会演变成包含专为组织员工安装的、由Copilot驱动的本地应用程序。我们采访的微软高管对此并未反驳，尤其是这些应用程序可能会使用AI Azure Studio、Copilot Studio和其他平台工具构建时。

Sag回应了这一观点。“很多公司一直在构建相当大的数据存储库，并且它们都有不同的处理方式。所以我认为，随着时间的推移，这些模型被训练得更加个性化——个性化到企业，我们会看到更多这样的定制化发生。”这位Moor Insights &Strategy的分析师将帮助建立行业基准的功劳归于OpenAI的GPT-4o，称该模型激励“更多企业和开发者了解他们可以构建什么以及如何构建。”

Copilot+PC最终可能会解决员工的“空白页”问题，这种现象我们都曾经历过。在工作电脑上使用AI可以防止这种情况的发生。微软AI平台的首席项目经理SethJuarez解释说，Copilot可以“更快地将我们引入创意模式和编辑模式。”我们越早进入这些模式，“我们开始生产东西的速度就越快，我们就能让员工变得越高效。”

“在每个领域，你会看到空白页问题几乎以同样的方式被解决，就像拖拉机缓解了人们的铲子工作一样。你会看到人们变得更加高效，”他说，“我们希望赋能地球上的每一个人和每一个组织去实现更多。通过更快地激发创意，你可以实现更多，因为人类更擅长编辑。”

2. 增强、加速或自动化？

Copilot+PC还可以使知识工作者利用AI来简化他们的日常活动，利用内置的NPU的强大功能来训练模型，解决那些没有人愿意做的繁琐任务。“NPU芯片基本上赋予每个企业思考AI如何增强、加速或自动化其任务的能力，”Wang分享道，“我们看到的是，能够在芯片级别利用AI的意义以及这在应用级别上的意义。所以，现在每个企业都有机会以更少的投入做更多的事情。”

他概述了由于AIPC的出现以及其对企业影响而可能出现的五个趋势。首先是前所未见的增强水平，计算机能够做我们以前无法想象的事情，记住我们见过的事情，并识别出以前不存在的模式。第二个趋势是决策加速。“我们能够更快地同化更多信息，以便做出更好的决策，这正在我们面前发生，”他说。

第三，AI的自动化能力将处理我们通常手动完成的后台任务。倒数第二个趋势是建议，技术能够创建新的建议类型，随着时间的推移它会不断学习。最后，Wang认为Copilot+ PC及其类似产品将导致自主系统的创建，尽管他承认我们离这一点还有很远——“我们只是刚刚达到第三阶段。”

3. 安全，安全，安全

在做出任何技术决策之前，数据安全和威胁检测始终是公司最为关注的问题之一。企业在购买之前花费极长时间并不罕见。微软可能寄希望于其提供网络安全工具和服务的历史以及其负责开发AI的历史来赢得组织的信任。

让我们看看Copilot+ PC上实施的安全措施，微软如何确保在不连接到云端时其AI的责任感，以及设备的NPU如何可能激发下一个大规模企业AI应用的创建。

设备内保护

为主动解决安全问题，微软发布了一篇博客文章，强调这些设备将是Secure-CorePC，这意味着它们配备了额外的工具来保护敏感信息——这对企业来说是一个积极的发展。此外，微软的Pluton安全处理器将默认启用，以帮助保护凭证、身份、个人数据和加密密钥，防止黑客通过恶意软件获取访问权限或PC被物理移除时被盗。Copilot+ PC还将配备Windows Hello增强的登录安全性，提供更安全的生物识别登录和无密码入口。

设备安全将遵循任何组织的主服务协议（MSA）。IT经理在审核这些电脑之前可能没有那么多额外的工作要做。员工无需因为设备上有AI而表示额外的担忧。例如，对于Recall功能，微软的发言人告诉我们，IT经理将拥有以前一样的访问权限，但实际的屏幕截图将存储在另一个隔间中，如同Samsung Knox类型的保险库。访问此存储区域将取决于组织的MSA或计算机管理员。

本地模型更安全吗？

但是，当AI在本地机器上而不是云端时，是否更安全？“从最高层面来看，这并没有太大的不同。我们仍然需要相同的纵深防御方法，”微软负责AI的首席产品官SarahBird表示，“你仍然面临模型出错的挑战，所以你需要一个安全系统围绕它。你仍然需要一个用户界面，让用户可以真正理解，了解其弱点，并确保他们不过度依赖。”

也就是说，微软对技术进行了调整，以应对延迟或设备离线时的情况。安全态势也必须考虑从提供给用户的访问量到设备的物理安全——这与云安全不同。“我们使用相同类型的工具和技术，但我们确实需要为设备环境进行调整，”她承认。

Bird表示，微软定期监控事态，从可见性更高的地方学习，以帮助其在可见性较低的领域做出决策。它不断寻求适当的信号来帮助验证系统是否在按预期运行。她反对恶意行为者在Copilot+PC上生成恶意软件的说法，认为虽然设备上的模型与开源模型非常相似，但“直接使用开源模型来做恶意的事情比专门尝试让PC版本做到这一点要容易得多。”

企业的下一个大规模AI应用

拥有40 TOPS能力的NPU，Copilot+PC非常强大。那么，哪个大应用程序将首先利用这一潜力？“我认为企业的杀手级应用实际上会是安全，”Sag预测，“第一个用例将纯粹是安全方面的，比如始终存在的防病毒和防钓鱼技术等。在设备上运行更多这些AI应用程序将鼓励更多企业采用它，因为你移动数据越少，遭受攻击的可能性就越小，但这也可能创造新的攻击向量，因为现在可能有人会直接攻击设备而不是攻击云。”

Sag继续表示，巨大的AI性能计算能力将有助于降低成本，同时降低延迟并增强安全性。随着企业始终在寻找具有良好投资回报的事物，Sag认为“最直接的投资回报将是安全。”

4. 将AI推向边缘

纳德拉表示，微软相信计算将始终是分布式的，它不会完全存在于桌面、移动设备或云端。AI也是如此，得益于深度神经网络的扩展法则的发展，业界现在已经准备好将这项技术从云端引入到边缘计算，首先从个人计算机开始。

Wang对此表示赞同。他说：“我们将从边缘获取信息并将其带回到中央源，然后再推向分布，这种模式刚刚开始，我们看到的是笔记本电脑、PC、Surface设备等将成为边缘信息收集的主要载体，它们需要具备与中央节点同样的智能。因此，我们开始看到这种去中心化和中心化的结合正在逐步展开。”