11月22日，“《财经》年会：预测与策略”在北京召开。
董事长与联想集团首席执行官杨元庆在年会上发表了《加快新 IT 技术创新，促进人工智能普惠》主题演讲。
他在演讲中系统阐述了联想对人工智能大机型技术浪潮的洞察和业务布局，也首次全面定义了未来AI PC（人工智能计算机）的五个特征。
（董事长、联想集团CEO杨元庆在《财经》年会上发表“加速IT新技术创新，推动人工智能普惠”主题演讲）两大行业趋势推动了AI电脑的兴起。
杨元庆在演讲中提到，丰富多样的公共大模型给人们带来了效率和便利，但也带来了非常现实的问题，即如何在享受大模型带来的效率红利的同时，有效保护个人隐私和数据安全。
杨元庆认为，通过公共大车型和个人大车型的混合使用，可以实现这样的“既需要又需要”。
未来的人工智能大模型将是私有大模型（个人/企业级大模型）和公共大模型。
模型共存的混合人工智能。
他解释说，所谓个人大模型，是指部署在个人智能设备或家庭服务器上，利用本地存储的个人数据进行推理和学习的人工智能基础模型。
它不仅可以像公共大型模型一样通过对话提供答案并创建内容，而且还可以更加准确和相关。
它甚至可以根据用户的思维模型预测任务并独立找到解决方案。
未经授权的用户个人数据不会被共享或发送至公有云，确保个人隐私和数据安全。
同时，大型模型的构建需要对海量数据进行训练和推理，这对计算能力提出了极高的要求。
杨元庆表示，随着人工智能应用的深入，大型模型训练和推理中的计算负载比例也将发生重大变化，对计算配置提出新的要求。
目前大型模型的用户数量还比较少，而且大多数大型模型都是在算力较强的公有云上训练的。
未来，随着用户规模的扩大，推理的算力需求将快速上升，并超过训练的算力需求。
届时，在公有云上完成所有训练和推理任务，效率低、成本高的问题将日益凸显。
。
因此，杨元庆认为，无论是出于数据安全和隐私保护，还是为了更高效率、更低成本地响应用户需求，大型模型的计算负载将逐渐从云端转移到边缘和终端侧。
越来越多的人工智能推理任务将在边缘和设备侧执行，使得个人大模型变得更加必要和可能。
因此，要构建和优化大型模型，支持更多的生成式人工智能应用，不仅需要增加云端的算力，还需要边缘和设备侧更强大的算力配合，形成“端-边-云”混合计算架构下算力分布更加均衡。
要支持个人大模型的运行，必须提高终端的智能计算能力。
PC是个人最重要的生产力工具，AI PC已经成为顺应大机型发展趋势的必然和必要。
AI PC将具备五个核心特征。
杨元庆在讲话中提到，与今天的个人电脑相比，未来的AI PC将具有五个核心特征：第一，AI PC可以运行经过压缩和性能优化的个人大型模型；其次，AI PC将具备五个核心特征。
，拥有更强的计算能力，可支持包括CPU、GPU、NPU在内的异构计算；第三，具有更大的存储空间，可以容纳更多的个人生命周期数据，形成个人的个人知识库。
它为大型模型的学习、训练、推理和优化提供燃料；第四，具有更流畅的自然语言交互，甚至可以使用语音和手势来完成交互；第五，具有更可靠的安全和隐私保护。
“也就是说，你未来的人工智能个人电脑不仅可以作为公共大模型的入口，还可以独立运行个性化的私人大模型。
它拥有最全面的个人数据和信息，可以严格保守你的秘密。
”只有你可以唤醒它并使用它，而且只有它比公共模型更了解你，”他解释道。
例如，如果用户想要制定旅行计划，即使在非连接飞行模式下，他或她也可以与他或她的计算机交谈。
计算机会推荐您最喜欢的航班和酒店，甚至无需告诉用户您的需求和偏好。
、路线、餐厅。
“未来，你的电脑、你的手机、你的汽车都将像你的数字分机、数字镜子一样，成为你的个人人工智能孪生体，极大地提高你的生活质量和工作效率。
”他说。