以往对AI PC的理解，以为只是PC搭AI的车，虽理所当然，但也乏善可陈。直到4月26日杨元庆在天津向我们亲自讲解其中门道，才顿有所感。原来，“通用的AI+本地化的知识”结合，才是完美一对。在PC端为AI提供个人知识库，不仅是PC提高智能的需要，而且补上了AI缺乏本地化资源这一大缺陷，从而共同引领人工智能变革，向智能个性化方向跃升。

细想起来，通用人工智能火了这么长时间，有一个问题，大家不同程度都有感觉，但没有当作一回太大的事。这就是，通用人工智能过于“通用”，它给出的答案是没有个性的，输入同一个问题，给出的答案大同小异，千人一面，都是一些四平八稳的共识型结果。可是，人与人之间，是有个性区别的，在个性上是不“通用”的。个性化的钥匙，只掌握在个人记录的集结地。二者的关系，犹如历史与家谱的区别。司马迁的《史记》之所以好看，是因为把人人通知（“通用”）的大事，与家谱式的场景细节，结合在了一起。如写鸿门宴：“樊哙举酒盅一仰而尽，拔剑切生猪肉啖食，顷刻而尽”。让人如身临其境。

通用人工智能之所以让人觉得缺乏亲切感，是因为只告诉大家人人皆知的“历史”，但缺乏与我相关的上下文（“家谱”）细节，没有解决“这与我有什么联系”的问题。须知，在自然语言中，一个词的确切含义，只有在它的上下文语境中，才得以排除歧义，得到准确的个性化唯一解。

杨元庆认为AI PC重点是五大特性：个人大模型（自然语言智能）、本地异构算力、个人知识库、开放的人工智能应用生态、保护个人数据和隐私安全。这使PC将不再是Personal Computer（个人电脑）, 而是 AI Personalized Computer（人工智能个性化电脑），成为内置个人智能体的个人计算设备。

这有助于解开一个双向困惑。此前，人们一方面疑惑PC的红旗到底能打多久，另一方面疑惑通用人工智能为什么不能实现个性化。通过AI PC，实现了普遍主义的AI与个性化的PC的天作之合。这是足以引领人工智能变革的重要理念。

从理论上说，未来趋势之所以如此，本质在于：“普遍主义只是真实世界的一种抽象，它要想回到真实世界本身，就必须与具体的实际相结合，首先是与个性化的参照点结合”（《后现代经济》第一章后现代经济价值，第四节经济学中的后现代价值观）。

参照点（reference point）是卡尼曼提出的重要概念，是个性化价值理念的核心。这种理念认为，个性化价值是普遍性的效用相对于本地化、个人化的参照点的得失。而参照点又不是唯一的一个，一个人据有一个参照点。这决定了，价值并不象人们想象的那样是一个通用值，而是因人而异参照点上所有值的集合。萨缪·鲍尔斯在《微观经济学：行为、制度和演化》中，据此提出了情境依存的偏好模型。它相当于是AI PC的价值公式，说明了AI PC的价值从经济学角度上看，到底在哪里。他解释说：“如果效用函数是用来解释实际行为的，那么它的自变量就应该是状态或事件的变化而非状态本身。因此，个人给状态赋予的价值取决于该状态与现状之间的关系。”（萨缪·鲍尔斯：微观经济学：行为、制度和演化》，中国人民大学出版社，2006：79）这个“现状”就存在于PC中。当然，广义的参照点，还包括与PC一样可以存储有别于他人的本地数据的中心（如手机、家居、汽车）。此前，参照点上无智能，智能中无参照点，AI PC一举将二者统一起来。

从这个意义上说，PC将演化为PDC（Personal Data Center）。为什么只能存在国家数据中心、企业数据中心，不能存在个人数据中心呢？由此一想，我们的未来豁然开朗——人类的智慧降落伞，终于找到了智能落地点。（原载《互联网周刊》5月20日第10期）