近日，机械革命创始人潘春节接受网易专访时提到，公司已经搭建 AI 战略相关部门，推进 AI 技术研发、软件开发和生态合作方面的人才布局，同时把 AI 能力纳入现有研发人员的必修项。

对于一家做了十二年 PC 的公司，这些调整意味着，新的功课已经进入企业内部。

过去，机械革命围绕高性能 PC 积累研发与制造经验，研究如何释放硬件极致性能，希望让更多年轻人用上高性能产品。如今，它还需要处理另一组问题：PC 怎样理解用户的需求，模型怎样与应用配合，用户交代的任务又怎样真正完成。

潘春节把这次转型称为「All in AI」。从资源配置到产品路线，从组织协作到生态合作，都在调整范围之内。

在他看来，AI PC 带来的机会，是「PC 产业四十余年来最重要的一次卡位」。机械革命选择现在倾力投入，也给这场转型确定了一个目标：让 AI，触手可及。

这句话听起来简洁，落实到一家 PC 公司的日常工作里，却意味着它要在十二年的硬件积累之上，再学一门连接软件、模型与应用的新手艺。

从释放性能到理解和执行

进入 AI 时代，性能、体验与合理价格，仍然是用户选择 PC 时的重要考虑。在此基础上，AI 能为日常使用带来什么，成为厂商需要进一步回答的问题。

在潘春节的设想中，更智能的 PC 应当能够理解使用场景和习惯，通过 AI Agent 规划、执行任务，并将用户的数据与使用积累保存在个人设备中。电脑由此可以逐步承担更多工作。

一台电脑具备运行模型的算力，与用户能够顺利完成一件事，中间仍有距离。模型需要理解需求，应用需要能够被调用，各个步骤之间还要衔接。硬件性能提供基础，最终体验则取决于这些能力能否一起工作。

机械革命因此需要进一步加强软件开发、模型适配和应用合作，把用户完成任务的整个过程纳入产品考虑。

这也解释了，为什么这次转型会涉及如此广泛且深入的调整。在潘春节的规划中，机械革命未来的产品和服务将包括 AI 终端、可穿戴设备、应用平台等，并围绕不同场景，提供可以灵活组合的硬件生态。

它要继续做好 PC，也要学会把 PC 之外的能力连接进来。

潘春节对这件事有明确的紧迫感：「企业需要提前判断未来，而不是等技术成熟、格局确定后再被动跟进。」

AI PC 具备交互、数据、算力调度与生态四大入口优势，关系到厂商在下一轮竞争中的位置。PC 厂商的商业模式，也有机会从一次性的硬件销售，逐步走向依托入口持续提供增值服务。

对于机械革命，新的机会同时意味着新的要求。性能释放是它熟悉的领域，让硬件、模型与应用共同完成任务，则需要更多能力参与。

把 AI 能力变成用户愿意用的产品

不过，厂商看到了机会，并不意味着用户已经找到了购买和使用的理由。

潘春节为机械革命的 AI PC 提出了几个要求：更安全、更好用、更经济。它们也让「触手可及」有了具体的含义。

其中，他把安全放在首位。

「安全，是用户放心大胆使用 AI PC 的底线，而不是卖点。」潘春节说，用户只有确信数据留在本地，才敢把更多任务交给 AI。

工作文档、常用资料、个人习惯，能够帮助 AI 更好地理解一个人，同时也涉及用户不愿轻易交出的信息。机械革命因此把本地模型部署与运行，作为产品布局的重要方向。

机械革命 大师之路 AI SSD

采访中，潘春节介绍了正在打造的自主品牌 AI SSD。按照他的说明，这项布局要缓解本地模型运行时受到的内存、显存容量限制，缩短部分处理过程中的等待时间，并为保存用户偏好与关键信息提供支持。

与之配合的，是机械革命自有的 AI Agent。前者着眼于本地运行与数据承载，后者承担任务规划和执行等工作。通过软硬结合，本地 AI 才有可能参与实际任务。

在首批国家人工智能终端智能化分级认证中，机械革命多款产品拿到 L3，也是首批通过的三家企业之一。

机械革命 大师之路 X10

产品形态也在重新考虑之列。在不少厂商陆续推出搭载 NVIDIA RTX Spark 芯片的整机时，潘春节提到，机械革命优先把这类能力应用于 AI Box。他强调，选择的依据是用户需求，以及当前哪种硬件形态能提供更大的 AI 应用价值。

对机械革命来说，需要重新判断：什么样的设备，适合承载用户需要的 AI 能力。

价格同样在这套考虑之中。潘春节强调，机械革命要提供适合用户需求的硬件，不堆砌配置和功能，也不让用户为不需要的能力买单。

从高性能 PC 走向 AI PC，机械革命想延续的，是让更多人获得技术带来的实际价值。只是这一次，需要降低的门槛，已经从购买环节延伸到了使用过程。

提前出发，也要随时调整

潘春节将机械革命的「OEM＋ODM 双轨并驱」模式，以及与用户共同打磨产品的机制，视为推进转型的重要支撑。

过去，这些能力帮助企业响应硬件需求、调整产品。进入 AI 时代，一个新的难题是，两种技术的更新速度并不一致：AI 迭代以周、月计，硬件研发则往往以季度计。

如果每一次模型或应用更新，都必须等待新硬件，产品就很难跟上变化。潘春节提出，需要把研发与适配解耦，让机械革命从「快速研发硬件」，进一步走向「快速研发＋快速适配 AI」。

这要求内部团队加强协作，也需要生态伙伴参与。机械革命计划拓展应用合作，通过建立联合实验室等方式，让伙伴发挥各自所长，共同推动技术落地，降低应用落地和用户使用的成本。

用户反馈机制也将向 AI 体验延伸。机械革命已有由玩家和硬件达人参与的「玩家实验室」，在真实场景中测试产品。潘春节打算在 AI 时代邀请更多用户深度共创，推动体验从「能用」走向「好用」和「爱用」。

用户会不会持续使用，正是这次转型需要关注的结果。采访中，潘春节谈到，机械革命将关注端侧 AI 应用的活跃情况、AI 功能使用频次等指标，并通过技术验证、用户验证和商业验证三道门槛，动态调整推进节奏。

他也承认，应用生态可能发展慢于预期，用户的使用和付费意愿存在不确定性，研发投入也可能面临风险。提前行动，需要同时保留修正的能力。

潘春节判断，AI PC 将在 2027 年下半年迎来爆发。但紧接着，他强调：「爆发不等于普及。」

行业增长可以反映在出货量上，普及则要走进更多人的实际使用：他们负担得起这样的产品，能够顺利使用其中的 AI，也愿意把更多任务交给它。

十二年前，机械革命希望让更多年轻人用上高性能电脑。十二年后，它要再做革新。

这一次，企业需要掌握的能力更多了，目的却是让用户少费一些力气，把精力留给真正想做的事。

这也是机械革命选择 All in AI 的落脚点——让 AI，触手可及。

来源：互联网