一方では機関によるAI搭載PCの普及推進が叫ばれる一方で、他方では購入者はAIのために金銭的負担をまったく厭わない——この対照的な現象こそが、2027年のパーソナルコンピュータ市場の実態を最も正確に描き出している。Omdiaの最新予測では、AI搭載PCの出荷比率は2025年の33％から2027年には60％へ、さらに2030年には79％にまで上昇するとされている。しかし同時に実施された調査では、AI機能を主要な買い替え理由に挙げる回答者はわずか9％であり、62％は単に機器の動作遅延や故障、あるいはより高性能なモデルへの買い替えを目的としていることが明らかになった。また、69％が「ローカルで動作するAI」に対しプレミアムを支払う意向を示しているにもかかわらず、いざ支払いとなるとAIは依然として意思決定の核心にはならないという結果も得られている。
買い替えサイクルがその普及を後押しする
購入者が積極的に求めていないのに、どうして普及率が急上昇するのか？その答えはタイミングにある。ユーザーがAIを明確に求めようが求めまいが、ローカルAIの導入基盤は次々と訪れる買い替えサイクルによって自然に整備されていくからだ。さらに強い推進力となるのはクラウド側である。大手ベンダーがトークン課金へと移行したことで、タスクコストの算出が完了するまで成果が見えず、インテリジェントエージェントによる頻繁な個別呼び出しも相まって支出管理はますます困難になる。一方、純粋なクラウドAIはコンプライアンスやデータ主権、ITの盲点といった課題をもたらす（オフィスワーカーの78％が週に数回AIを利用しているにもかかわらず、法人アカウント経由で利用しているのはわずか12％）。オープンソースの比重低下や最先端モデルとの性能差の縮小、モデルをPCメモリ内に収めるための量化的手法の採用、NPUの標準搭載などにより、ますます多くの処理をローカルで完結できるようになってきている。
メモリが普及の隘路となっている
真のリスクは部材コストにある。2025年以降、PCの部材コストに占めるメモリの割合は約40％に達し、従来の15％から倍以上に膨らんでいるため、低スペックモデルを選択せざるを得ない状況に追い込まれる可能性がある。ところが、ローカルAIは特にメモリを多く消費する傾向にある。OEM各社は、「高スペックモデルの価格差が、節約可能なクラウドコストで十分に回収できるかどうか」を精緻に試算しなければならず、ODMメーカーや半導体メーカーは、いかに手頃な価格でメモリを提供できるかを判断し、販売チャネルやホスティング事業者も、こうした提案を企業向けに実行可能な形に落とし込まなければならない。AI搭載PCはクラウドを完全に置き換えるものではないが、エコシステムの連携を通じて、この複雑な費用対効果の計算をより明確に整理する役割を果たしつつある。