オープンLLMのローカル実行が一般に普及した場合、PCメーカーは単なるハードウェアの製造業者から「ローカルAIの実行基盤（プラットフォーム）提供者」へと戦略を大きくシフトさせることになる。具体的には以下のような対応や変化が進む。
1. ハードウェア規格の劇的なシフト（メモリ容量と帯域の重視）
• 大容量・超高速メモリの標準化：ローカルLLM実行の最大のボトルネックはVRAMおよびメインメモリの「容量」と「帯域（データ転送速度）」で、PCの標準搭載メモリは16GBから32GB〜64GB/128GBへと一気に底上げされる。
• ユニファイドメモリ構造の普及：Apple Siliconのように、CPU/GPU/NPU が超広帯域で大容量メモリを共有するアーキテクチャがWindows PC陣営（Intel, AMD, Qualcomm +各PCメーカー）でも主流化する。
2. 「知識不要で動く」ローカルAIアプリのプリインストール
• 一般ユーザーが環境構築やコマンド操作をする必要がないよう、メーカー独自のローカルAIポータル・ランタイムが標準搭載される。
• ワンクリックで最新のオープンモデルを安全にダウンロード・管理でき、ローカルファイル検索や文字起こし、文章校正が完全オフラインで完結するユーザー体験を提供する。
3. 「動かせるモデルサイズ」に基づく新しいスペック分類
• 従来の「事務用」「ゲーミング」といった分類に加え、動作可能なLLMのパラメータサイズに応じたランク付けが導入される。
◦ Standard（8Bクラス対応）：日常的なメール要約・Web検索の補助
◦ Advanced（14B〜32Bクラス対応）：高精度なデータ分析・プログラミング支援
◦ Pro / Workstation（70B以上対応）：複雑な推論・研究・ローカルでの追加学習
4. 端末制御に特化した「メーカー独自オンデバイスモデル」の提供
• メーカー自ら軽量オープンモデルをカスタマイズし、PCのバッテリー最適化、トラブルシューティング、ハードウェア設定の音声・対話操作を行う専用SLM（小規模言語モデル）をローカルに常駐させる。
5. 法人市場（B2B）における「完全ローカルAI端末」の訴求
• 医療・金融・製造・自治体など、機密データのクラウド送信が制限される業界に向け、「外部通信なしでセキュリティが完全に完結するAI PC」としてエンタープライズ向けの刷新・買い替え需要を強力に推進する。
PCメーカーにとっては、クラウドAIサービスの有料化や高価格帯シフトに伴い、「手元のPCのスペックを高める価値（＝高性能PCの購入動機）」が数年ぶりに明確化する大きなチャンスとなる。
実際にAppleは50～100万円級のデスクトップタイプである、Mac Studio の新型と近日発売するようで、これはまさにAI時代を先取りしたものだ。