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边缘AI设备怎么选?算力功耗只是门槛,这三个维度决定你用不用的顺手

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4. 最近几条硬件新闻凑到一起,信号已经非常明确:端侧AI的算力焦虑,正在快速消失。 - AMD MI300X单卡装下整个DeepSeek-V4-Flash,显存是H100的2.4倍,价格只要一半; - Intel万元级专业卡,四卡推理速度反超四卡RTX 5090D; - 开源项目让25GB内存的普通笔记本,跑起了744亿参数的大模型; - 巴掌大的随身设备就能跑120B大模型,海外众筹爆了几百万美元。 软件、硬件、产品三条路线同时发力,“本地跑大模型”正在从昂贵的算力特权,变成人人够得着的常规操作。 但真正的行业壁垒,从来不在“能不能跑模型”。 尤其对物理AI来说,远海无网、工业现场、涉密场景,断网常态、数据合规、毫秒响应、零容错都是硬约束。算力到位只是入场券,能不能在本地完成全流程数据炼化、7×24小时稳定值守、持续自主进化,才是下半场的核心竞争力。 芯片解决“跑得动”,系统解决“干得稳”。当算力焦虑彻底退潮,边缘AI的真正竞争才刚刚开始。 #端侧AI #物理AI #大模型 #AI创业 #硬科技

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