三万块的AI超算,90%的人买了就后悔

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06-02 10:11

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7. 千问3.6的35B模型非常强,体感上强于gemma4的26b量化,由于gemma4 31b的性能优化没做好所以没法有效测试。从gemma4和qwen3.6的量化测试来看,当模型权重能装载到GPU里,那么推理的tokens工作就由CPU来完成了,GPU负载较低,CPU的计算密度极大。同时内存消耗较高。这也就是说GPU,内存,CPU在AI推理时所进行的workload比重是差不多的,那么CPU的性能就决定了在GPU达标以后的推理性能。所以,这可能给我们一个启示,对于本地推理来说,显存才是王道,架构和GPU算法等技术的影响较小。显卡投资只需要上显存,没必要上先进架构。一句话,如果你玩本地大模型,选择显卡的指标只有一个,显存。 孤鸿泽的微博视频

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11. 所有与客户信息有关需要进行数据分析的,都不能用公有AI,必须用本地AI,这是一个强合规问题。法律,医疗,咨询,教育,金融等等大部分行业有强烈的本地化模型需求,这个需求会成为接下来一年的新的增长点。未来一年的投资方向必须注重本地化,小型化,行业细分AI需求方向。你不在今年搞本地AI,就像没在两年前搞AI编程一样,一两年后直接被降维成“古法编程”。优先布局行业私有模型、端侧本地 AI、数据隔离推理、轻量化微调、离线 AI 解决方案相关赛道。整体来看,数据合规倒逼 AI 下沉本地,垂直小模型会成为下一阶段产业与资本核心风口。

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