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　　從ChatGPT問世到今天的兩年多時間，全球AI發(fā)展速度遠超想象。僅過去三個月，DeepSeek憑借V3、R1模型開啟開源熱潮，不斷刷新開源大模型的性能與成本邊界；阿里通義千問的QwQ-32B等多款開源大模型也獲得用戶好評。

　　海外廠商也密集升級，OpenAI發(fā)布GPT-4.5，馬斯克的xAI推出Grok-3，Meta也在近日放出外界期待已久的Llama 4。

　　數(shù)據(jù)顯示，中國使用生成式AI的人數(shù)已突破3億，平均每5個人就有1個接觸過AI工具。企業(yè)端的需求更呈井噴態(tài)勢，從云端API調(diào)用到專用一體機部署，開源技術的普及讓中小企業(yè)和個人開發(fā)者也能用上頂尖大模型。

　　但在技術普惠的背后，開發(fā)者們正面臨多重困境。首先是算力瓶頸：國外高端芯片獲取困難，國內(nèi)算力資源仍在建設中，而訓練優(yōu)質模型往往需要數(shù)千張顯卡協(xié)同工作。

　　更現(xiàn)實的問題是開發(fā)環(huán)境：現(xiàn)在主流AI框架都基于Linux系統(tǒng)開發(fā)，多數(shù)開發(fā)者使用的電腦需要借助虛擬機運行Linux，存在驅動、依賴庫、框架版本等許多變量，不同系統(tǒng)間的兼容性問題更是頻繁出現(xiàn)。

　　當算法迭代按天計算，開源社區(qū)每天都在誕生新成果，開發(fā)者需要的可能不僅是更強的芯片，而是一個能徹底釋放生產(chǎn)力的設備形態(tài)。

　　在國內(nèi)的開發(fā)者社區(qū)進行搜索，我們便能看到許多AI開發(fā)者都談到部署開發(fā)環(huán)境時流程復雜，且容易出現(xiàn)兼容性問題。

　　此外，在Linux虛擬化環(huán)境下，指令翻譯與模擬、內(nèi)存管理開銷、I/O瓶頸等帶來的性能損耗，使得硬件的潛能難以充分釋放。

　　社區(qū)中普遍認為，Linux系統(tǒng)因其開源性和高度的可定制性，能夠很好地適配各種模型和開發(fā)框架。

　　例如，TensorFlow、PyTorch等許多主流的AI開發(fā)框架都對Linux系統(tǒng)有良好的支持，Linux系統(tǒng)在服務器端的廣泛應用也使得其性能優(yōu)化和資源管理更加成熟。

　　通過合理配置和優(yōu)化，Linux系統(tǒng)可以有效減少性能損耗，顯著提高系統(tǒng)的性能表現(xiàn)，使得開發(fā)環(huán)境更加高效。

　　算力也是擺在諸多開發(fā)者面前的一座大山。端側雖然能夠提供即時的計算能力，但其算力有限，難以處理復雜任務。云端計算雖然算力強大，但在時延上有一定劣勢。

　　在這一背景下，端云協(xié)同方案能夠有效解決端側算力局限性和云端時延問題。通過端云協(xié)同，可以在終端設備上進行實時數(shù)據(jù)處理，降低響應時間。同時，將部分復雜計算任務分配到云端，充分利用云端的強大算力。端云協(xié)同還能夠優(yōu)化帶寬使用，減少數(shù)據(jù)傳輸量。

　　近日，國內(nèi)新銳創(chuàng)企愛簿智能發(fā)布了AIBOOK算力本，該產(chǎn)品配備50TOPS端側算力、32GB統(tǒng)一內(nèi)存，搭載Linux原生環(huán)境及開箱即用的AI開發(fā)工具套件，通過端云一體架構實現(xiàn)“AI實訓”能力。

　　AIBOOK算力本并不等同于AI PC，后者是具備AI功能的個人電腦，更多地被看作是傳統(tǒng)PC的升級迭代，用于滿足一般消費者對輕量級AI應用的需求。

　　愛簿智能將AIBOOK算力本界定為“AI學習與開發(fā)工具”，希望幫助用戶實現(xiàn)“開發(fā)自由”，并解決AI開發(fā)中的效率問題。

　　AIBOOK算力本搭載了愛簿智能自研SoC芯片AB100，提供端側訓練與推理的算力支持，最高支持32B參數(shù)量模型的推理，在INT8精度下，流暢支持百億參數(shù)大模型離線運行。

　　操作系統(tǒng)方面，這款AI算力本使用基于Linux內(nèi)核的MT AIOS操作系統(tǒng)，專為AI開發(fā)優(yōu)化，開發(fā)者無需繁瑣配置。

　　通過“端云一體”協(xié)同方案，AIBOOK算力本將與摩爾線程夸娥云整合。用戶可一鍵連接云端算力，調(diào)用更大規(guī)模的大模型進行推理或訓練，也可自由切換本地或云端模型，既保護私有數(shù)據(jù)，又充分利用云端資源。

　　在愛簿智能提供的實訓案例中，我們看到了這款算力本面向AI開發(fā)者提供的諸多實用功能。

　　AIBOOK算力本采用的Linux系統(tǒng)提供了強大的命令行工具，幫助開發(fā)者快速完成復雜的任務，如文本處理、文件操作和自動化腳本編寫等。

　　在編程場景中，AIBOOK算力本在與輔助編程工具結合后，可以輕松幫助編程新手魔改小游戲、快速搭建AI Agent，其端云算力配置能即時呈現(xiàn)開發(fā)項目效果，幫助開發(fā)者迅速迭代。

　　下方案例中，AI算力本幫助用戶開發(fā)了三維隧道電纜特效，無需圖形渲染基礎或Web編程經(jīng)驗，僅依靠AI輔助和少量修改。這些視覺效果均依靠AI算力本的本地算力實時渲染，用戶還可以根據(jù)自己的需求調(diào)整視覺效果，在復雜度進一步提升后，AI算力本依然能夠確保渲染效果的流暢。

　　用戶還可以利用AI算力本內(nèi)置的RAG系統(tǒng)，打造個人知識庫，將數(shù)字資源有效整合，在需要使用時通過自然語言查詢即可，使用時可在云端大模型和本地部署的DeepSeek蒸餾模型間切換，后者不連網(wǎng)也可以使用，更有效的保護個人數(shù)據(jù)安全。

　　AIBOOK算力本的發(fā)布，恰逢個人AI開發(fā)者時代的到來。大模型在編程領域性能的提升推動了AI Coding工具的普及，代碼自動補全、全流程開發(fā)輔助，甚至“無代碼開發(fā)”的出現(xiàn)，極大降低了編程技能門檻，讓更多原本不熟悉編程的開發(fā)者開始試水。

　　2025年，開源大模型在推理效率和多模態(tài)能力上取得突破，顯著降低了個人開發(fā)者的經(jīng)濟門檻，也拓寬了AI工具的使用場景。開發(fā)者現(xiàn)在能通過API以極低的成本使用部署在云端的大模型，也可以選用廠商開源發(fā)布的蒸餾模型實現(xiàn)本地部署。

　　已有不少企業(yè)捕捉到了個人AI開發(fā)這一趨勢，并進一步完善相關工具鏈。例如，Anthropic等公司提供的標準化接口（如Model Context Protocol, MCP）及開源工具簡化了Agent開發(fā)流程，開發(fā)者僅需調(diào)用預置工具（如搜索、文件處理），即可快速構建功能型AI應用。

　　而在設備層，英偉達面向研究人員、數(shù)據(jù)科學家、個人開發(fā)者、學生群體推出桌面超算DGX Spark，預裝了基于Linux的操作系統(tǒng)，其算力配置可滿足端側開發(fā)，也可以與云端協(xié)同。

　　本次愛簿智能發(fā)布的AIBOOK算力本，也正是這樣一款能拉低技術門檻、推動算力普惠，滿足靈活AI開發(fā)需求的產(chǎn)品。

　　除了適用于開發(fā)場景的諸多配套，這款AI算力本還搭載了摩語精靈、摩音筆記、摩筆馬良等AI創(chuàng)作與生產(chǎn)力工具，并支持云電腦應用，可在基于Linux的定制化操作系統(tǒng)上，流暢運行基于x86架構的Windows云電腦，進行數(shù)據(jù)的實時交互，用戶既可以享受Linux在開發(fā)場景強大能力，也能享受Windows系統(tǒng)的用戶界面和生態(tài)系統(tǒng)。

　　隨著更小、更具能效比的AI模型出現(xiàn)，AI已逐漸從少數(shù)企業(yè)的特權，向更多中小企業(yè)和個人開發(fā)者滲透。其中，端側AI為更多用戶提供即時、高效且更具隱私性的AI體驗；開發(fā)本身也日漸個性化，靈活、高效的工具才能滿足多樣化的開發(fā)需求。

　　隨著個人AI開發(fā)者時代的到來，AIBOOK算力本這類具備強大端側算力、高度靈活性的產(chǎn)品，正顯現(xiàn)出獨特價值。