作者 | 陳駿達
編輯 | 漠影
從ChatGPT問世到今天的兩年多時間，全球AI發展速度遠超想象。僅過去三個月，DeepSeek憑藉V3、R1模型開啟開源熱潮，不斷重新整理開源大模型的效能與成本邊界；阿里通義千問的QwQ-32B等多款開源大模型也獲得使用者好評。
海外廠商也密集升級，OpenAI釋出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。
資料顯示，中國使用生成式AI的人數已突破3億，平均每5個人就有1個接觸過AI工具。企業端的需求更呈井噴態勢，從雲端API呼叫到專用一體機部署，開源技術的普及讓中小企業和個人開發者也能用上頂尖大模型。
但在技術普惠的背後，開發者們正面臨多重困境。首先是算力瓶頸：國外高階晶片獲取困難，國內算力資源仍在建設中，而訓練優質模型往往需要數千張顯示卡協同工作。
更現實的問題是開發環境：現在主流AI框架都基於Linux系統開發，多數開發者使用的電腦需要藉助虛擬機器執行Linux，存在驅動、依賴庫、框架版本等許多變數，不同系統間的相容性問題更是頻繁出現。
當演算法迭代按天計算，開源社群每天都在誕生新成果，開發者需要的可能不僅是更強的晶片，而是一個能徹底釋放生產力的裝置形態。
01.
開發環境繁瑣、算力受限
AI開發者如何破局？
當下的AI開發者究竟需要什麼樣的裝置？
在國內的開發者社群進行搜尋，我們便能看到許多AI開發者都談到部署開發環境時流程複雜，且容易出現相容性問題。
此外，在Linux虛擬化環境下，指令翻譯與模擬、記憶體管理開銷、I/O瓶頸等帶來的效能損耗，使得硬體的潛能難以充分釋放。
社群中普遍認為，Linux系統因其開源性和高度的可定製性，能夠很好地適配各種模型和開發框架。
例如，TensorFlow、PyTorch等許多主流的AI開發框架都對Linux系統有良好的支援，Linux系統在伺服器端的廣泛應用也使得其效能最佳化和資源管理更加成熟。
透過合理配置和最佳化，Linux系統可以有效減少效能損耗，顯著提高系統的效能表現，使得開發環境更加高效。
算力也是擺在諸多開發者面前的一座大山。端側雖然能夠提供即時的計算能力，但其算力有限，難以處理複雜任務。雲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，端雲協同方案能夠有效解決端側算力侷限性和雲端時延問題。透過端雲協同，可以在終端裝置上進行即時資料處理，降低響應時間。同時，將部分複雜計算任務分配到雲端，充分利用雲端的強大算力。端雲協同還能夠最佳化頻寬使用，減少資料傳輸量。
能有效整合上述特點的裝置，便有望成為下一代更適合AI開發者的平臺。
02.
“算力本”新品類出現
開箱即用的個人AI開發中心
近日，國內新銳創企愛簿智慧釋出了AIBOOK算力本，該產品配備50TOPS端側算力、32GB統一記憶體，搭載Linux原生環境及開箱即用的AI開發工具套件，透過端雲一體架構實現“AI實訓”能力。
AIBOOK算力本並不等同於AI PC，後者是具備AI功能的個人電腦，更多地被看作是傳統PC的升級迭代，用於滿足一般消費者對輕量級AI應用的需求。
愛簿智慧將AIBOOK算力本界定為“AI學習與開發工具”，希望幫助使用者實現“開發自由”，並解決AI開發中的效率問題。
AIBOOK算力本搭載了愛簿智慧自研SoC晶片AB100，提供端側訓練與推理的算力支援，最高支援32B引數量模型的推理，在INT8精度下，流暢支援百億引數大模型離線執行。
作業系統方面，這款AI算力本使用基於Linux核心的MT AIOS作業系統，專為AI開發最佳化，開發者無需繁瑣配置。
同時，AIBOOK算力本還預置完整的AI開發環境，包括Python 3.10、VS Code、Jupyter Notebook等主流開發工具，以及PyTorch、MTT、vLLM、Pandas、Matplotlib、NumPy、Seaborn等常用庫，覆蓋資料科學、機器學習與深度學習領域。實現開箱即用，幫助開發者繞過了“配置地獄”，
透過“端雲一體”協同方案，AIBOOK算力本將與摩爾線程誇娥雲整合。使用者可一鍵連線雲端算力，呼叫更大規模的大模型進行推理或訓練，也可自由切換本地或雲端模型，既保護私有資料，又充分利用雲端資源。
在愛簿智慧提供的實訓案例中，我們看到了這款算力本面向AI開發者提供的諸多實用功能。
AIBOOK算力本採用的Linux系統提供了強大的命令列工具，幫助開發者快速完成複雜的任務，如文字處理、檔案操作和自動化指令碼編寫等。
在程式設計場景中，AIBOOK算力本在與輔助程式設計工具結合後，可以輕鬆幫助程式設計新手魔改小遊戲、快速搭建AI Agent，其端雲算力配置能即時呈現開發專案效果，幫助開發者迅速迭代。
下方案例中，AI算力本幫助使用者開發了三維隧道電纜特效，無需圖形渲染基礎或Web程式設計經驗，僅依靠AI輔助和少量修改。這些視覺效果均依靠AI算力本的本地算力即時渲染，使用者還可以根據自己的需求調整視覺效果，在複雜度進一步提升後，AI算力本依然能夠確保渲染效果的流暢。
使用者還可以利用AI算力本內建的RAG系統，打造個人知識庫，將數字資源有效整合，在需要使用時透過自然語言查詢即可，使用時可在雲端大模型和本地部署的DeepSeek蒸餾模型間切換，後者不連網也可以使用，更有效的保護個人資料安全。
03.
個人AI開發者時代來臨
AIBOOK算力本恰逢其時
AIBOOK算力本的釋出，恰逢個人AI開發者時代的到來。大模型在程式設計領域效能的提升推動了AI Coding工具的普及，程式碼自動補全、全流程開發輔助，甚至“無程式碼開發”的出現，極大降低了程式設計技能門檻，讓更多原本不熟悉程式設計的開發者開始試水。
2025年，開源大模型在推理效率和多模態能力上取得突破，顯著降低了個人開發者的經濟門檻，也拓寬了AI工具的使用場景。開發者現在能透過API以極低的成本使用部署在雲端的大模型，也可以選用廠商開源釋出的蒸餾模型實現本地部署。
已有不少企業捕捉到了個人AI開發這一趨勢，並進一步完善相關工具鏈。例如，Anthropic等公司提供的標準化介面（如Model Context Protocol, MCP）及開源工具簡化了Agent開發流程，開發者僅需呼叫預置工具（如搜尋、檔案處理），即可快速構建功能型AI應用。
而在裝置層，英偉達面向研究人員、資料科學家、個人開發者、學生群體推出桌面超算DGX Spark，預裝了基於Linux的作業系統，其算力配置可滿足端側開發，也可以與雲端協同。
本次愛簿智慧釋出的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開發需求的產品。
除了適用於開發場景的諸多配套，這款AI算力本還搭載了摩語精靈、摩音筆記、摩筆馬良等AI創作與生產力工具，並支援雲電腦應用，可在基於Linux的定製化作業系統上，流暢執行基於x86架構的Windows雲電腦，進行資料的即時互動，使用者既可以享受Linux在開發場景強大能力，也能享受Windows系統的使用者介面和生態系統。
04.
結語：端側AI成大勢所趨
AI算力本展現獨特價值
隨著更小、更具能效比的AI模型出現，AI已逐漸從少數企業的特權，向更多中小企業和個人開發者滲透。其中，端側AI為更多使用者提供即時、高效且更具隱私性的AI體驗；開發本身也日漸個性化，靈活、高效的工具才能滿足多樣化的開發需求。
隨著個人AI開發者時代的到來，AIBOOK算力本這類具備強大端側算力、高度靈活性的產品，正顯現出獨特價值。
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