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。

數據顯示，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，從云端API調用到專用一體機部署，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。

但在技術普惠的背后，開發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，國內算力資源仍在建設中，而訓練優質模型往往需要數千張顯卡協同工作。

更現實的問題是開發環境：現在主流AI框架都基于Linux系統開發，多數開發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，不同系統間的兼容性問題更是頻繁出現。

當算法迭代按天計算，開源社區每天都在誕生新成果，開發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力的設備形態。

一、開發環境繁瑣、算力受限，AI開發者如何破局？

當下的AI開發者究竟需要什么樣的設備？

在國內的開發者社區進行搜索，我們便能看到許多AI開發者都談到部署開發環境時流程復雜，且容易出現兼容性問題。

此外，在Linux虛擬化環境下，指令翻譯與模擬、內存管理開銷、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。

社區中普遍認為，Linux系統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系統有良好的支持，Linux系統在服務器端的廣泛應用也使得其性能優化和資源管理更加成熟。

通過合理配置和優化，Linux系統可以有效減少性能損耗，顯著提高系統的性能表現，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。通過端云協同，可以在終端設備上進行實時數據處理，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。端云協同還能夠優化帶寬使用，減少數據傳輸量。

能有效整合上述特點的設備，便有望成為下一代更適合AI開發者的平臺。

二、“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能發布了AIBOOK算力本，該產品配備50TOPS端側算力、32GB統一內存，搭載Linux原生環境及開箱即用的AI開發工具套件，通過端云一體架構實現“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學習與開發工具”，希望幫助用戶實現“開發自由”，并解決AI開發中的效率問題。

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參數量模型的推理，在INT8精度下，流暢支持百億參數大模型離線運行。

操作系統方面，這款AI算力本使用基于Linux內核的MT AIOS操作系統，專為AI開發優化，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，覆蓋數據科學、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”，

通過“端云一體”協同方案，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，調用更大規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，既保護私有數據，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開發者提供的諸多實用功能。

AIBOOK算力本采用的Linux系統提供了強大的命令行工具，幫助開發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開發項目效果，幫助開發者迅速迭代。

下方案例中，AI算力本幫助用戶開發了三維隧道電纜特效，無需圖形渲染基礎或Web編程經驗，僅依靠AI輔助和少量修改。這些視覺效果均依靠AI算力本的本地算力實時渲染，用戶還可以根據自己的需求調整視覺效果，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算力本內置的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，后者不連網也可以使用，更有效的保護個人數據安全。

三、個人AI開發者時代來臨，AIBOOK算力本恰逢其時

AIBOOK算力本的發布，恰逢個人AI開發者時代的到來。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、全流程開發輔助，甚至“無代碼開發”的出現，極大降低了編程技能門檻，讓更多原本不熟悉編程的開發者開始試水。

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布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，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開發流程，開發者僅需調用預置工具（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、數據科學家、個人開發者、學生群體推出桌面超算DGX Spark，預裝了基于Linux的操作系統，其算力配置可滿足端側開發，也可以與云端協同。

本次愛簿智能發布的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開發需求的產品。

除了適用于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，并支持云電腦應用，可在基于Linux的定制化操作系統上，流暢運行基于x86架構的Windows云電腦，進行數據的實時交互，用戶既可以享受Linux在開發場景強大能力，也能享受Windows系統的用戶界面和生態系統。

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為更多用戶提供即時、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。