摘要：自2022年底ChatGPT点燃生成式AI的火种，一场“大模型参数竞备赛”便以季度、月度为单位不断颠覆产业认知——OpenAI的GPT-4.5、Meta的Llama 4，参数规模已迈向千亿、万亿。DeepSeek开源生态更以7天1亿用户的增速，推动更多商业应用
自2022年底ChatGPT点燃生成式AI的火种，一场“大模型参数竞备赛”便以季度、月度为单位不断颠覆产业认知——OpenAI的GPT-4.5、Meta的Llama 4，参数规模已迈向千亿、万亿。DeepSeek开源生态更以7天1亿用户的增速，推动更多商业应用加速落地，创下AI普惠化进程的里程碑。 当技术侧和应用侧开始双螺旋进化，AI的普惠进程也在加速，使得“人人都是开发者”成为可能。不过，繁荣的技术图景背后，算力资源、成本、软件门槛等却将AI创新割裂为两个世界：一边是动辄万卡甚至更大规模的集群建设趋势；另一边却是开发者、中小团体创新者挣扎于“算力不足、成本高昂、开发工具链支持不足，开发环境配置复杂”等现实难题中。 多重挑战下，AI算力本以“AI生产力工具革命”破局而生，它本着“个人智算中心"的开创性产品，正在重新定义AI创新的准入门槛。那么，究竟什么是AI算力本？它将如何推动AI工具革命的走向？对于大规模的AI创新浪潮来说，它又意味着什么？
AI大模型时代的开发者困境在AI大模型狂飙突进的发展背后，AI开发者正面临两大痛点：痛点一：开发环境部署流程繁琐，跨平台兼容性差AI开发，尤其是大模型训练，高度依赖Linux系统的稳定性和开源生态。然而，多数开发者需在Windows或macOS等非原生系统上通过虚拟化（如WSL2、Docker）运行Linux环境。 这其实面临多重挑战：首先是安装配置复杂，工具链、依赖库的版本冲突频发，导致环境搭建过度耗时；其次还有兼容性问题，由于跨平台开发易引发驱动不匹配、框架支持不全等问题，可能导致系统不稳定。对于开发者来说，这些问题都会带来学习成本陡增，甚至导致初学者常因环境配置失败而停滞或放弃。痛点二：虚拟化环境性能损耗显著即使完成环境部署，性能损耗仍制约开发效率。比如虚拟化层导致CPU/GPU算力损失，直接影响模型的训练速度与结果精度。而这一问题除了降低计算效率，更导致宝贵的硬件资源浪费。 应对上述挑战，开发者社区逐渐形成共识：原生Linux环境是AI开发的高效选择，AI生产力工具亦开始聚焦“开箱即用”的硬件工具，如预装Linux的AI算力本，它通过端侧算力升级与工具链预集成，降低了AI开发的准入门槛。爱簿智能创始人兼CEO孙玉昆表示：“大模型竞赛的本质是开发者生产力的竞赛。AI时代的生产力工具，亟待一次彻底的革新。我们深刻洞察开发者的需求，希望能真正解决开发者遇到的效率问题，从而让开发更简单，让创新更直接。” 在爱簿智能看来，AIBOOK算力本不是简单的硬件迭代，而是AI生产力工具的进化，目的是让更多开发者实现“开发自由”。这主要体现在以下三方面：算力自由（端云协同，灵活调度），工具自由（开箱即用，全栈开发环境），场景自由（跨系统、多任务无缝切换），让开发者专注创新而非配置。 爱簿智能通过六大革新，赋予了AIBOOK重新定义AI生产力工具的能力： 革新一：50TOPS端侧算力，全场景AI训推自由AIBOOK算力本搭载了爱簿智能自研的SoC芯片AB100，提供端侧训练与推理的高性能算力支持。在INT8精度下，AIBOOK每秒可执行50万亿次整数运算（50TOPS），配备32GB超大统一内存和1TB海量SSD高速存储，可流畅支持百亿参数大模型离线运行。配合创新的"端云一体"架构，可为开发者提供开放自由的算力，核心性能表现如下： • 端侧支持32B大模型运行（如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B，15 tokens/s），兼容Llama、Qwen等主流框架 • 机器视觉训练效率跃升：YOLOv8s模型处理128张CoCo128数据集仅需21秒 • 图形渲染性能标杆：34万面片3D数字人实时渲染达120帧/秒，在WebGL-Aquarium性能测试中，超国产GPU 13倍 • 视频处理能力升级：支持8K30帧编解码与16路1080P30帧并行编码，满足开发者对高质量视频处理的需求。革新二：原生Linux生态，开箱即用AIBOOK基于Linux内核的MT AIOS操作系统，专为AI开发优化，并且预装了GPU Driver及配套Toolkit，确保开发环境稳固可靠，无需繁琐配置，开发者可立即投入开发工作。 同时，AIBOOK还预置完整的AI开发环境，内置Python 3.10、VS Code、Jupyter Notebook等主流开发工具，以及PyTorch、MTT、vLLM、Pandas、Matplotlib、NumPy、Seaborn等常用库，覆盖数据科学、机器学习与深度学习领域。 在容器化开发环境方面，AIBOOK预装了Docker，支持容器隔离开发环境的快速部署。此外，AIBOOK还提供了多种版本的Toolkit和DNN对应的Docker镜像，满足不同项目的需求。无论是团队协作还是个人开发，容器化环境都能确保项目环境一致性，避免“只能在我的机器上可以运行”的尴尬。革新三：3D智能体“穆莎”，多模态交互自由AIBOOK算力本搭载原生智能体“穆莎”，以超写实3D数字人形象支持多模态交互。穆莎的语音对话功能可实现0.5秒的疾速响应，自动语音识别率最高可达98%，达到了国际一流水平。 并且，穆莎还支持DeepSeek或MUSAChat大语言模型，无论是知识问答、文档写作、英文练习、代码生成还是角色扮演，都能提供全面支持。用户只需下达简单的语音或文字指令，穆莎就能自主规划和执行任务，快速调度应用程序执行命令，实现复杂任务的自动化处理。 此外，AIBOOK集成包含文生图、多模态绘本创作、AI语音合成、AI语音转写、个人知识库等在内的全场景AI功能，满足从创作到知识管理的多元化需求，可实现从模型训练到应用落地的闭环。
革新四：“工具+知识”双赋能体系，无缝切换AIBOOK算力本搭载了AI学习平台摩尔学院，提供从AI基础理论到实战开发的完整课程体系，可覆盖人工智能、数字孪生、加速计算等多个前沿技术领域，无论是AI初学者还是资深工程师，都能通过系统化学习快速提升技能，与AIBOOK形成“工具+知识”的双重助力，满足开发办公无缝切换。革新五：端云协同，算力自由AIBOOK具备“端云一体”的AI算力，端侧是AIBOOK本地计算，云侧是云计算，通过这样的“端云一体” 协同方案，覆盖从大模型部署到应用、微调及训练的AI开发全场景。基于“端+云”的设计理念，用户可自由切换本地或云端模型，既保护私有数据，又充分利用云端资源，从而构建“本地隐私计算+云端弹性扩容”的安全开发范式。 此外，AIBOOK支持云电脑应用，可在基于Linux的定制化操作系统上，流畅运行基于x86架构的Windows云电脑，进行数据的实时交互。用户无需重启，即可在一个界面上同时运行两个操作系统及多种应用程序，实现在AIBOOK上无缝访问Windows应用。革新六：轻量化，多场景自由AIBOOK主打“轻量化”设计，1.35kg便携机身，最薄处仅12.4毫米，搭载14英寸2.8K OLED屏，支持4K四屏扩展与Windows云桌面切换，满足专业AI开发之外的日常办公和娱乐需求。 基于上述六大革新，从芯片级算力突破到开发范式重构，爱簿智能AIBOOK在性能水平、开发效率、以及场景覆盖等方面实现了提升，真正让端侧AI开发突破空间与资源束缚，赋予开发者“开发自由”。
AIBOOK算力本实战场景——从创意开发到模型推理的端侧AI全栈实践从离线模型调优到创意编程，从个人知识库构建到垂直应用构建……在多个真实场景中，爱簿智能AIBOOK算力本都展现出了让AI开发挣脱空间与资源枷锁之后的无限可能。它除了预装了各种实用、好用的AI应用，还预置了编程开发环境和工具，可以真正做到AI的“开箱即用”，满足玩、用、学、练、生的全链路AI使用需求。案例一：AI魔改经典游戏，零代码创意开发新范式这个案例专为零编程基础的用户设计。通过AIBOOK的AI编程助手，用户无需编写代码，只需与AI对话，即可将贪吃蛇换个“身份”——蛇头变哪吒，蛇身变莲藕，吃的奖励是闪闪发光的灵珠。 通过使用自然语言指令，AIBOOK为教育、娱乐等领域提供了低门槛的AI开发范本，实现了端侧GPU渲染能力与AI辅助开发的协同创新。案例二：七步搭建个人健康Agent该案例展示了如何利用 AIBOOK 快速构建一个基于AI大模型的智能体“个人健康助手”。由于已经预置了AI开发环境和工具，因此不需要搭建编程环境，开箱即可上手。即使是非专业开发者，也能轻松实现这一智能功能。 七步搭建个人健康Agent的流程是：启动代码编辑器 VS Code（Visual Studio Code）、引入编程框架 LangChain、接入大模型API、设定健康分析函数、用AI工具生成功能代码、用AI生成人机交互界面代码、输入健康数据运行智能体。 其核心在于通过大语言模型编程框架LangChain，融合多模态数据（心率、天气等），支持传感器数据接入，实现深度人机理解，让智能体具备多维分析能力，也展现了AIBOOK对复杂数据处理的支持能力，为医疗、健身等场景提供轻量化开发范式。案例三：快速开启DeepSeek本地推理，从此告别“服务繁忙”该案例主要针对非技术背景用户，为他们提供零基础、零代码的DeepSeek本地推理体验。由于AIBOOK已经在端侧部署了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B大模型，因此可以随时在本地使用，彻底告别“服务繁忙”的烦恼。 它只需简单四个步骤，无需Python编程基础，在终端输入几行命令，即可部署模型、发送问题并收到高质量的中文回答，适合日常学习、写作、知识获取。 并且，本地的个人知识库可以实现深度学习与推理，不受网络环境限制、响应迅捷。用户可安心上传个人学习资料、工作文档等，随时管理、查询、摘要或深度挖掘，打造专属的智能知识管理中心。
端侧AI算力爆发，端云协同是未来主流如何看待端侧AI的发展，以及端云协同的长期趋势？爱簿智能认为，端侧AI当前处在最好的时代，大模型的开源给端侧和边缘AI都带来了巨大的发展机遇。 从端侧芯片的发展来看，不管是算力还是内存带宽都有创新和提升；从模型能力来看，适合端侧运行的模型能力突飞猛进，端侧智能会越来越好；从AI普及水平来看，越来越多的人正在使用端侧和边缘部署大模型的推理，个性化需求越来越多，这些需求在端侧也更容易得到满足。 基于上述判断，爱簿智能看好端侧AI的发展，同时认为端云协同是未来的主流趋势。就目前发展格局来看，大多数便携式的终端比较适合做百亿参数模型的部署和推理，云端更适合做模型的训练、微调和超过32B模型的推理部署。 从开发角度来讲，爱簿智能认为个人开发者的开发编程主要还是在本地进行。另一方面，模型预训练由于参数庞大，对先进算力要求高，因此必须依赖云。这也是为什么，爱簿智能AIBOOK基于“端云协同”的设计理念，就是希望可以全方位帮助开发者实现算力自由。 作为一家聚焦端侧和边缘AI发展的公司，爱簿智能希望通过技术创新与生态布局的双轮驱动，解决端侧AI在算力、成本、场景、开发者门槛和用户认知等方面的挑战，加速端侧AI的普及。 目前在生态布局方面，爱簿智能已经联合北太振寰、海河实验室、摩尔线程、RWKV、引力波、实战云、雪浪云、识因智能等合作伙伴，覆盖人工智能、教育、工业、政务等多个领域，未来将携手合作伙伴持续深入场景发掘需求，推动AI在不同行业开花落地，为AI的开放与普惠注入生态动能。来源：与非网
