AI 大模型开始“离线化”了：设备侧推理要夺回算力主导权？ 最近的 AI 圈有个低调但重要的变化：越来越多厂商把重心从“云上大模型”转向“设备侧离线推理”。近日，多家芯片与终端厂商同步曝出新资料，明确指出未来两年将重点布局本地小模型＋混合推理。如果你以为 AI 只能靠云端跑，那可能要被这波新趋势颠覆了。 为什么“离线 AI”会在这个时间点突然升温？原因有三： ① 云成本挤压严重。大模型云推理成本居高不下，厂商、机构、个人用户都撑不住。尤其是今年推理成本普遍涨幅超过 30% 后，终端厂商开始意识到：不能再完全依赖云。 ② 安全与隐私要求增强。越来越多行业要求“数据不出本地”，尤其是企业办公、医疗、制造业。能在本地完成推理，相当于天然补了一层安全盾。 ③ 小模型体验大幅进化。今年的数十款小模型，能力已经能覆盖 80% 日常任务。更关键的是：它们的功耗和算力需求非常低，手机、NAS、轻量 PC 都能跑。 未来企业应用可能不再强调“接入某个云模型”，而是强调“我们设备侧能跑哪些模型、能否与云协同”。这会改变预算结构、算力规划、数据安全策略，甚至影响终端采购方向。 很多人以为 AI 是云厂商的事，但随着离线推理逐渐普及，你的手机、NAS、小型服务器，甚至办公电脑，都可能变成“微型算力节点”。这对普通家庭与中小企业都是一次“算力资产重新上架”的机会。 个人观点： 未来的 AI 应用场景将呈“三段式”结构： · 本地小模型：基础知识问答、文档处理、语音识别等轻任务。 · 边缘节点模型：轻量图像识别、自动化办公、企业内部流程。 · 云端大模型：高算力创作、多模态生成、训练任务。 这意味着真正的趋势不是“只有大模型”，而是云＋端＋边缘的三层算力分配能力。 🔹 你更期待 AI 在哪跑？手机本地？NAS？还是继续在云端？ AI趋势 离线推理 本地模型