作者 | 陈骏达

编辑 | 漠影

从 ChatGPT 问世到今天的两年多时间，全球 AI 发展速度远超想象。仅过去三个月，DeepSeek 凭借 V3、R1 模型开启开源热潮，不断刷新开源大模型的性能与成本边界；阿里通义千问的 QwQ-32B 等多款开源大模型也获得用户好评。

海外厂商也密集升级，OpenAI 发布 GPT-4.5，马斯克的 xAI 推出 Grok-3，Meta 也在近日放出外界期待已久的 Llama 4。

数据显示，中国使用生成式 AI 的人数已突破 3 亿，平均每 5 个人就有 1 个接触过 AI 工具。企业端的需求更呈井喷态势，从云端 API 调用到专用一体机部署，开源技术的普及让中小企业和个人开发者也能用上顶尖大模型。

但在技术普惠的背后，开发者们正面临多重困境。首先是算力瓶颈：国外高端芯片获取困难，国内算力资源仍在建设中，而训练优质模型往往需要数千张显卡协同工作。

更现实的问题是开发环境：现在主流 AI 框架都基于 Linux 系统开发，多数开发者使用的电脑需要借助虚拟机运行 Linux，存在驱动、依赖库、框架版本等许多变量，不同系统间的兼容性问题更是频繁出现。

当算法迭代按天计算，开源社区每天都在诞生新成果，开发者需要的可能不仅是更强的芯片，而是一个能彻底释放生产力的设备形态。

一、开发环境繁琐、算力受限，AI 开发者如何破局？

当下的 AI 开发者究竟需要什么样的设备？

在国内的开发者社区进行搜索，我们便能看到许多 AI 开发者都谈到部署开发环境时流程复杂，且容易出现兼容性问题。

此外，在 Linux 虚拟化环境下，指令翻译与模拟、内存管理开销、I/O 瓶颈等带来的性能损耗，使得硬件的潜能难以充分释放。

社区中普遍认为，Linux 系统因其开源性和高度的可定制性，能够很好地适配各种模型和开发框架。

例如，TensorFlow、PyTorch 等许多主流的 AI 开发框架都对 Linux 系统有良好的支持，Linux 系统在服务器端的广泛应用也使得其性能优化和资源管理更加成熟。

通过合理配置和优化，Linux 系统可以有效减少性能损耗，显著提高系统的性能表现，使得开发环境更加高效。

算力也是摆在诸多开发者面前的一座大山。端侧虽然能够提供即时的计算能力，但其算力有限，难以处理复杂任务。云端计算虽然算力强大，但在时延上有一定劣势。

在这一背景下，端云协同方案能够有效解决端侧算力局限性和云端时延问题。通过端云协同，可以在终端设备上进行实时数据处理，降低响应时间。同时，将部分复杂计算任务分配到云端，充分利用云端的强大算力。端云协同还能够优化带宽使用，减少数据传输量。

能有效整合上述特点的设备，便有望成为下一代更适合 AI 开发者的平台。

二、" 算力本 " 新品类出现，开箱即用的个人 AI 开发中心

近日，国内新锐创企爱簿智能发布了AIBOOK 算力本，该产品配备50TOPS 端侧算力、32GB 统一内存，搭载Linux 原生环境及开箱即用的AI 开发工具套件，通过端云一体架构实现 "AI 实训" 能力。

AIBOOK 算力本并不等同于 AI PC，后者是具备 AI 功能的个人电脑，更多地被看作是传统 PC 的升级迭代，用于满足一般消费者对轻量级 AI 应用的需求。

爱簿智能将 AIBOOK 算力本界定为 "AI 学习与开发工具 "，希望帮助用户实现 " 开发自由 "，并解决 AI 开发中的效率问题。

AIBOOK 算力本搭载了爱簿智能自研 SoC 芯片 AB100，提供端侧训练与推理的算力支持，最高支持 32B 参数量模型的推理，在 INT8 精度下，流畅支持百亿参数大模型离线运行。

操作系统方面，这款 AI 算力本使用基于 Linux 内核的 MT AIOS 操作系统，专为 AI 开发优化，开发者无需繁琐配置。

同时，AIBOOK 算力本还预置完整的 AI 开发环境，包括 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。实现开箱即用，帮助开发者绕过了 " 配置地狱 "，

通过 " 端云一体 " 协同方案，AIBOOK 算力本将与摩尔线程夸娥云整合。用户可一键连接云端算力，调用更大规模的大模型进行推理或训练，也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。

在爱簿智能提供的实训案例中，我们看到了这款算力本面向 AI 开发者提供的诸多实用功能。

AIBOOK 算力本采用的 Linux 系统提供了强大的命令行工具，帮助开发者快速完成复杂的任务，如文本处理、文件操作和自动化脚本编写等。

在编程场景中，AIBOOK 算力本在与辅助编程工具结合后，可以轻松帮助编程新手魔改小游戏、快速搭建 AI Agent，其端云算力配置能即时呈现开发项目效果，帮助开发者迅速迭代。

下方案例中，AI 算力本帮助用户开发了三维隧道电缆特效，无需图形渲染基础或 Web 编程经验，仅依靠 AI 辅助和少量修改。这些视觉效果均依靠 AI 算力本的本地算力实时渲染，用户还可以根据自己的需求调整视觉效果，在复杂度进一步提升后，AI 算力本依然能够确保渲染效果的流畅。

用户还可以利用 AI 算力本内置的 RAG 系统，打造个人知识库，将数字资源有效整合，在需要使用时通过自然语言查询即可，使用时可在云端大模型和本地部署的 DeepSeek 蒸馏模型间切换，后者不连网也可以使用，更有效的保护个人数据安全。

三、个人AI开发者时代来临，AIBOOK 算力本恰逢其时

AIBOOK 算力本的发布，恰逢个人 AI 开发者时代的到来。大模型在编程领域性能的提升推动了 AI Coding 工具的普及，代码自动补全、全流程开发辅助，甚至 " 无代码开发 " 的出现，极大降低了编程技能门槛，让更多原本不熟悉编程的开发者开始试水。

2025 年，开源大模型在推理效率和多模态能力上取得突破，显著降低了个人开发者的经济门槛，也拓宽了 AI 工具的使用场景。开发者现在能通过 API 以极低的成本使用部署在云端的大模型，也可以选用厂商开源发布的蒸馏模型实现本地部署。

已有不少企业捕捉到了个人 AI 开发这一趋势，并进一步完善相关工具链。例如，Anthropic 等公司提供的标准化接口（如 Model Context Protocol, MCP）及开源工具简化了 Agent 开发流程，开发者仅需调用预置工具（如搜索、文件处理），即可快速构建功能型 AI 应用。

而在设备层，英伟达面向研究人员、数据科学家、个人开发者、学生群体推出桌面超算 DGX Spark，预装了基于 Linux 的操作系统，其算力配置可满足端侧开发，也可以与云端协同。

本次爱簿智能发布的 AIBOOK 算力本，也正是这样一款能拉低技术门槛、推动算力普惠，满足灵活 AI 开发需求的产品。

除了适用于开发场景的诸多配套，这款 AI 算力本还搭载了摩语精灵、摩音笔记、摩笔马良等 AI 创作与生产力工具，并支持云电脑应用，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，用户既可以享受 Linux 在开发场景强大能力，也能享受 Windows 系统的用户界面和生态系统。

结语：端侧AI成大势所趋，AI 算力本展现独特价值

随着更小、更具能效比的 AI 模型出现，AI 已逐渐从少数企业的特权，向更多中小企业和个人开发者渗透。其中，端侧 AI 为更多用户提供即时、高效且更具隐私性的 AI 体验；开发本身也日渐个性化，灵活、高效的工具才能满足多样化的开发需求。

随着个人 AI 开发者时代的到来，AIBOOK 算力本这类具备强大端侧算力、高度灵活性的产品，正显现出独特价值。