hardware-limitations

本地部署大模型受限于硬件吞吐量，即使显卡性能满载，一天仅能处理约8.64M Token，不足以支持Agent自动化集群或大规模数据分析，因此规模化应用仍需依赖云端API。

文章认为，Qwen 3.8 27b 增加的推理令牌使用量与其他中国AI模型如 GLM 和 DeepSeek 相似，用户的挫败感源于硬件限制。它建议使用推理预算可以保持性能优于 Qwen 3.6。

这篇文章反对忽视小型的9B参数AI模型，强调它们对硬件有限的用户（如低显存和存储）的重要性。

测试表明，搭载Arrow Lake CPU的Intel消费级平台（如Z890）存在硬件/固件限制，阻碍了多GPU之间进行正常的PCIe点对点（P2P）通信。虽然通道数量充足，但这些平台仍不适合多GPU AI工作负载。

作者认为，当前迫切需要80-160B参数范围的AI模型，以支持使用统一内存设备的用户（例如高内存的Apple/AMD系统），因为最近的模型对于他们的硬件来说要么太小，要么太大。

技术分析解释了为什么将《毁灭战士》移植到Neo Geo主机在功能上不可能实现，因为硬件限制，尽管一个简化的光线投射演示（近似《德军总部3D》）是可能的。

本文指出，当前的GPU硬件在本质上不足以支撑AGI的实现，计算架构必须进行彻底的重新设计。