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文 |小戎

哈喽，大家好，小戎这篇内容，主要来分析AI风向的转变——从追云端大模型到死磕端侧AI，工程师们正把“超级大脑”塞进小芯片里。

前两年科技圈疯传“越大越牛”，OpenAI和英伟达带头搞“参数竞赛”，从1750亿卷到万亿，显卡从H100更到Blackwell，搞得像“算力即正义，规模即真理”，投资人天天催问“GPT-5啥时候通关图灵测试”，仿佛多插几排显卡，云端就能蹦出个硅基生命。

AI从云端挤进水滴大芯片

但理想很丰满，现实很骨感，你喊智能音箱“关灯”，它能卡两秒后告诉你“网络崩了”，这表现连五块钱的物理开关都不如。

要是自动驾驶也这么搞，时速100公里的车瞅见障碍物，数据传云端再等指令回来，黄花菜都凉了，事故都撞完了，更别提家里摄像头、医院病历传云端，隐私早飞上天了。

所以2025年风向变了，工程师们不追云端“烧钱巨兽”了，转头死磕“端侧AI”——简单说就是把吞几千张显卡的大模型，硬塞进手机、汽车那小芯片里，还得保智商、保速度、省电费，这难度堪比“把国家图书馆塞进公文包，还得0.1秒找出某页内容”。

别慌，工程师有三把“手术刀”救场。

第一把“知识蒸馏”，让云端大模型当“老师”，把百万字资料浓缩成“学霸笔记”，再喂给端侧小模型，结果就是0.5B参数的“学渣”，在调空调、控汽车这些活儿上，能比肩百亿参数的“学霸”。

第二把“极致量化”，堪称暴力美学，大模型本来用“精装版”数据（FP16），工程师发现它抗造，直接砍成“简装版”（INT4），体积缩4倍，速度飙上去。

就像16车道高速变4车道还不堵车，就是得精细校准，不然AI容易“断片”听不懂人话。

第三把“结构剪枝”，把神经网络里没用的“赘肉”剪掉，就像给大脑做瘦身，算得更快还不影响智商。

软件瘦身后，硬件也得升级，传统芯片的“计算”和“存储”是分家的，就像厨师切菜快，但每切一刀都要跑隔壁拿葱，大部分时间全在路上。

工程师都在偷偷搞“小脑子”

现在工程师搞“存算一体化”，直接把“冰箱”搬“厨房”，还给芯片搞“分工制”：CPU管指挥，DSP搞降噪，NPU专门算复杂账，效率直接拉满。

更聪明的是换思路：不搞“全能AI”，专攻“专业选手”，商汤医疗不做会写代码的“AI医生”，专门让医院训练“读CT小能手”；云知声不卷通用大模型，深耕家居、医疗的小场景。

说白了，就是让AI从“全知上帝”变成“熟练工匠”，不贪多但够精，现在大家还在追Sora的特效、猜GPT-5的进度，但深圳华强北、上海张江的工程师们，正闷头把AI做小、做便宜。

真正的万物智能，不是人人连个云端“上帝脑”，而是空调、汽车、CT机都有自己的“小脑子”，不用网线也能秒响应。

结语

等几十块的芯片能跑会推理的AI，那才是智能时代的真奇点——科技不做服务器里的幽灵，要做嵌在生活里的“硬核打工人”。