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我认为在接下来的5年里，对计算机硬件的需求将急剧上升，特别是那些效率足以在本地离线状态下以合理速度运行像DeepSeek 671B参数模型之类的硬件。（或者至少这是这里所有人的目标）

讨论总结

这个讨论围绕计算机硬件为适应本地大型语言模型（LLMs）将会如何改变展开。大家从多个角度发表了观点，涉及CPU、GPU、APU等硬件组件，内存通道、显存等硬件特性，也有对硬件市场情况、硬件未来发展趋势以及特定硬件产品的讨论，既有对硬件发展的期待，也有对发展前景的怀疑态度。

主要观点

  1. 👍 本地LLMs市场增长迅速，将有更多本地应用的消费级硬件。
    • 支持理由：市场需求会促使硬件厂商为本地LLMs提供更多适用的硬件产品。
    • 反对声音：目前消费者对购买所谓的AI电脑缺乏热情，AI电脑噱头多于实际用途。
  2. 🔥 计算机硬件需求在未来5年将大增。
    • 正方观点：本地LLMs发展会促使硬件升级以满足运行需求。
    • 反方观点：消费者对AI电脑兴趣缺缺，硬件发展可能受冷。
  3. 💡 CPU可能会回归，因为能满足很多消费任务需求。
    • 解释：对于多数消费任务，CPU在运行模型时的性能已能满足，且堆叠CPU比GPU方便。
  4. 🤔 若无新技术，计算机硬件将维持现状。
    • 解释：在没有新技术突破的情况下，硬件难以有大的改变来适应本地LLMs。
  5. 😎 人们不会在本地运行LLMs。
    • 解释：大多数人现在就习惯使用云端服务，隐私因素不足以改变这种习惯。

金句与有趣评论

  1. “😂我认为本地LLMs绝对是一个快速增长的市场，我们可能会看到更多用于本地应用的消费级硬件。”
    • 亮点：明确指出本地LLMs市场的增长潜力以及对硬件的积极影响。
  2. “🤔我也预计CPU会卷土重来，因为可以说，对于大多数消费任务，以10 t/s的速度运行70B模型就足够了。”
    • 亮点：给出CPU回归的依据，即能满足多数消费任务的运行需求。
  3. “👀我不认为人们会在本地运行LLMs。很多人现在都不运行本地的文本编辑器（谷歌文档）或邮件客户端（谷歌邮箱），将来也不会在本地运行他们有趣的角色扮演LLM。”
    • 亮点：通过对比人们现在的使用习惯，说明未来也不会在本地运行LLMs的观点。
  4. “😏Consumers actually haven’t been so frantic about buying AI PC’s, [source](https://www.windowscentral.com/software - apps/windows - 11/copilot - pcs - made - a - dramatic - entrance - in - 2024 - but - their - sales - fell - flat - but - why), but rather they buy these computers as it’s the only thing on the store shelves.”
    • 亮点：用数据来源支持消费者对购买AI电脑缺乏热情的观点。
  5. “💥Hopefully intel will make a 24gb card and all will be well in the world again.”
    • 亮点：以一种幽默的方式表达对英特尔制造24GB显卡的期待。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有积极乐观的态度，如对硬件发展潜力的看好，期待新的硬件产品和技术；也有消极怀疑的态度，像对消费者购买AI电脑热情的质疑、对本地运行LLMs的不看好等。主要分歧点在于计算机硬件是否会因本地LLMs而发生显著改变以及人们是否会在本地运行LLMs。可能的原因是大家对市场需求、消费者习惯以及技术发展的不同理解。

趋势与预测

  • 新兴话题：硬件集成（如将NPU、CPU和GPU集成到SOC）可能成为后续硬件发展的一个探索方向，还有关于制作更小且更好的本地LLMs模型以推动本地应用的讨论可能会继续。
  • 潜在影响：如果硬件按照预期发展，将提高本地LLMs的运行效率，推动人工智能在本地设备上的应用；反之，如果硬件发展停滞或不符合需求，可能会影响本地LLMs的普及，进而影响人工智能在本地的发展进程。

详细内容：

《计算机硬件将如何变革以适应本地LLMs？Reddit热门讨论》

在Reddit上，一则题为“计算机硬件将如何变革以适应本地LLMs？”的帖子引发了广泛关注。该帖子认为未来5年，对能高效运行如DeepSeek 671B参数模型的计算机硬件需求将大幅增长。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于硬件变革方向的热烈讨论。

讨论焦点主要集中在几个方面。有人认为本地LLMs市场增长迅速，会有更多面向消费者的硬件出现，比如CPU可能会重新受到重视，因为对于多数消费者任务，改进后的CPU能较好地运行一定规模的模型，且堆叠CPU比GPU更方便。例如，有用户表示自己的迷你PC仅靠CPU就能运行24B模型。但也有人质疑高核心数的CPU在提示处理方面是否真的更快，认为不错的集成显卡在实际可用性上会胜过更好的CPU。

关于未来硬件的发展方向，存在不同观点。有人觉得人们不会在本地运行LLMs，因为多数人现在连文本编辑器和邮件客户端都不本地运行了，硬件会朝着适应云服务的方向改变。但也有人认为依靠云服务的AI可能会带来更多问题，比如影响用户、被用于商业牟利等。

一些有趣的观点也不断涌现。比如有人期待主流的ASICs/NPUs出现，还有人设想未来WiFi灯泡都能通过AI模型判断人的噩梦并做出反应。

在这场讨论中，共识在于大家都认为硬件的发展会有变化，但对于具体方向和趋势存在争议。特别有见地的观点如认为未来可能会有更多的内存通道，以及硬件制造商需要重新思考内存连接等架构问题。

总之，关于计算机硬件如何适应本地LLMs的发展，Reddit上的讨论展现出了多样性和复杂性，未来的发展方向仍充满不确定性。