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AMD的锐龙AI Halo：本地AI处理即将重塑行业
从云计算到边缘计算的转变
基于云的AI推理变得成本高昂。尽管代币成本大幅下降——斯坦福数据显示，GPT-3.5等效模型的价格在两年内下降了280倍——企业仍然面临AI工作负载爆炸式的支出。当涉及到高级推理模型和AI代理时，问题尤为严重，因为它们所需的代币远远多于简单推理任务。
这为市场创造了机会。随着AI模型变得更高效，硬件性能提升，在个人设备上本地处理某些工作负载开始变得具有经济意义。德勤提出的框架识别出三种不同的部署场景：云端超大规模提供商处理复杂、实验性工作负载，需用到顶级模型；本地基础设施服务于可预测、敏感的工作负载，延迟至关重要；边缘设备，包括个人电脑，使用较小模型支持实时任务。
关键的洞察是什么？我们正进入一个分布式AI处理不可避免的时代。
AMD的答案：Ryzen AI Halo平台
在CES上，AMD推出了一款值得关注的产品，远超引人注目的MI440X GPU：Ryzen AI Halo。这款迷你PC将在第二季度推出，代表了其在下一计算周期中的重要定位。
规格说明了这一点：
这款产品并非面向大众消费者，而是为开发者设计的平台，旨在帮助工程师在本地构建AI应用。128GB的内存池支持运行大型开源AI模型——比如参数数以亿计的模型——直接在设备上。虽然这些模型无法与OpenAI或Anthropic的前沿模型相抗衡，但已足够应对复杂的实际任务。
这款产品对AMD未来的重要意义
Ryzen AI Halo可能不会实现爆款销售。它价格昂贵、专业化、定位狭窄，但这反映了AMD战略思考的深远意义。
该公司更广泛的AI PC产品线已经具备了实质性能力。Ryzen AI 400系列提供60 TOPS，已于本月开始出货，而Halo中的Ryzen AI Max+处理器支持完整的128GB内存配置，并能运行参数达1280亿的模型。
当今的AI PC面临诸多限制。处理能力仍不足，内存容量受限，内存供应问题依然存在。但这些只是暂时的障碍，而非永久的限制。
不可避免的融合
考虑像Claude Code这样的代码助手，它们已经改变了编程工作流程。配备相当复杂度的AI模型的笔记本电脑还需要多久？三年？四年？趋势指向一个方向。
在本地运行AI推理可以消除持续的云API成本，保护数据隐私，并将延迟降至接近零。这些优势会逐步叠加。同时，要求设备远程查询服务以完成本地能处理的任务，最终会变得不划算。
面向未来市场的定位
AMD不再仅仅与Nvidia在数据中心竞争。公司正为一种计算范式做准备——智能处理更接近用户，个人设备成为强大的AI平台，而其在这一转变中的重要角色也变得日益明显。
Ryzen AI Halo目前仍是一个细分市场，但未来强大的本地AI处理器将不再是。AMD正在打基础，为未来这一转变到来时做好准备——在不断演变的AI生态系统中占据多个层级的价值位置。