用Mac Mini能分币不花的养龙虾吗? 用Mac Mini部署本地算力,能实现分币不花的养龙虾吗?养龙虾最大的成本token的费用,也就是算力。那现在最简单的方式就是接入阿里云 腾讯云 火山云上的大模型,你每次使用都会消耗算力,所以这是一个持续付费的过程,要是使用频繁一个月花个几千块钱买token,也是稀松平仓,然后另外一种所谓分币不花的方式呢,就是一次性投入买一个硬件,然后在里面部署一个开源的大模型,类似Kimi/千问/DeepSeek这种,为了省下token费用,我花了将近4k买了个丐版macmini,经过尝试 想分币不花的使用本地算力养龙虾基本没戏,下面我说说原因啊,我选的这个90亿参数的qwen3.5:,算是能力比较低的模型了。但要想让他发挥全力大概需要18gb显存。而我这款钙板macmini最大调动显存也就13g左右,好在Ollama这个工具可以量化压缩模型,所以勉强能跑这个千问3.5,但是因为算力不够,你随便问他一个问题,真的是等到天荒地老…时间久到你都怀疑是不是卡了。。。最后还接了云龙虾才正常运行起来。但是如果要接云模型,我就没必要新买macmini了,云模型龙虾对配置要求很低的。基本常用的笔记本电脑都能运行,完全没必要为了龙虾新买电脑,所以这个macmini算是又交了一笔AI学费#openclaw #养龙虾 #ai #大模型 #macmini
00:00 / 02:18
连播
清屏
智能
倍速
点赞587
00:00 / 02:35
连播
清屏
智能
倍速
点赞3955
00:00 / 01:28
连播
清屏
智能
倍速
点赞3149
00:00 / 04:37
连播
清屏
智能
倍速
点赞77
00:00 / 02:49
连播
清屏
智能
倍速
点赞71
00:00 / 01:23
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
段时间我分享过AI Token相关内容,很多同行和从业者来找我交流。我发现市面上大部分解读都很浅,真正的底层产业逻辑,很少有人愿意讲透。 我本身是程序员,也是科技创业者,今天客观、务实,完整讲清楚Token工厂和Token经济的底层逻辑,只讲干货、不讲噱头。 二、中间核心8点(精简合并、去掉无效溯源,无缝衔接) 1. 讲清核心:什么是Token,它是AI运行的基础最小单元,是AI时代的核心生产资料。 2. 行业定论:黄仁勋在本届GTC大会,正式定义Token工厂,重新定义新一代算力中心。 3. 工厂本质:Token工厂不靠存数据,而是依托算力、电力、调度系统,规模化量产Token。 4. 价值分层:Token不是统一标准,模型不同、质量不同,优质Token才有更高商业价值。 5. 物理瓶颈:受电力、硬件、空间硬性限制,产能有上限,无法无限扩张。 6. 竞争核心:未来比拼的不是堆规模,而是更低成本、更高效率产出优质Token。 7. 产业格局:重资产高门槛,个人无法入局,长期由运营商、地方国资统一统筹调度。 8. 未来趋势:Token会变成数字化基础凭证,覆盖日常办公、AI使用、数字服务结算 总结下来,未来AI所有产业竞争,最终都会落到Token产能、成本与质量上。 看懂Token工厂的运行逻辑,理解Token经济的底层规则,你才能真正看懂接下来几年,整个算力与AI行业的长期#token #token工厂
00:00 / 06:57
连播
清屏
智能
倍速
点赞46
00:00 / 05:22
连播
清屏
智能
倍速
点赞5
00:00 / 01:00
连播
清屏
智能
倍速
点赞20