曾经火遍科技圈的AI Pin，大概率要跑路了。

知名科技网站The Verge今天披露了一项内部销售数据， 从今年5月到8月，AI Pin的退货量比购买量还多。

自4月开售以后，总共卖出超过了900万美元，但随着网上差评如潮，用户纷纷开始退货，有大约100万美元的产品被退回，其中还有1000多件在发货前就取消了订单。

另外，由于T-Mobile的限制，一些被激活的AI Pin在退货无法发给新用户，直接变成了废铁。

这一番操作下来，AI Pin背后的公司白忙活了一场，加上内部运营一片混乱，高管和工程师相继离职，基本看不到翻盘的希望。

除了AI Pin外，其他AI硬件要么翻车，要么消失，第一批吃到螃蟹的AI硬件们，最终都成了智商税。

我们该如何定义AI硬件？

在今年MWC大会上，Humane的工作人员在发布AI Pin时喊出了一个口号：杀死智能手机。

他们宣传，“手机能做的，AI Pin都能做”。

而在上一年AI Pin第一次对外公开的时候，《时代》杂志直接将其评选为2023年最佳发明之一，不到一个月预定量就超过了450万台，每个人都在期待这样这样一个新硬件是如何取代手机。

无独有偶，在Rabbit R1发布的时候，外界同样对这样一个内置大模型的“魔盒”充满了兴趣。比起AI Pin，Rabbit R1多了一块屏幕，看起来更加靠谱。

另外，包括三星推出的智能戒指Galaxy Ring，虽然此前市场上也有类似的产品，但由于这次三星加入了AI功能，因此在发布前受到格外的关注。

相比之下，虽然手机厂商、PC厂商都一直宣称在新产品里加入了AI功能，提出了“AI Phone”、“AI PC”但消费者在主观上并没有把这些产品当做AI硬件。

从AI硬件厂商的定义来看，他们希望开发出一种新的、由AI驱动的设备，以此打开新的市场，打造“下一个iPhone”。

然而，这种“AI 原生硬件”的概念变成现实产品后，都遇到一系列问题： 例如过于昂贵的供应链、缺失的销售网络以及足够的软件生态。

事实上，所谓AI硬件不过是大模型的“载体”，这些硬件所提供的功能，反过来在智能手机上都能完成，并且可以凭借强大的算力、镜头以及软件生态，实现更好的功能。

端侧AI，还很遥远

如今，集成本地大模型的AI手机大量出现，AI PC的概念更是不断走红，当设备采用端侧AI后，数据的处理可以在本地完成，时延更短，且不容易受到网络质量的影响，在数据隐私保护上同样具备先天优势。

听上去很不错，但技术展示和技术落地之间，还有一段路要走，如今在在智能手机上尚且不太能体验得到端侧大模型提供的 AI 体验，更不要说AI硬件。

根据谷歌大模型在自家设备上的测试， 目前7B的端侧大模型需要4GB内存 。类似70亿参数的LLaMA模型，其大小更是达到14GB，而现有的移动设备内存还停留在12/16GB容量左右，再除去操作系统需要占用的内存后，基本上所剩无几。

这对于非旗舰机来说基本放弃了端侧AI，即使是旗舰手机也比较吃力，因此现阶段端侧大模型大规模落地还不具备成熟条件。

另一反面，大模型的水平和参数量不一定成正比关系，厂商们也开始往小模型方面努力，因此现阶段并不是AI硬件创业的最佳时机。

而根据Rabbit R1给出的参数，这样一个只有4GB 内存、2.3GHz 联发科处理器的“老人机”，怎么想也与大模型沾不上关系。

从后续专业科技媒体拆解视频来看，Rabbit R1其实就是个套壳的安卓设备，除了外观上确实脱颖而出以外，其他宣传的AI功能全是大饼。

风口上的AI硬件，还能等来吗

虽然产品失败了，但至少AI Pin和Rabbit R1给公司拉来了一大笔投资，最终留下一大堆消费者拿着“玩具”一般的半成品在风中凌乱。

最终，在经历了一系列诈骗式的宣传后，北美消费者似乎开始对AI产生了反感。

上个月底，一项调查指出，当产品在宣传时加上AI后，消费者反而会打消购物欲望。

这样的悖论无疑是当下硬件产品都要面临的问题： 当现实与理想的差距过大后，消费者凭什么要为披着“AI外壳”的智能设备买单。

有意思的是，就在今天，OpenAI领投了一家硬件初创公司，在得到融资后，这家公司将改变产品路线，在新的硬件中加入AI功能，不过在宣传稿里，AI硬件的相关介绍并不多。

看来一直想做硬件梦的OpenAI，也不再指望AI硬件了。

今天去驾校咨询，驾校说他们是智慧驾校，有智能模拟器+AI机器人，是不是智商税啊？

基本上就是智商税，对于完全没接触过汽车的人来说有点用，没它们说的那么有用，对于接触过汽车的人来说基本就像玩具。

AI跳绳机是智商税吗

不算智商税，他有自己的有点的。 跳绳机有自己的特点，属于智能健身器材的，他是健身器材变革的产物，可能现在还不够完善，但是不是智商税，还以很有用处的。

写给设计师看的电脑硬件选配指南

我一直自认为是装机界的低端玩家，直到发现身边不少人坚持认为“电脑卡，加内存条/固态硬盘就不卡了”，“PC机就是卡，苹果机才不卡”。 emmmmm，看来写这篇文章还是有价值的。 最近又升级了硬件配置，读了大量功课文章，这里我尝试用通俗易懂的语言把硬件选择涉及到的知识点梳理一下，主要针对设计师，再往深了说我也确实不懂。 文中可能有不正确的地方，欢迎理性指正。 先把结论放在上面： 1、（如果你用GPU渲染器）显卡上NVIDIA游戏卡，并选择你能承受的最高配置。 2、（如果你用CPU渲染器）CPU选择你能承受的最高配置。 （如果你用GPU渲染器）CPU最好和GPU是差不多等级梯队的 3、如果不是特别懂，直接买CPU和主板的套装，防止不兼容 4、内存条32G足够，再大并没有卵用，建议2条8G的，或者2条16G的 5、SSD最少500G起步，再少装不了多少东西，否则全机械硬盘得了 6、水冷请上360冷排以上的，否则上风冷 7、电源选额定功率比整机理论功率大的不做品牌推荐，也不评论产品好坏，避免广告嫌疑。 下面是我目前的配置： CPU：Intel i9 9900k 主板：技嘉Z390 AORUS ELITE（和CPU一起买的套装） 显卡：技嘉RTX2080ti xtreme一体式水雕 CPU水冷：九州风神堡垒360RGB 固态硬盘：西部数据SN750 1TB 机械硬盘：西部数据蓝盘 4TB 内存条：芝奇幻光戟DDR4 16G×2 机箱：海盗船570X（四面玻璃，喜欢光污染的考虑一下） 显示器：DELL U2718Q 27寸 电源：AORUS 金牌850W我自己的主要需求是C4D，因为使用Redshift这个GPU渲染器，因此显卡投资比较多，文中提到很多性能也用RS的实际体验来写的（不过比起做3D，单纯做平面设计的配置需求整体会低一些）。 会做3D动画，需要AE、PR后期，另外会在PS里操作超大型PSB文档（2个G以上的）。 因为显卡对我特别重要，所以先说显卡。 但如果你平时只用PS、AI，显卡则不值得重点投资。 大部分设计师用游戏卡即可。 即使你用C4D，并且喜欢Octane（OC）或者Redshift（RS）这类渲染器，也直接选游戏卡。 和规格近似的游戏卡相比，专业卡通常显存特别大，但频率和功耗低，然后是价格明显高。 专业卡和游戏卡在硬件层面没啥不同，但驱动不同，专业卡的驱动经过优化以适配各种图形软件。 比如主要优化了OpenGL性能。 但C4D的OC或者RS渲染器的显卡渲染主要依赖于CUDA，和OpenGL并没有关系，所以并不需要专业卡的驱动优化。 值得一提的是，游戏卡的CUDA规格通常比近似规格的专业卡高很多，因此在C4D使用游戏卡才是最佳选择，这大概也是买专业卡被称为“交智商税”的原因所在。 理论上说游戏卡可以通过装专业卡的驱动变成专业卡。 但因为厂商利润会受影响，所以厂商会用各种方法来识别避免游戏卡转化成专业卡。 顺便破除几个认知误区：专业卡可不止Quadro一种，Qoadro是NVIDIA的专业卡线，AMD也有自己的专业卡线，比如Radeon Pro。 另外丽台只是一个显卡品牌，旗下也有游戏显卡。 注意，用显卡做渲染不要用交火，只需要在主板直接插上2张显卡即可。 使用交火反而会让显卡性能显著下降。 同时插2张显卡，实际显存是最低配的那张，而核心数和频率可以叠加。 例如我自己之前是RTX2080（8G显存），后来买了RTX2080ti（11G显存），如果2者同时使用，显存最高还是8G。 多卡时，除了显存受制于最低配的那张，显卡越多，总体性能折损越大。 RS官网文档解释过这个问题（ 原文见这里 ），这里翻译一下主要内容。 场景越复杂，多卡对渲染效率的提升越大，反之越小。 这是因为显卡在渲染每个像素之前，还需要读取场景、转换成渲染器认识的格式、提取贴图等过程，这部分主要受制于CPU、硬盘读写速度。 而对于简单场景，当使用多卡时，虽然渲染过程的效率极高，但时间都花在前面这些步骤了，所以总体提升效率其实很低。 另外多张显卡共用时，非常依赖于CPU单核频率，注意是单核。 例如8核、2.5GHz的CPU比6核3.5GHz的差很多。 另外CPU有个特点叫做“PCle 通道”，这个特性决定CPU和GPU信息交换的速度，也决定CPU带的动多少显卡。 例如i7-5820K 2.2GHz有28个PCle 通道， i7-5930K 3.5GHz则有40个，所以后者可以带的GPU更多。 RS官方表示上多张显卡时，不建议i5或更低CPU。 的确，显存加大会提升渲染速度，但提升的上限是由核心数和频率决定的。 看过一个很生动的比喻：渲染好比考试，显存是草稿纸，核心数和频率才是脑子。 脑子不够，给再多草稿纸也算不出来。 用这个比喻来解释为什么不选专业卡，因为相似规格的游戏卡和专业卡，专业卡通常核心数和频率更低（脑子更少）。 我没有对比过所有的专业卡和游戏卡在“脑子”和“草稿纸”方便的性价比，但观察了一下用GPU渲染器的设计师，基本都选择游戏卡，所以在GPU渲染方面，还是游戏卡的性价比最高。 （这部分内容主要来自于知乎的Emerald Z） 首先了解一下CPU的基本参数：核心和线程、频率、缓存、TDP 核心和线程：这两是CPU的规格，CPU通常是多核的，但因为多数日常软件并不能让CPU单个核心满负荷运作，所以允许一个核心当做两个来用。 比如i9 9900K有8个物理核心（真核心），但对于操作系统而言则有16个逻辑核心（虚拟核心）。 频率：基本频率即默频，指CPU默认状态下的频率。 睿频是CPU为应付高负载而自动超频的一种功能。 简单说，频率越高越好。 缓存：还是考试那个例子，CPU核心是脑子里管算数的部分；缓存是脑子里的短期记忆，能记下正在算的前后几个公式；外存（机械硬盘、固态硬盘、U盘）是练习册，记录着要做的题。 所以简单说缓存越大越好。 TDP：即功耗，用来计算需要什么瓦数的电源。 一般按照基本频率定，睿频时会超过这个值。 旧主板不兼容新的CPU，这里说的是CPU插槽，有时候插槽外观一样，但是也可能不兼容主板。 所以除非你特别懂装机，建议直接买CPU和主板的套装，一是可以避免兼容问题，二是通常会有可观的折扣。 从CPU的名称可以大致判断这个CPU有多强，CPU命名格式一般是i9-9900k。 通常i9比i7强，再看后面四位数：9900就比8600强。 注意上面说的是通常，意思是会有例外，下面有举例。 尾缀的字母，X代表民用级最强，K代表可超频，M代表可拆卸移动版，H代表不可拆卸移动版，U代表低压移动版，Y代表超低压移动版。 K：可超频，但对CPU、主板、电源散热都有更高要求，新手日常用没必要买带K的。 U：低压移动版，主要见于轻薄本，通过降低性能而降低功耗。 因为CPU的i5和i7规格一样，只有频率和缓存略有不同。 5-7代都是2核心4线程，考虑到低压的i7相比i5便宜几百块钱，性价比接近于0，所以建议买低压轻薄本时买i5而不买i7的。 Y：超低压移动版，主要用在薄到没地方装散热的本上，原本是m系列开头的，后来英特尔为了骗钱把它也归到i系列。 表面上宣称睿频能达到3.6甚至4.2G的，实际能达到2G都是奇迹。 所以买这种CPU的本，还不如用手机或者ipad。 还是说说我的实际经验，CPU其实参与了所有软件和系统操作，如果你没有视频编辑、3D流体、粒子解算这种需求，i5级别的基本就够了。 CPU在C4D里面会涉及到模型导入时软件响应的速度（我自己用i9导入过2个G的模型，差不多要等待10-20秒软件才有响应）；流体和粒子的解算速度；CPU渲染器的速度（C4D自带的物理和标准渲染器主要消耗CPU）。 另外即使我现在主要用RS渲染，渲染初期CPU会短时间满载（这个过程主要是CPU在分配任务），因此CPU依然会影响GPU渲染器的速度。 内存就是连接CPU和其他设备的通道。 电脑的数据存在硬盘上，但当软件运行时，需要把数据调入到内存中才能正常运行。 内存主要有2个性能：频率和容量。 内存频率（又称主频或速度）越高越强。 容量不用解释了吧，4G、8G、16G这样的。 内存双通道即内存的读、写使用不同的通道，可以同时读和写，理论上双通道可使内存带宽翻倍（当然实际达不到）。 组成双通道的内存最好是同一型号，如果频率不同的内存组成双通道，内存频率会以频率较低那条为基准。 如果内存大小不一样，比如8G和4G内存组成双通道，则只有4G是真正的双通道，8G内存条中有4G依然是单通道。 注意组双通道时，如果主板有4个内存插槽（这种情况最常见），内存条要隔一个通道插，比如必须要安装1、3或是2、4才能使用双通道，若仅安装1、2就会开启单通道模式。 做设计的，尤其涉及视觉相关设计的，内存16G起步没毛病吧？我现在内存32G，用RS渲染满载情况下内存占用率74%。 另外面对过下面这些极端情况： 1、在PS里操作4G+的PSB文件，内存占用41%，开2个这样的文件，内存占用65% 2、在C4D里面雕刻，操作600万个面，软件内存占用仅1个G多一点，整机内存占用仅28%。 可以这样简单判断，如果无论你怎么折腾，内存占用都不超过80%，则目前内存足够。 所以针对我遇到的情况，32G完全够用了。 内存条一般都没有兼容问题，所以选大牌和外观，其他没啥了。 （我觉着自己装机，内存条难道不主要看外观吗？）tips：RS有out of core技术，指渲染时RS可以调用系统内存（而不单是显卡内存）用于渲染多边形模型，注意流体、粒子除外（这俩还得靠显存渲染）。 硬盘分机械硬盘和固态硬盘（SSD）。 其实这里只需要讲一下SSD吧。 现在SSD的价格降低了不少，如果有预算建议上500G以上的SSD，因为把操作系统、主要软件都装在SSD里面才能发挥其价值。 讲真，对于设计师而言500G其实都装不了多少东西，那种128G的SSD我真不知道有多大用...... 固态硬盘外观更小更轻、速度是机械硬盘的2-10倍。 固态硬盘的作用是：提升实际体验，启动软件快一些，开机快一些，改善系统/软件运行卡顿。 但并不能提升CPU，GPU速度。 高端玩家选择SSD要考虑的参数有容量、速度、颗粒和主控，因为特别专业，不大看得懂，新手买大牌即可。 通常分风冷和水冷，还有液氮的这里不讨论。 风冷主要分成下压式和塔式，模式图见下方：下压式和塔式的区别主要在风道上，下压式把热量堆积在CPU附近，而塔式可以直接吹离CPU，但是注意塔式体积大，机箱小的话还是得用下压式的。 水冷分一体式和分体式。 新手直接买一体式即可，分体式安装更加麻烦，而且一旦漏液就成了“从入门到理赔”。 但分体式水冷的优点就是散热强，而且外观酷炫。 本人作为低端玩家，只讨论一体式水冷。 下面是水冷的工作原理：泵头直接接触CPU表面，冷水在内部经过泵的运转流过泵头变成热水，热水流到冷排处，把热量传递给含有大量铝制鳍片的冷排，然后变成冷水流回泵头。 一体式水冷只是把泵和吸热头做到一块了。 判断水冷强度最直接的标准就是冷排有多长，通常是120mm、240mm、360mm（也有280mm的） 如果想用水冷，直接上360mm冷排以上的，否则都用风冷（除非你机箱特别小上不了风冷只能水冷）。 为啥这么说呢？因为120冷排完全被同等价位的风冷吊打，所以不用考虑。 240冷排水冷通常性价比不如同等价位风冷。 360mm冷排水冷除了比较贵、冷排比较长（小机箱装不下），没有别的毛病。 CPU是发热大户，越高端的CPU发热越厉害。 注意散热选择和CPU等级匹配的即可，不然CPU过热会降频并缩短硬件整体寿命。 我之前瞎买，不会选散热，i9只配了玄冰400，渲染时CPU瞬间飙到100度，吓得我赶紧换了360水冷，现在CPU满载也就最多80度。 记得买额定功率高于整机理论功耗的电源即可。 这个标识是美国出的，用来衡量电源转化率。 电源通常在40%~60%区间电源的转化率最高，这就是为什么建议买总输出略大的电源。 下面是不同级别标识的电源转化效率，当然越贵效率越高。 模组化程度可以简单理解成：在多大程度上可以自由支配出入电源的线材数量。 非模组就是所有线都不能减少，不管你用还是不用它们，它们堆在那里。 半模组就是部分线可以自定义要不要减少，另外部分线一直都在。 全模组的优势就是你需要多少供电线就接入多少到电源上，如果机箱配件少，内部供电线数量会大大降低，装机视觉效果明显提升。 模组化与否与电源本身品质没有任何关系，不过目前好的电源基本都是模组化的。 选机箱主要看装不装得下，建议根据主板型号来选机箱。 建议先选好CPU和主板，然后根据主板尺寸来选机箱（机箱会标注匹配的主板型号）。 注意如果你要上360mm冷排水冷，一定注意确认机箱装不用装得下。 emmmm，高端玩家会关注风道问题，这个我不太懂。 再然后就是外观了。 电脑卡是整体硬件配置的问题，而且还和软件兼容性、软件bug、你的操作有关。 不是单纯加大内存、装SSD就可以解决的。 只有花钱堆配置才可以根治电脑卡的问题。 （所以设计师应该多挣钱然后配好的电脑，目前挣不到钱的应该努力提升能力，然后多挣钱配好的电脑）全剧终，谢谢观看。