云端AI算力投资与英伟达的本地计算布局 - 全球云端AI算力中心投资规模巨大，预计到2028年累计支出接近3万亿美元，其中1.4万亿美元由美国大型科技公司覆盖 [4] - 微软宣布投资约800亿美元建设AI数据中心，主要用于训练AI模型和推出AI云应用 [4] - 英伟达发布售价3999美元的DGX Spark桌面级AI超算，并与多家OEM厂商合作计划在2025年底前全球分销，该设备提供千万亿次浮点运算性能和128GB统一内存，支持对2000亿参数模型进行推理和700亿参数模型进行微调 [4][5] 消费终端Local AI的构成要素 - 消费终端Local AI的成熟需具备三大要素：端侧硬件算力底座（如DGX Spark）、本地模型的生态工具链以及能在真实场景中运行的本地产品 [6] - Apple Silicon等芯片正持续下放端侧推理能力，同时Ollama等本地运行时和Gemma 3等端侧模型供给加速成熟，推动离线本地产品从“跑起来”走向“用起来” [1][2] 消费终端Local AI面临的关键挑战 - 当前消费终端Local AI的大众化落地仍面临关键门槛，包括本地算力和能效、内存带宽、知识更新以及开箱即用体验等方面的制约 [1][3] - SLM（小语言模型）与端侧芯片新架构的结合，将是推动消费终端Local AI能力边界扩展的关键方向 [3]