AI未来的发展，是硬件革新，还是软件优化？

编辑部 2026-05-04T11:07:10.196253 9915 阅读 tech

（做个梦）2年后可能能在本地跑Opus4.6了 2028 年 4 月，Deepseek V6 发布，万亿参数规模的 Moe，性能达到 100% Claude Opus 4.6 水平，开源无审查，运行在 M7 Extreme + 1TB 内存的 Mac Studio 上（随着内存厂大量开产线，内存价格...

（做个梦）2年后可能能在本地跑Opus4.6了

2028 年 4 月，Deepseek V6 发布，万亿参数规模的 Moe，性能达到 100% Claude Opus 4.6 水平，开源无审查，运行在 M7 Extreme + 1TB 内存的 Mac Studio 上（随着内存厂大量开产线，内存价格并不高，机器售价官网 15 万，闲鱼二手大约 12 万），运行速度 50tokens 每秒，每天生产 300 万输出 token，每天写一部 opus4.6 级别的小说，全自动生产代码…… 不行，口水要流出来了

观此帖有感，在不远的未来，AI 的更新方向会是靠硬件持续革新来提升参数量、推理速度和广度、降低部署成本，还是靠软件、算法、原理的优化来提升智能呢？
个人觉得在摩尔定律行将就木的现在，硬件的临界点似乎近在咫尺，不知道老黄还能挤出多少东西来。而在大模型本身的优化上似乎还大有可为？

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来源: linux.do查看原文

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