图片来源： 万格智元 当人们还在用"对话更聪明了"来描述大模型的进步时，AI正在从回答问题走向交付结果，而这个过程伴随而来的是token消耗的指数级跃迁。算力需求的爆 炸，并不是危言耸听，而是一场正在到来的结构性变化。与算力需求同步增长的，是另一条更残酷的现实曲线：云端推理的成本与不确定性。只要核心供 给仍然建立在云端GPU集群、并以按token计费的方式出售算力，那么"用得越多、付得越多"的难题就永远无解。更关键的是，Agent越强、调用越频繁、链 路越长，成本越难以预测。于是，一个过去被低估、如今必须被正面回答的问题浮出水面： 算力究竟该继续堆在云端，还是应该被重新"分配"到每个人手 边的终端？ 答案正越来越清晰—— 端侧必须承担算力负载 。原因并不复杂：第一，端侧天然具备成本封顶的优势，用户的硬件一次性投入后，边际推理成本趋近于 零；第二，端侧带来响应时间封顶，无需把请求发往云端再等待回传，延迟可控；第三，也是最常被忽略但却十分关键的一点：隐私。云端推理意味着数 据、上下文、行为轨迹需要离开设备；而端侧推理让计算留在本地，从系统架构层面实现隐私保护，极大降低个人与企业长期使用Agent的成本。 然而，端 ...