“小 AI 大升级”：算力差距正把旧机划出主流 AI 不只是软件功能堆叠，它改变的是硬件的竞争维度。当系统级 AI（如系统助理、端侧模型）成为标配，是否具备本地 NPU 或 AI 加速单元将直接决定设备是否被长期支持。许多新功能无法单靠云处理（因延迟、隐私或带宽），因此厂商在系统更新策略上会优先针对支持 NPU 的机型优化体验。 现实影响： · 手机：新机对端侧模型与本地推理友好，老机即便还能流畅运行传统任务，也可能无法安装系统级 AI 助手或获得新体验； · 笔电：Windows 的 Copilot+ 生态会更倾向具备 AI 加速单元的设备；老款无 NPU 的笔电未来在功能兼容性上会被弱化； · NAS/边缘设备：若要做本地化模型推理，旧硬件的算力与内存限制会直接导致无法部署。 应对策略： 1. 对常用设备评估是否会影响你未来的工作流程（例如：是否必须本地化运行模型）； 2. 若预算有限，优先升级“需长期保留”的设备（办公笔电、路由器、NAS）； 3. 把旧设备规划为离线/测试用途而非主要生产力工具。 🔹 如果系统级 AI 成为主流，你是否会因此提前换机？为什么？ AI算力 设备更新
