r />    内存容量与带宽：算法模型所需数据吞吐量远超当前主流内存带宽上限。内存容量无法支撑模型参数加载。

    GPU通用计算：当前显卡核心架构设计专注于图形渲染，缺乏通用计算单元，无法有效分担CPU计算压力。

    存储I\/O速度：机械硬盘读写速度成为数据加载和模型保存的严重瓶颈。

    软件生态：缺乏高效并行计算框架及底层数学库支持。

    【结论：在当前技术背景下，该方案不具备任何工程实现可能性。】

    看着那冰冷的“0%”和详尽的分析报告，池宏并没有太多意外。

    “果然如此。”

    他靠在椅背上，目光投向窗外。

    2003年……

    他脑海里浮现出此时最顶级的个人电脑配置：奔腾4 HT 3.2GHz，1GB DDR400内存，GeForce FX 5950 Ultra显卡，7200转IDE硬盘……

    这些在当下堪称梦幻的配置，在二十年后的人工智能模型面前，连玩具都算不上。

    “本地部署AI……”池宏低声自语，带着无奈的笑意，“就算是最省成本、最轻量化的DS模型，想满血流畅运行也得是RTX 4080级别起步的显卡。”

    钱的问题只是小事，硬件代差才是鸿沟。

    “看来，这最强外挂……”池宏轻轻敲了敲桌面，“短期内是别想上线了。”

    他关闭了那份徒劳的方案文档，清空了屏幕。

    短暂的沉默后，他眼中非但没有沮丧，反而燃起了一种更炽热、更具挑战性的光芒。

    硬件！

    一切的瓶颈，归根结底，在于硬件！

    摩尔定律正在发挥作用，但速度还不够快。

    未来的智能时代，需要更强大的算力核心，更高效的内存架构，更快速的存储介质，更先进的制造工艺……

    池宏的目光变得深邃而坚定，仿佛穿透了时空的壁垒，看到了未来集成电路板上那纳米级的沟壑与晶体管。

    “看来，”他轻声自语，“这场硬件的工业革命……”

    “得等着我来做了。”

本章完