话说天下大势，分久必合，合久必分。
2002年的时候，肾上鄙人在下我受华中科技大学出版社的委托，担任李维（Gordon）新书《#C++Builder 6 SOAP/Web Service开发》的技术编辑，并写了一篇前言。我在前言中，（对广义的IT界）做了一个判断：和天下大势一样，IT界的技术发展也会遵守合-分-合-分……这样的一个趋势。
如今套用在AI这些年的发展，我也看到了“合-分”的第一次进化。
AI第一次进入大众视野时，是高大上的“集中”算力的成果。动辄上万片价值上万元显卡堆积起来的算力，不是任何个人能上手的，更何况还要有庞大的电力供应以及机房配套。
所以，这个时期的AI演化呈现集中的态势：算力集中、人才集中、资本集中。这三年多来的集中式突进，让我们见识了什么叫做“指数级”发展。
（指数级发展的特点之一，是越到后面发展越快；特点另之一，就是只要落后一步，那么差距只会越来越大。）
不过，变化已经来了：分的苗头开始越来越浓了。
今年3月，按摩店（AMD）发布AI Max+ 395芯片，展示了本地运行LLM的能力；6月，黄皮衣展示了RTX Spark。
（据说，Lisa Su和Jensen Huang是比较近的亲戚，皮衣还长了一辈儿。）
RTX Spark的价格大概在1800-2900美元之间。简单（按照1:9）换算到人民币也就是16200-26100之间。肾上觉得，这个价格还是比较合理的——因为，你家小朋友上一个补习班/训练班可能就要花这么多钱！
如果现在的AI模型都这么便宜，我们为什么还需要本地的AI助理？
我觉得至少有这么几个道理。
- 隐私：所有的对话、数据都在本地，没有任何信息在公网传送和保存。所以，你可以放心处理那些不适合上云的个人材料、工作草稿和敏感信息。
- 易用：无需联网、无需注册，就是打开TUI或者GUI界面，用就完了。如果愿意并有能力，你还可以调整本地模型的参数，让它更懂你。如果你还愿意更进一步，甚至可以训练自己专属的模型。
- 安全：你的东西就是你的，你可以通过自己所能采取的措施，进行加密、备份，而不需要受制于云服务商。
但，本地AI为我们带来的还不止这些。
换句话说，隐私、易用、安全不只是“个人使用体验”，它们还是“社会自组织”能够大规模发生的前置条件。
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随着AI的出现，一个问题悬停在我们头上：
我的职业是不是会被AI替代？
我不会盲目地说：不会，肯定不会。而且，我更倾向于说：会，很会，基本会。由于新技术的出现而导致一大批人失业的情形，已经不新鲜了。但是，从来没有因为技术发展而造成社会最终崩坏的情形。
这不是说灾难性的失业问题其实就是nothing，而是说，新技术的出现和发展，必然带来新的需求，从而促生新的职业。（比如，因为程序员压力太大，于是就有了主要是由PLMM担当的编程陪护员。）
但是，还需要一个更根本的前提：社会的底层设定，得是自组织。
什么意思？就是当旧结构被技术冲开时，不应该什么都等中心调度，不应该什么都靠单一路径分发。个体、社群、企业、教育节点，能够自行连接、自发协作、快速试错，然后把有效做法扩散出去。而社会需要做的，是破除可以破除的一切技术壁垒，将工具真正地放到每个人手上。
这样的社会，面对AI带来的岗位重组，不会只表现为“被替代”；它还会表现为“再组合”。这才是真正有活力的。
而本地AI的意义，也正在这里。它把能力从少数中心释放到更多终端，让普通人和小团队也能低成本搭建自己的工作流、知识库和生产链。也就是说，“分”不只是资源的分散，更是组织能力的下沉。
所以，回到开头那句话：合久必分，分久必合。
但如果社会具备自组织的底层设定，这一轮“分”，就可能不是失序，而是下一轮更高质量“合”的前奏。
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