在端側AI算力領域，過去大半年間，各類產品層出不窮。從英偉達DGX Spark到各廠商的桌面AI超算，人們不斷進行著模型推理測試、ComfyUI工作流嘗試以及各類AIGC場景的探索。這些產品雖各有亮點，但一個事實逐漸清晰：端側硬件雖強，卻并非適合所有人在所有階段直接購置。

以入門級AI開發者為例，初期可能僅需運行7B參數的小模型，但幾個月后或許就想嘗試70B甚至更大規模的模型。這是由于算力需求呈逐級上升態勢，若一步到位購買頂配硬件，前期利用率極低，畢竟此時開發者尚處于入門階段；若先購買夠用配置，過不了多久又會面臨升級問題，因為此時已具備一定水平。這種節奏很難精準把握。

如今，一個人借助AI工具承擔傳統小團隊工作的“OPC（One Person Company）”概念逐漸興起，成為超級個體的愿景聽起來十分美好，但對算力的要求也大幅提升。一個人可能上午是AI開發者，忙著調試模型、編寫代碼；下午變身內容創作者，制作AI漫劇；晚上還想玩玩游戲放松身心。不同角色對算力的需求差異巨大，一臺固定配置的機器很難滿足所有場景的需求。

Gartner曾預測，在未來5到10年內，DaaS（桌面即服務）將成為主流，云電腦有望成為企業與組織的首選辦公計算機。其背后的邏輯在于，當摩爾定律的邊際效應遞減，而AI模型參數量卻以摩爾定律數倍的速度增長時，算力向云端遷移成為必然趨勢。這也是我們開始關注云端桌面AI的原因。

近期，我們體驗了一款名為阿里云無影個人云超算的產品。準確地說，是在線上“開通”了一臺云端電腦，經過一周的體驗，有了諸多新發現。

阿里云無影是一款可隨時隨地接入的云上電腦，其最大特點是實現了“算力與終端的徹底解耦”，為用戶帶來了極大的便利。在實際體驗中，無論使用MacBook、Windows筆電還是iPad，只要安裝無影客戶端App，就能瞬間接入同一個云端桌面。

2020年，阿里云推出第一代無影云電腦，其終端是一個名片夾大小的C - Key，連接顯示屏即可進入云端桌面。當時這一品類還需反復解釋，很多人將其與遠程桌面混為一談。到了2024年，無影個人版亮相，個人玩家可直接運行《黑神話：悟空》，在1080P分辨率下幀率穩定在60幀。到CES2026，桌面AI超算成為幾乎所有PC廠商的標配，惠普將AI PC集成到鍵盤里，聯想讓筆記本屏幕自動旋轉跟蹤人臉，眾多廠商基于DGX Spark推出巴掌大的本地AI超算。而連續兩年參展的阿里云，作為云廠商拿出了無影個人云超算。

無影個人云超算有一個終端硬件“無影魔方ultra”，它巴掌大小，比一本精裝書還輕，類似接口豐富的“瘦客戶機”，可輕松塞進口袋。別看它尺寸小巧，背后連接的云端配置卻十分強大：兩塊RTX 5880（單卡48GB顯存，Ada Lovelace架構專業級顯卡）、64核vCPU，總共96GB GPU顯存。96GB顯存意味著什么？市面上頂級的消費級顯卡RTX 5090顯存僅32G，96GB是其三倍，可輕松加載100B以上參數大模型進行推理，運行視頻生成任務也不在話下，無需擔心爆顯存問題。在本地搭建這樣一套硬件環境，成本至少三萬元以上，而在無影上，前期巨大投入被化解，它如同列表里的一個圖標，可隨時支配，讓超級算力變得觸手可及。

“無影魔方ultra”本身不進行計算，所有算力都在云端，可看作一個“無限算力的水龍頭”：插上電源、連上屏幕，就能打開云端那臺超級電腦，獲取源源不斷的高性能。此次體驗開通的是雙卡配置，頂配還可選擇4塊RTX 5880（合計192GB GPU顯存）、96核服務器級CPU、384GB內存，這樣的性能參數在多數場景下都應能滿足需求。

傳統個人電腦是一次性購買，而無影的算力具有彈性。今天運行輕量任務可使用小規格配置，明天進行模型訓練可一鍵切換到頂配，數據通過無影存儲中心無縫同步，切換過程不會丟失進度。打開后臺，通過“鏡像管理”，可為“云電腦”“AI學習機”“工作站”一鍵鏡像多個系統，此次主要鏡像了Windows、LinuxUbuntu、Kylin三種不同系統進行測試。

左側列表中的“無影內容廣場”如同一個“AI超市”，這里有大量第三方共享鏡像。想做圖，可選擇“ComfyUI - 含主流模型和節點”鏡像；想進行模型訓練，可選擇“AI - Toolkit LoRA訓練”鏡像；想運行模型推理或搞開發，PyTorch、TensorFlow基礎框架一應俱全。甚至還有ModelScope（魔搭社區）、DiffSynth - Studio等阿里達摩院的獨家生態鏡像。

參數只是參考，實戰才是關鍵。此次評測直接采用高強度測試，用目前AI圈最主流且消耗顯存的ComfyUI視頻生成工作流進行極限壓測，運行阿里開源的Wan 2.2 14B（萬相）視頻生成模型。設定提示詞為“馬在行走，絲帶飄動，表情靈動（A horse walking, ribbons flowing, vivid expression）”，分辨率設定為1280×720，開啟FP8矩陣乘法優化和FLOW流匹配架構，后臺日志開始快速滾動。

在模型加載階段，即便使用了FP8量化優化，僅模型權重就占用了13629MB，將近13.6G顯存。若加上推理過程中的中間變量（KV Cache），24G顯存的本地顯卡不僅難以應對，甚至會直接爆顯存。而在無影上，日志顯示當前可用顯存28969MB，對于96G的總顯存而言，毫無壓力。生成速度方面，核心采樣過程耗時1分20秒，從點擊開始到視頻生成完畢，總耗時3分34秒。日志中還有一行“lowvram patches: 357”，這是針對低顯存環境的自動優化補丁，對96G顯存來說雖有些多余，但也體現了無影在軟件層面兼容性做得細致。

至頂AI實驗室的小伙伴實測后表示，無影使用起來又快又方便，可直接將ComfyUI配置到電腦的Chrome瀏覽器上使用，相當于在瀏覽器上直接運行ComfyUI。更值得一提的是，鏡像市場里預配好的ComfyUI環境，兩卡96G顯存可同時加載多個大模型和LoRA權重，無需反復卸載和重裝。對于AI漫劇創作者來說，一條漫劇工作流往往需要串聯多個模型，在24G顯存的本地顯卡上，模型切換需反復騰挪，而96G顯存可讓所有模型常駐，創作者可專心調參，提高產能，讓高端生產力工具變得平易近人。

工作之余，這臺“怪獸”能否用于放松呢？切換到云電腦模式，無影的內容廣場里預置了《黑神話：悟空》《鳴潮》《我的世界》《永劫無間》等15款熱門游戲大作，未來可能還會上線更多游戲。進入某款游戲并登陸相關賬號后，還可通過賬號入口登陸更多游戲。

時延是云游戲的關鍵指標之一。官方建議，要獲得1080p、30fps的流暢基礎體驗，需保證15Mbps以上的帶寬，網絡延遲低于60ms；若追求1080p、60fps的電競級高幀率絲滑體驗，帶寬門檻需提升至25Mbps，延遲可達到30ms以內。此次實測，玩《鳴潮》這類動作游戲時操作跟手度極高，延遲基本穩定在16ms上下，幾乎感覺不到是在云端運行。在《我的世界》這類對加載速度要求較高的游戲中，大部分時間也非常流暢，僅在極少數復雜場景下，時延會短暫波動到60ms左右，但不影響操作。

前面一直使用無影客戶端進行測試，實際上“無影魔方ultra”支持多端接入。即便只攜帶“無影魔方ultra”，任何一塊屏幕都能成為接入入口。在游戲場景中，這一特性十分有趣：在辦公室可用MacBook玩，回家路上可用iPad接著玩，存檔和進度無縫銜接。這表明，當算力在云端且延遲足夠低時，手中設備的品牌和配置已不再重要，屏幕成為關鍵。

使用Mac客戶端接入時，有個細節令人印象深刻：本地Mac和云端無影之間可直接拖拽文件，操作感覺就像在同一臺電腦的兩個文件夾之間移動文件，使用過程中會產生一種錯覺，仿佛MacBook突然多出了幾塊RTX 5880顯卡。

對于超級個體而言，一天的生活可能是這樣的：上午用容器模式調試模型、編寫代碼，下午切換到Windows環境進行AIGC內容創作，晚上打開云游戲放松身心。一臺固定配置的物理主機很難滿足這些不同角色的需求，但在無影上，切換身份就像切換頻道一樣簡單。這也意味著，超級算力不再是少數專業人士或機構的專屬，而是成為陪伴用戶從好奇、探索到精通的成長伙伴。

性能之外，成本也是用戶關注的重點。無影的核心優勢之一是將一次性高昂的硬件投資轉化為極致可控的按需付費服務，采用“核時”計費模式。根據實測后臺數據，“開機”狀態下，無論是云電腦還是容器，平均消耗150.82核時/小時；“關機”狀態下，云電腦消耗0.06核時/小時，容器消耗0.04核時/小時。若不手動點擊“關機”，后臺會持續運行，因為系統默認用戶可能在后臺運行長任務（如訓練模型），此時處于7×24小時工作狀態，這也是為了保障用戶花幾周配置好的環境不會因關機而清空，這些核時換來的是數據安全存儲和下一次啟動的便利。即便手動點擊“關機”，后臺仍會消耗極低的存儲費，因為用戶的數據（硬盤、鏡像、環境配置）仍占用云端資源。不過，關機狀態下24小時消耗的核時總共僅幾毛錢，若確定不用，點擊“銷毀”即可。具體費用方面，根據阿里云官方說法，即便是4卡RTX 5880頂配（192GB顯存），每月按量付費也僅在1000元左右。此次體驗的雙卡配置，每天高強度使用8小時，其余時間關機，月費大約500 - 600元。作為對比，CES上同臺亮相的DGX Spark，搭載GB10 Grace Blackwell超級芯片和128GB統一內存，單臺售價3999美元起步。但兩者設計思路不同，DGX Spark走本地化路線，一次買斷，性能固定，勝在離線可用、數據不出本機；無影走云端彈性路線，按需取用，隨時升降，勝在配置天花板高、無硬件折舊。在一些公開測評中，無影頂配的綜合跑分可達DGX Spark的數倍，而月費遠低于后者的一次性購入成本，當然，兩款產品面向的場景和取舍不同，直接比價未必公平。

若只是將傳統PC的算力搬到云上，無影只能算是“更方便的高性能電腦”，但無影的另一個拳頭產品AgentBay，展現了更大的野心。AgentBay是無影為AI Agent（智能體）打造的云端基礎設施，它讓AI助手獲得了“手和腳”，AI不再只是坐在聊天框里回答問題，而是可以在云端沙箱里操作瀏覽器、控制桌面應用、執行代碼、操控手機界面，所有操作都在安全隔離的環境中獨立運行，不影響用戶自己的設備。想象一個場景，對AI說“幫我從這五個PDF里提取關鍵數據，整理成Excel，然后發郵件給團隊”，過去AI只能寫出提取腳本，剩下的需用戶自己動手，有了AgentBay，AI可在云端打開一臺完整的電腦，自行操作瀏覽器下載文件、打開Office處理數據、登錄郵箱發送，全程無需用戶介入。這與最近爆火的clawdbot類似，不過Agentbay增加了內置Clawdbot模式，同時還具備browser use能力和企業多Clawdbot部署能力。

此次上手體驗，最讓人印象深刻的不是某個具體的跑分數字或啟動速度，而是一種錯位感。手中握著一個比充電寶大不了多少的小方盒，屏幕上卻運行著需要服務器機房才能驅動的大模型。沒有風扇的呼嘯聲，沒有機箱的發熱，連多余的線都不需要。好的計算或許就像好的設計，當用戶不再需要思考顯卡是否夠用、內存是否充足、驅動是否安裝時，就可以將全部注意力放回真正想做的事情上。