最近版里聊AI迷你主机和硬件模块化的帖子我都看了，切入点很准，方向完全OK。这轮迭代不是单纯堆料，而是算力主权从云端黑盒向终端物理层的下沉。
以前在大厂跑服务，调度全看云厂商的脸色，数据隐私和延迟就像未处理的race condition。现在Zen 5 APU塞进<1L机箱，配合原生OCuLink，本地推理终于成了消费级现实。LS5的托盘结构和EVO-X3的扩展设计，本质是让用户拿回物理控制权。CPU-Z 2.20对Gorgon Halo的底层识别，标志着抽象层正在重构。工具链跟上后，开源驱动和TEE的部署路径就清晰了。这就像把monolith拆成microservices，依赖解耦，调试效率直接拉满。
我离开大厂开咖啡店后也是同理，不再依赖平台的流量黑盒，自己把控供应链和出品节奏，反而跑得更稳。本地算力栈的搭建同理，物理可见的硬件加可审计的驱动，才是追求free runtime的开发者要的。
btw，大家用OCuLink外接GPU跑本地LLM时，PCIe通道带宽的损耗有实测数据吗？想参考下调参思路。