OpenJarvis与端侧AI：手机、PC与Edge的未来五年
端侧大模型下一阶段的核心变化，不是简单把云端模型缩小搬到本地，而是智能效率、统一内存、带宽、功耗和软件栈一起成熟；未来 1 年先吃下单轮助手与轻代理，3 年进入持续多模态，5 年才接近真正的个人本地 AI 系统。
- 端侧大模型的真正约束已经不是单一 TOPS，而是智能效率、内存容量、带宽、功耗和软件协同的组合瓶颈。
技术沉思、行业观察与人物线索，都收在这里。
这里汇总的是 Freelemon 的长文。现在列表页不再只有单一时间线，而是把搜索、标签和专题阅读放到同一层里： 技术沉思 偏系统、方法与工程判断， 访谈 偏一手观点整理与人物表达， 行业观察 偏竞争格局、平台变化与商业判断。
公司小传之六：NVIDIA 的 AI 底盘
NVIDIA 这些年最重要的变化，不是卖出了更多 GPU，而是一步步把自己从芯片供应商改造成整套 AI 生产系统的提供者：从 CUDA 到 DGX，再到 NIM 和 AI Factory。
- NVIDIA 的 AI 史应从 2006 年 CUDA 写起，那才是它从硬件走向平台的起点。