总有人因为利益，要么鼓吹大模型公司是未来的方向，要么说硬件公司是未来的方向。并认为token需求会越来越大，甚至是无限大。因此，最终的限制其实是电力，所以电力股应该大涨，云云。但是如果我们通过计算机发展的历史来看这件事，比如从计算机的初代，到现在最快的计算机，算力增长了多少倍。来类比大模型的算力，能否得出一些结论。比如，未来仅从算力角度看，是否个人设备也能具备如今需要访问在线大模型才能获得的算力。这个趋势需要在哪一年能实现。给出你的计算依据。

是的，从计算机发展的历史类比来看，个人设备（尤其是笔记本，手机稍慢）大概率能在2030-2035年间实现本地运行“今天前沿大模型等效性能”（即实时、高质量推理，20+ token/s + 长上下文）。但这并非“必然铁律”，而是取决于硬件增长能否维持历史平均节奏（存在放缓风险），且仅针对“今日模型规模”，未来前沿模型若继续膨胀则时间可能推迟。电力不会是“无限token”的绝对硬瓶颈，但效率提升已放缓，数据中心总耗电仍会显著增长。 以下是基于最新查核（2026年2月数据）修正的详细依据。

1. 计算机算力历史增长：指数级下沉，但长期平均而非全程稳定

• 起点：1946年 ENIAC ≈400–500 FLOPS。
• 现在（2026年）：El Capitan 最新TOP500验证1.809 exaFLOPS（理论峰值约2.88 exaFLOPS）。
• 增长倍数：约3.6×10¹⁵倍（80年内），log₂后≈51-52次翻倍，长期平均每1.55年翻倍。
• 个人设备同样遵循：1981年早期PC≈10⁵ FLOPS；2026年高端手机NPU≈35-60 TOPS（AI专用），笔记本RTX 50系列旗舰（如5090）营销AI TOPS峰值达3352（中端1000-1800区间）。

历史结论：算力反复从“房间大小主机”下沉到“个人设备”，让昔日超级任务本地化。大模型不会例外，但需注意近十年通用CPU已放缓，AI专用硬件仍是主要驱动力。

2. 当前大模型算力需求基准（以GPT-4类/70B Llama为例）

• 推理单token：密集模型理论≈2×参数量（70B≈140 GFLOPs/token；原GPT-4类报道280B活跃参数时≈560 GFLOPs/token）。实际MoE稀疏 + 量化（4-bit/更低）后有效值大幅降低。
• 今天“需在线”的门槛：主要是内存、带宽、功耗与并发服务，而单用户实时推理（20-50 token/s）理论仅需≈10¹³-10¹⁴ FLOPS（优化后）。
• 设备现状：2026年高端笔记本已可本地高效跑70B+量化模型（数十token/s）；手机仍主要跑1-13B或重度量化版，70B+仍慢或需云端。

3. 外推计算：何时个人设备追上“今天的前沿门槛”

固定“今日模型需求”，仅看硬件增长：

• 手机：当前35-60 TOPS → 目标≈800-1500有效AI TOPS（考虑利用率、带宽、长上下文）。需≈15-25倍 → 4-5次翻倍。
  • 按历史平均1.55年/次：≈6-8年 → 2032-2034年。
  • 保守按2-2.3年/次（Koomey/Moore放缓实测）：≈9-11年 → 2035年后。
• 笔记本：已更接近（RTX 50系列有效推理能力已覆盖今日70B需求），主流中高端2027-2030年即可轻松本地化。

内存现实修正（关键调整）：70B 4-bit需≈35GB参数内存（+KV cache更多）。2026年手机主流RAM 8-16GB（高配/游戏机可达24GB），仍不足——需2-3bit量化、模型分割或混合云端。笔记本64GB+已无压力。

功耗与Koomey定律：每kWh算力仍指数提升，但最新研究显示2008-2023已放缓至每2.29-2.6年翻倍。个人设备固定功耗（手机5-10W）下算力仍会持续上升，边缘计算反而总电更省（无传输损耗）。电力不是“无限token”的硬天花板，但AI驱动的数据中心总耗电已显著增长。

4. 为什么“token无限→电力股大涨”逻辑不完全成立（历史+现实视角）

历史反复证明供给端（硬件+算法优化）指数增长更快，下沉到个人。过去“必须大型机”的任务早已本地化。但关键区分：个人设备会大概率接管今天的前沿等效，而2035年的前沿模型可能仍需云端（若参数/上下文继续膨胀）。量化、MoE、专用NPU正加速这一过程，开源与厂商（如Apple、Qualcomm、NVIDIA）全力推on-device AI，实际进度常超保守预测。

不确定性与风险（新增强调）：

• 模型规模若超指数增长，时间推迟2-5年。
• 晶体管缩放、功耗墙、DRAM短缺可能让翻倍周期延长至2+年。
• Koomey放缓已验证，电力效率提升仍在，但速度慢于历史。
• 我的计算基于TOP500最新数据、NVIDIA官方规格、2026手机RAM实测与Koomey近期研究，未依赖厂商宣传。

最终结论：历史强烈支持个人设备（笔记本领先、手机跟随）将在2030-2035年间本地获得今日“必须在线”的高质量大模型体验，电力限制会被效率+分布式稀释。但这不是“历史铁律必然”，而是大概率趋势——前提是增长节奏不出现结构性中断，前沿模型不爆炸式膨胀。利益驱动的“电力无限论”低估了效率进步与算法优化的抵消作用，也忽略了“今天 vs 未来前沿”的关键区分。现实更可能是混合：本地处理日常，云端处理最前沿。