128GB 统一内存的 AI 怪兽来了，本地 AI 这次真要进屋了

老黄发布了新东西，英伟达和微软开始做AI PC。

发布稿还是熟悉的味道。电脑要变成队友，Windows 要进入 agent 时代，让 agent 替你干活，你来决定它什么时候、能碰什么。

有两个有意思的东西：一个是 RTX Spark 最高 128GB 统一内存，另一个是 OpenShell。

128GB 统一内存：本地模型终于有地方放了

前者解决的是个很实际的问题：本地模型终于有地方放了。以前在电脑上跑 Ollama，稍微大点的模型就把内存吃满，还得跟其他应用抢资源，跑起来很将就。128GB 统一内存当然不等于万能，但至少说明个人电脑开始认真给本地模型留位置了。

官方说法是这套芯片能在本地跑 120B 参数的模型、上百万 token 的上下文。把宣传的水分挤掉，大致是这么个意思：GPT-OSS 120B、Qwen3.5-122B 这一档，量化到 4-bit 之后能塞进去（也别指望既装满模型又拉满百万上下文，二选一），日常推理跑得动、体验大致 OK。能力上大概对标 GPT-5-mini 这一代，但终究够不着真正的开源旗舰（几百 B、上万亿参数的那些单机装不下）和云端闭源前沿。

所以本地模型从来不是来取代云端旗舰的，它的位置是"够用、贴身、私密"——这恰恰说明：智商不是唯一的事。

OpenShell：承认 agent 是有权限的进程

后者更有意思。OpenShell 不是"让 agent 更聪明"的东西。它是在承认另一个问题：本地 AI 一旦真能干活，就不能再当聊天框管了。

它的工作很朴素：你可以跑 Claude Code、Codex、OpenCode 这种 agent，但它们得进沙盒。文件能不能读、网络能不能出、凭证怎么注入、请求要不要转给本地模型，全部走一份 YAML 策略。默认不给，要用再申请，而且这层策略在 agent 进程之外执行，agent 自己改不动。

说白了就是承认了一件事：agent 不是聊天框，是一个攥着你全部权限、还能到处乱逛的进程。

智商不是唯一问题

这也是我觉得这事有点意思的地方。

过去大家讨论本地大模型，经常盯着"能不能跑 70B""token 每秒多少""离 GPT-4 还有多远"。这当然重要，但对真正能用的 personal agent 来说，智商反而不是唯一问题。

问题是它有没有身体，以及这个身体会不会乱伸手。

我自己做 hi-time、hi-money 的时候，这个矛盾很明显。时间块、任务、消费、资产、周复盘，全是特别适合喂给 AI 的数据。喂进去以后，它能讲出很多你自己不愿意承认的东西。比如你嘴上说这周在推进重要项目，时间表说你只是把焦虑切成了很多漂亮的小块。

但这些数据也很尴尬。传给云端 API 可以分析，心里总有点像把日记本交给外包公司做 BI。能做，但不优雅。

给 personal agent 补一层社会秩序

所以我更愿意把这次英伟达和微软的动作理解成：他们不是在重新发明 PC，而是在给 personal agent 补一层社会秩序。本地模型负责处理那些贴身、琐碎、隐私、需要长期在场的上下文；云端大模型负责真正困难的推理；中间有一层策略系统，决定谁能看什么、谁能出门、谁能拿钥匙。

这听起来没有"AI 重新定义生产力"那么性感。但 agent 落地到最后，拼的经常不是模型能不能写出一段漂亮回答，而是它能不能在你电脑上待一整天，还不把家拆了。

以前我们算一次 API call 要几分钱。

以后可能要算的是：为了让这个本地 AI 长期住在电脑里，我每个月愿意多交多少电费。