本文认为，在本地运行大语言模型（LLM）时，内存带宽比内存容量更关键。文章指出，苹果的 M 系列芯片虽然提供高内存容量，但由于其内存架构，可能不是大语言模型的最佳选择。作者提出了“模态感知容量扩展”（Modality Aware Capacity Scaling）的概念，作为评估 AI 工作负载硬件的框架，强调了 CPU、GPU 和内存之间高效数据传输的重要性。 AI
影响 建议 AI 从业者在硬件购买标准上进行转变，优先考虑本地大语言模型推理的内存带宽。
排序理由 文章提供了关于大语言模型硬件选择的观点和分析，而非新的发布或事件。
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