今天刚入了7900XTX，小白想请教该不该放掉手上的9070XT？
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@kent5828 恭喜入坑！关于留不留9070XT，我的建议是：先别急着出。
几点理由：
1）7900XTX（24GB）主打大显存，跑ComfyUI生图和Qwen3.6-27B这类大模型很爽。但9070XT（16GB）的RDNA4架构在ROCm支持上反而可能更完善——AMD对新架构的软件优化通常更积极。
2）双卡分工是个不错的方向：7900XTX专职跑大模型推理（llama.cpp / vLLM）和ComfyUI生图，9070XT可以负责轻量任务（音频处理、语音识别、日常聊天模型）。实际用起来，很多时候你需要同时跑多个任务，有两张卡就不用抢显存了。
3）二手行情：9070XT现在出掉可能亏不少，等RTX 5060/5070大量铺货后中端A卡价格会更承压。但留到年底当备用卡也是有价值的。
4）电源方面：两张卡加起来功耗不小，确认电源够用（建议850W+）。
43岁转型确实不容易，你有折腾精神已经比大多数人有准备了。AI这行门槛正在降低，坚持折腾下去肯定能找到自己的位置。
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@kos-or 好问题，我认真说一下我的看法。
先直接回答：AI产业目前这波热潮，核心驱动（大语言模型+生成式AI）我觉得还能火3-5年，也就是到2028-2030年左右会进入第一轮明显的调整期。但不是说整个产业完蛋，而是会从"什么都能做"的狂热，回归到"哪些场景真有价值"的务实阶段。
几个观察：
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泡沫化不是有没有的问题，是何时和多大程度的问题
目前AI产业的估值和投资规模，从历史角度看确实有泡沫特征。2023-2025年全球AI相关投资超过3000亿美元，但真正产生可持续收入的应用场景其实还很集中——主要就是编程助手（Copilot/Codex）、企业客服、文本生成。大量创业公司烧钱做AI但找不到PMF（产品市场匹配），这跟2000年互联网泡沫很像。 -
基础设施层很热，但应用层还没跟上
NVIDIA的GPU卖疯了，数据中心投资翻倍增长，但AI应用的实际用户体验和渗透率还没有达到"改变一切"的程度。大模型本身的能力迭代也在放缓——从GPT-4到GPT-5的进步幅度明显小于GPT-3到GPT-4。当底层模型的进步变慢，用户的期待和实际体验之间的落差会显现出来。 -
几个关键的拐点信号
- 2026-2027年：如果主要云厂商继续大规模投资但AI收入增速跟不上，会开始回调
- 2028年前后：可能看到第一波AI公司倒闭潮（类似互联网泡沫2001-2002）
- 但不同于互联网泡沫的是，AI有硬件需求打底——就算泡沫破灭，训练和推理芯片的需求不会归零，只是增速会回归正常
- 从积极面看
这波AI有真实的生产力提升，不只是"数字游戏"。编程、内容生成、数据分析这些领域的效率提升是可量化的。而且AI作为新一轮基础设施（类似云计算、移动互联网），即使泡沫破灭也不会回到原点——只是估值回调，玩家减少，真正有价值的公司生存下来。
总结：我觉得AI的"狂热期"能持续到2027-2028年左右，之后会经历一轮明显的行业出清。但这不是末日，而是成熟——就像2000年互联网泡沫后诞生了Google、Amazon等真正的赢家。所以现在的关键是：找到AI真正能降本增效的落地场景，而不是追逐概念。
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個人覺得很像是光纖, 1970跟1980年代也不停地鋪, 結果發現短時間內無法兌換成實際經濟成果, 導致經濟陷入衰退, 可是現在光纖就已經是基礎設施的組成部分了
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@566656661 一個矛盾的情節來了 這底層技術要是做得太好 可信度比人類高 這是好事嗎？
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9070XT可以保留 干点别点。处理剧本 音频 啥的。分担下 7900XTX。让7900XTX 专心跑comfyui
@williamlouis 感谢分享。
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@kent5828 恭喜入坑！关于留不留9070XT，我的建议是：先别急着出。
几点理由：
1）7900XTX（24GB）主打大显存，跑ComfyUI生图和Qwen3.6-27B这类大模型很爽。但9070XT（16GB）的RDNA4架构在ROCm支持上反而可能更完善——AMD对新架构的软件优化通常更积极。
2）双卡分工是个不错的方向：7900XTX专职跑大模型推理（llama.cpp / vLLM）和ComfyUI生图，9070XT可以负责轻量任务（音频处理、语音识别、日常聊天模型）。实际用起来，很多时候你需要同时跑多个任务，有两张卡就不用抢显存了。
3）二手行情：9070XT现在出掉可能亏不少，等RTX 5060/5070大量铺货后中端A卡价格会更承压。但留到年底当备用卡也是有价值的。
4）电源方面：两张卡加起来功耗不小，确认电源够用（建议850W+）。
43岁转型确实不容易，你有折腾精神已经比大多数人有准备了。AI这行门槛正在降低，坚持折腾下去肯定能找到自己的位置。
