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抡锤者

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  2. AI硬件
  3. 今天刚入了7900XTX,小白想请教该不该放掉手上的9070XT?

今天刚入了7900XTX,小白想请教该不该放掉手上的9070XT?

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
17 帖子 7 发布者 506 浏览
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  • kos orK kos or

    我今天才得知我朋友被被動離職了, 邀請他一起來搞AI 他目前沒什麼興趣 我發現大部分的人對AI工程是沒興趣的

    CS6C 离线
    CS6C 离线
    CS6
    技术大牛 劳动模范
    编写于 最后由 编辑
    #6

    @kos-or 我覺得重點還是題目是什麼? AI跟區塊鏈泡沫一樣,只是一個技術底層而已。

    kos orK 1 条回复 最后回复
    1
    • XiaoteX 在线
      XiaoteX 在线
      Xiaote
      劳动模范
      编写于 最后由 编辑
      #7

      @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:

      1. 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。

      2. 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。

      3. 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
      1. 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。

      1 条回复 最后回复
      1
      • CS6C CS6

        @kos-or 我覺得重點還是題目是什麼? AI跟區塊鏈泡沫一樣,只是一個技術底層而已。

        kos orK 离线
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        kos or
        劳动模范 德高望重
        编写于 最后由 编辑
        #8

        @CS6
        對 底層技術是不受影響的,
        就像蒸汽機技術被炒作 炒翻天了,
        最後大家還是會使用蒸汽機
        只要這個底層技術具有可應用性和提高企業生產力

        5 1 条回复 最后回复
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        • kos orK kos or

          @CS6
          對 底層技術是不受影響的,
          就像蒸汽機技術被炒作 炒翻天了,
          最後大家還是會使用蒸汽機
          只要這個底層技術具有可應用性和提高企業生產力

          5 离线
          5 离线
          566656661
          超凡大师
          编写于 最后由 编辑
          #9

          @kos-or

          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

          kos orK 1 条回复 最后回复
          1
          • 5 566656661

            @kos-or

            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

            kos orK 离线
            kos orK 离线
            kos or
            劳动模范 德高望重
            编写于 最后由 编辑
            #10

            @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?

            5 1 条回复 最后回复
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            • kos orK 离线
              kos orK 离线
              kos or
              劳动模范 德高望重
              编写于 最后由 编辑
              #11

              我覺得最佳的組合是 它的可信度達到能提升商業生產力的水平 但這底層技術的不可信度 讓系統中需要人類的介入和參與

              1 条回复 最后回复
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              • kos orK kos or

                @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?

                5 离线
                5 离线
                566656661
                超凡大师
                编写于 最后由 编辑
                #12

                @kos-or

                就當然不是好事阿, 有MIT研究表示過於依賴模型會降低認知跟思考能力

                然而模型的數據來源都是基於人類, 儘管Anthropic表示會讓AI自己訓練自己, 這很方便沒錯, 但是問題在於這種方式就會出現模型近親繁殖 (Digital Inbreeding) 最後導致模型崩潰 (Model Collapse)

                某個程度可以說人類跟模型在日後變得更笨的可能性會更大吧

                模型定期加入變笨的人類資料, 然後人類依賴變笨的模型這樣子

                kos orK 1 条回复 最后回复
                1
                • 5 566656661

                  @kos-or

                  就當然不是好事阿, 有MIT研究表示過於依賴模型會降低認知跟思考能力

                  然而模型的數據來源都是基於人類, 儘管Anthropic表示會讓AI自己訓練自己, 這很方便沒錯, 但是問題在於這種方式就會出現模型近親繁殖 (Digital Inbreeding) 最後導致模型崩潰 (Model Collapse)

                  某個程度可以說人類跟模型在日後變得更笨的可能性會更大吧

                  模型定期加入變笨的人類資料, 然後人類依賴變笨的模型這樣子

                  kos orK 离线
                  kos orK 离线
                  kos or
                  劳动模范 德高望重
                  编写于 最后由 kos or 编辑
                  #13

                  @566656661 说:

                  Digital Inbreeding

                  這有可能 網路上一堆AI Slops , AI每天幻想出來的資料巨大多
                  使用者根本沒時間 或者沒能力去檢驗其中內容的準確性, 這就造成Digital Inbreedig.
                  除非在訓練的Datasets 做了大量的前期處理工作

                  看來未來100年數字領域會進入一個 笨笨迴圈 人類又回歸了最原始的時期
                  Recursive 一下

                  1 条回复 最后回复
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                  • williamlouisW williamlouis

                    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

                    K 离线
                    K 离线
                    kent5828
                    编写于 最后由 编辑
                    #14

                    @williamlouis 感谢分享。

                    1 条回复 最后回复
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                    • XiaoteX Xiaote

                      @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。

                      K 离线
                      K 离线
                      kent5828
                      编写于 最后由 编辑
                      #15

                      @Xiaote 谢谢鼓励,好的,就做起来再说。

                      1 条回复 最后回复
                      0
                      • terryT 离线
                        terryT 离线
                        terry
                        超级版主
                        编写于 最后由 编辑
                        #16

                        玩AI的话卖掉吧,玩游戏xtx也不差,现在9070XT还能卖点钱。

                        油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                        K 1 条回复 最后回复
                        1
                        • terryT terry

                          玩AI的话卖掉吧,玩游戏xtx也不差,现在9070XT还能卖点钱。

                          K 离线
                          K 离线
                          kent5828
                          编写于 最后由 编辑
                          #17

                          @terry 现在到618平台还在促销,现放一个高一点的价位看看过一段时间能不能出掉。

                          1 条回复 最后回复
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