如今，智能手机和电脑上使用的AI工具已经变得司空见惯。即使你还未深入接触这些技术，本文也将为你提供一些实用的提示，帮助你更方便地使用AI。
云端AI与本地AI的优缺点
像ChatGPT和Gemini这样的AI工具，都是基于服务提供商的服务器进行处理的云端AI。用户的手机或电脑通过互联网接收服务器处理后的结果并显示。
运行最先进的AI（也称为“前沿模型”）需要极高性能的设备，普通手机或电脑无法承担这类计算。我们普通用户通过支付订阅费或按使用量付费的方式来使用这些高级系统。
另一方面，本地AI则是在用户手中的手机、电脑或局域网内的服务器上直接进行AI处理，无需与外部服务器通信，因此也被称为本地LLM。
由于本地AI必须适应设备的性能限制，其智能水平通常不及云端AI。
不过，本地AI的优势在于无需支付服务费用，且将机密信息交给AI时，理论上不存在被第三方窥视的风险。以下是云端AI与本地AI的简单对比：
适用于手机和电脑的本地AI工具
虽然本地AI的性能不及云端AI，但它可以在无网络环境下使用，且除了电费外无需额外成本，用户可以反复尝试。下面分别介绍适合手机和电脑的本地AI工具。
手机端：Google AI Edge Gallery
“Google AI Edge Gallery”是手机上最便捷的本地AI工具。用户可以下载预设的多种AI模型，或导入自定义模型，进而实现AI聊天、图像识别、语音转文字等功能。
由于手机资源有限，提供的AI模型数据较小，最大约为5GB。虽然难以进行复杂分析，但非常适合初步体验本地AI的用户。
Google AI Edge Gallery
- iPhone
- Android
电脑端：LM Studio
“LM Studio”是一款方便在电脑上体验本地AI的工具。用户可以从众多公开的AI模型中选择并下载，进行AI聊天、图像分析等操作。
这些模型从几百MB的小型模型到数百GB的大型模型不等，涵盖不同擅长领域，且全部免费。但需注意选择与电脑性能（尤其是内存容量）匹配的模型，否则可能无法运行或运行缓慢，影响实用性。
LM Studio - 电脑上的本地AI
本地AI与云端AI的合理搭配
本地AI无需服务费用，安全性高，且可离线使用，是其最大优势。但AI的智能水平受限于设备性能，即使是高性能电脑，也难以超越最新的云端AI。
因此，在需要高效、精准处理的工作场景中，云端AI仍占优势。而对于不需复杂计算的重复性任务，本地AI可能已足够。合理结合云端AI与本地AI，根据需求选择使用，是实现低成本高效利用AI的关键。
