随着大模型技术进入落地深水区，AI硬件的“适配能力”正成为决定其能否真正赋能开发者的决定性因素。当前，许多端侧AI设备虽宣称支持大模型部署，实则受限于底层架构设计，仅能针对特定类型的模型（如部分多专家模型，MoE）进行优化，在单一场景下实现有限性能释放。这类基于“传统内存架构”的方案普遍存在**模型兼容性差、无并发能力、泛化能力不足**等根本缺陷，导致开发者仍需反复调试环境、更换设备、甚至重构应用逻辑，严重制约了AI开发效率。

在此背景下，泛灵（成都）人工智能科技有限公司正式推出全新一代AI硬件基座——RM-01。它不仅是一款高性能便携式AI超算设备，更是一次对传统架构范式的彻底颠覆。通过采用标准化、通用化的系统设计，RM-01实现了对稠密模型、多专家模型（MoE）、视觉语言模型（VLM）、长上下文模型及多模态模型的全面兼容，真正做到了“一机通跑百模”，为开发者提供前所未有的灵活性与自由度。

传统方案的困局：内存架构的“专有化陷阱”

目前市面上部分AI加速设备为追求在特定模型上的峰值表现，采用定制化内存调度机制与稀疏计算路径，尤其集中在对MoE类模型的支持上。这类方案虽能在运行少数模型时展现高效率，但其代价是牺牲了通用性：内存带宽分配僵化，难以应对稠密模型全参数激活的高负载需求；显存管理机制封闭，导致非目标模型加载困难或性能骤降；并发调度能力薄弱，多数仅支持单任务或极低并发，无法满足团队协作场景；扩展性差，一旦更换模型架构即需重新配置甚至更换硬件。这使得开发者陷入“一个模型一套环境”的重复劳动中，AI部署不再是技术赋能，反而演变为资源消耗战。

RM-01的破局之道：标准架构 + 全栈优化

RM-01从根本上规避了上述问题，采用面向通用AI计算的标准架构设计，结合软硬协同优化，在保持极致性能的同时，实现广泛的模型适应能力。

其搭载8高性能核心与12高效能核心，支持最高275/1035 TOPS算力（FP8/稀疏），配备最高128GB显存、24GB应用内存和8TB NVMe存储扩展能力，确保各类大模型均可流畅加载与运行。更重要的是，RM-01的内存管理系统专为动态负载均衡而设计，可智能识别不同模型的计算特征：对MoE模型，精准调度专家路由，提升稀疏计算效率；对稠密模型（如Qwen2.5 72B、Deepseek R1 32B），保障全参数连续访问带宽，避免内存瓶颈； 对超长上下文模型（如Qwen2.5-14B-Instruct-1M-AWQ），支持高达1百万token上下文长度，并维持16.51 tokens/s的稳定推理速度；对多模态与VLM模型，提供统一张量处理流水线，实现图文联合推理低延迟响应。实测数据显示，RM-01可稳定运行超过300种主流开源模型，涵盖语言、代码、视觉、金融、科研等多个领域，真正实现“一次部署，多模兼容”。

高并发 + 高安全，构建可扩展的本地AI中枢

除了卓越的模型兼容性，RM-01最大支持128路并发请求，使其不再局限于个人使用，而是能够作为部门级AI服务节点，支撑多个开发者同时调用不同模型服务——例如一人进行代码生成、另一人执行文档摘要、第三人调用图像理解接口，系统仍能保持稳定响应。

同时，设备内置网银级非对称硬件加密模块，并采用独立全封闭散热与不可拆卸结构，确保所有模型与数据全程本地化、加密化运行，杜绝云端泄露风险，特别适用于金融、政务、制造等对数据安全要求极高的行业。

重新定义AI硬件的价值标准

RM-01的出现，标志着AI硬件的发展方向正从“单一性能竞赛”转向“综合可用性竞争”。它不再追求在某一个模型上的极限跑分，而是致力于解决开发者最真实的痛点：能不能跑？好不好用？稳不稳定？安不安全？泛灵科技坚信：未来的AI基础设施，必须是开放的、通用的、可信赖的。RM-01正是这一理念的实践成果——它将开发者从“模型适配硬件”的被动循环中解放出来，转而让硬件主动适应多样化的AI需求。

当硬件不再成为瓶颈，创造力才能真正奔涌。RM-01不止于算力，更在于通用。AI时代的真正基座，已然到来。