告别 2025，本地 AI 已经从简单的工具集成演进到复杂的算力管理阶段。本文将分享 AIStarter 跨平台落地的经验，并深度预告新一代 AI 算力管理系统 Panelai 的核心架构逻辑。
各位开发者朋友，新年好！
在过去的一年里，AI 基础设施的演进速度令人惊叹。我从传统实体行业转型，深耕 本地 AI 领域，完成了从 AIStarter 的完美收官到 Panelai 全力冲刺的跨越。
一、 技术复盘：AIStarter 的跨平台工程化实践
在开发 AIStarter 的 700 多个日夜里，我们核心解决了本地 AI 环境的“最后一公里”问题：
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跨平台容器化思路：实现了 Windows、macOS (M1/M2/M3)、Linux 的全环境兼容。
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硬件抽象层适配：针对 NVIDIA CUDA、AMD ROCm 以及 Apple Silicon 进行了底层优化，让不同算力设备都能一键运行主流模型。
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插件化市场架构：通过创作者中心构建生态，支持开发者上传项目并实现技术变现，目前下载量与用户规模已远超预期。
二、 架构升级：Panelai 分布式算力系统的起航
随着单机版需求的饱和，企业私有化部署和中大型团队的算力调度成为了新的痛点。Panelai 正是为此而生：
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GPU 资源细粒度监控：将 显存使用率与调度状态 放在核心位置，解决推理过程中的资源抢占问题。
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Master-Worker 集群模式：支持主控机一键管理多台 GPU 服务器，实现算力的集群化归纳。
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MCP 与 Agent 协议集成：原生支持 MCP（Model Context Protocol），为智能体提供标准化插件入口。
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算力资产化：目标是帮助拥有闲置服务器的团队将算力转化为生产力，同时彻底隔离公有云 AI 的隐私泄密风险。
三、 2026 行业展望：本地 AI 的爆发点
我认为 2026 年将是本地 AI 私有化部署的爆发元年。我们不再满足于调用 API，而是追求更低延迟、更高安全性的本地聊天闭环与私有化 Agent 协同。
Panelai 开源版 预计于今年年初上线。这不是一个人的翻身仗，而是开发者共同打磨出的“国产好铲子”。
