最近在朋友家聚会，他正用一台迷你主机搭配4K显示器跑AI绘图，一边渲染一边和我们聊天。我随口问了句‘这机器得挺贵吧？’他笑了笑说，其实核心开销不在主机本身，而是背后那套支撑算力输出的外设组合。
算力不再是数据中心的专属词
过去提到算力市场规模，大家想到的是超算中心、云计算厂商烧钱建集群。但如今这个数字已经从百亿级冲上千亿，而且越来越多的消费级设备开始参与其中。你手边的显卡、NAS存储、甚至带NPU的笔记本，都在成为分布式算力网络的一环。
根据最新数据，全球算力市场规模年增速超过25%，其中个人与中小企业贡献的增长占比接近四成。这意味着，普通用户选购外设时，不再只看传输速度或接口数量，而是更关注它能否高效释放硬件潜能。
显卡扩展坞：不只是为了多接几块屏
很多人买显卡扩展坞是为了让轻薄本也能连上高性能独显。但现在一些用户把它当作‘移动算力包’来用——下班带走，回家插上就能继续训练模型或者转码视频。这类设备销量在过去一年翻了一倍还多，说明大家对‘按需调用算力’有了实际需求。
选这类产品时别光盯着雷电3/4的带宽标称值，真正影响体验的是供电稳定性和散热设计。我自己试过一款低价坞站跑AI推理任务，十分钟就降频，还不如直接用集显。
硬盘阵列盒悄悄变聪明
以前外接硬盘就是存资料。现在不少高端硬盘阵列盒内置ARM小核，能独立做RAID校验、文件索引甚至轻量级数据分析。有摄影师朋友用这种设备在现场边拍边生成预览缩略图，等于把一部分后期算力前置到了采集端。
这类产品虽然单价高点，但在算力规模持续扩张的背景下，反而成了性价比选择——毕竟省下来的时间成本远超硬件差价。
就连键盘鼠标这些传统外设，也开始出现变化。比如某些电竞键鼠支持板载配置文件与本地脚本运行，可以在不联网的情况下完成复杂操作序列，本质上也是一种边缘计算能力的下放。
你的下一个外设，可能是个‘算力节点’
下次升级设备时不妨想想：这东西是单纯提升使用便利性，还是真能帮你多干点活？当算力市场规模不断膨胀，那些能把闲置资源转化成实际产出的外设，才值得掏钱。