隨著AI大模型的崛起及廣泛應用，舊電腦顯示出了硬傷，硬體配置方面，老舊的 CPU、GPU 性能不足，運算速度緩慢，導致 AI 模型訓練和推理耗時極長。記憶體與存儲有限，無法承載大型 AI 數據集和複雜模型。散熱不佳，運行 AI 任務時易過熱死機。且舊電腦可能不相容新的 AI 框架與工具，軟體更新困難。這使得使用者在利用舊電腦探索 AI 時，體驗大打折扣，而 ToDesk雲電腦、青椒雲、順網雲等或許能為解決這些問題帶來新契機。今天就來實測一下常用的ToDesk雲電腦/青椒雲/順網雲，博主將從功能、優缺點等方面為你深度剖析這幾款雲電腦，幫你選出最適合的那一款！🏆
AI 浪潮來襲，諸多愛好者與從業者都想借 AI 拓展工作與創作邊界。可家中舊電腦在面對 AI 應用時，盡顯疲態。老舊 CPU 運算能力匱乏，處理 AI 複雜演算法效率低下；GPU 性能落後，無法加速圖形密集型 AI 任務。記憶體不足，頻繁出現數據載入卡頓。散熱不良，長時間運行易因過熱降頻甚至罷工。軟體相容性也成問題，新 AI 工具與框架難以適配。舊電腦跑 AI 困難重重，亟待新方案破解困局。
總結為以下幾點： 1. 算力不足：舊電腦的CPU、GPU性能有限，難以支持複雜的AI模型訓練和推理。 2. 記憶體瓶頸：AI任務通常需要大量記憶體，舊電腦的記憶體容量和頻寬不足。 3. 散熱與穩定性：長時間運行AI任務導致舊電腦發熱嚴重，性能下降甚至崩潰。 4. 成本限制：升級硬體成本高，且舊電腦的硬體架構可能無法支援最新技術。
隨著 AI 技術的蓬勃發展，舊電腦卻在運行 AI 應用時舉步維艱。老舊硬體配置讓複雜 AI 任務運行卡頓，漫長等待嚴重影響效率。高昂的硬體升級成本，使不少用戶望而卻步。在此背景下，ToDesk雲電腦、青椒雲、順網雲等應運而生。它們無需更換實體硬體，借助雲端強大算力，打破舊電腦性能瓶頸，讓使用者能以較低成本、便捷方式，在舊電腦上順暢運行 AI 程式，為解決舊電腦適配 AI 難題提供全新思路 。
雲電腦服務（如ToDesk雲電腦、青椒雲、順網雲）通過雲端算力支援，幫助使用者突破本地硬體限制，實現高效的AI創作。
👉👉👉 今天一起來測試一下這幾個雲電腦的算力支持情況吧！
博主計劃從以下主要測試目標方面展開： 1. 測試設備 - 舊電腦配置：Intel Core i7 1165G7，32GB記憶體，NVIDIA GeForce MX450顯卡（更多信息參考下文圖1）。 - 雲電腦服務配置：ToDesk雲電腦、青椒雲、順網雲。 2. 測試工具與任務 - AI軟體：Stable Diffusion（圖像生成）、DeepSeek（自然語言處理）、TensorFlow（深度學習）。 - 任務類型：圖像生成、文本處理、模型訓練。 3. 性能指標 - 任務完成時間、資源佔用率、穩定性、用戶體驗。
首先，先來看看我的舊電腦配置：
圖1：舊電腦配置數據
可以明顯看出， CPU、記憶體、硬碟、顯卡、主機板和顯示器等配置並不高。記憶體容量小，類型從 SDRAM 到 DDR 逐步發展。硬碟多為機械硬碟，顯卡有集成和獨立之分。主機板晶片組決定硬體支援，顯示器尺寸小、解析度較低。這和雲電腦不同，本地配置有實體硬體。
然後我們在此機型上測試運行AI任務的實際效果。
Stable Diffusion：生成一張512x512圖像耗時約15分鐘，記憶體佔用率高達90%，CPU溫度飆升。
DeepSeek：處理一段1000字文本耗時約10分鐘，回應緩慢，多次出現卡頓，試了不下四次才生成成功。
TensorFlow：訓練一個簡單的MNIST模型耗時約2小時，GPU利用率低，散熱問題嚴重。
接下來，實測看看三家雲電腦的算力表現。
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ToDesk雲電腦配置高，CPU12核，記憶體24G，顯卡RTX4070。如果想運行大模型，可以選擇8核16線程，記憶體64G，顯卡4090，同時支援300G存儲。
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初始化系統檢測
核心硬體測評
4.1.2 AI軟體支援
ToDesk雲電腦早已內置Stable Diffusion、DeepSeek等主流AI軟體，運行流暢，無相容性問題，在 AI 軟體支援方面展現出了顯著的優勢。
在性能層面，ToDesk雲電腦配備強大的算力，能夠輕鬆應對各類 AI 軟體的複雜運算需求，即使運行大型深度學習模型也遊刃有餘。其出色的圖形處理能力，也為 AI 視覺類軟體提供了細膩、流暢的圖像渲染效果。
從相容性來看，ToDesk雲電腦對主流 AI 開發框架和軟體，如 TensorFlow、PyTorch 等，均有良好的適配，無需擔心軟體與硬體之間的不相容問題。
使用便捷性上，用戶通過普通設備就能遠端連接雲電腦，隨時隨地使用 AI 軟體，打破了硬體設備限制。而且數據存儲在雲端，不僅保障了數據安全，還便於數據的共享與協作。
總之，從軟體相容性來講，ToDesk雲電腦對各類 AI 開發軟體與框架無縫適配，穩定運行，避免了因軟體不相容帶來的效率損耗。
Stable Diffusion：生成一張圖像耗時約一分鐘內，資源佔用率低，運行穩定。這是我自己描畫的，有點格外的卡哇伊（好尷尬😅）！！！
示例圖1：第一次自己動手配圖，表示很生疏，哪個好點哪裡🌞
示例圖2：參數自己調整，反覆運算越低運行載入越快🌞
DeepSeek：ToDesk雲電腦提供7B和32B兩種模型，分別適用於日常任務和專業場景。7B適合快速生成設計草圖或文案，這裏實測處理一段1000字文本耗時約7秒，回應迅速，無卡頓。而32B擅長深度處理，能生成複雜代碼，效率也非常高！
TensorFlow：訓練MNIST模型耗時約幾分鐘，GPU利用率高，散熱良好。
通過以上實測案例，可以看出ToDesk雲電腦在圖像生成、文本處理、模型訓練等任務中，效率顯著高於舊電腦和競品。
實測同時運行DeepSeek大模型+Stable Diffusion大模型+TensorFlow大模型CPU依舊佔用率不高！運行使用皆很流暢，這裏強力好評 👍👍👍！！！
從安裝到雲電腦桌面應用，操作簡單，介面友好，支援多設備無縫切換，適合長期使用。介面流暢度真是沒的說，一點卡頓感都沒有，比自己電腦快太多了，體驗感很棒。
桌面簡潔，提示人性化，附帶DeepSeek本地大模型一鍵啟動
對新手極為友好。4070的包時機低至2.33/小時，4090最低也才2.83/小時，適合剛需和想初次體驗的小夥伴。還有ToDesk雲電腦新使用者使用【todeskfast】一毛錢3小時4070雲電競。
能支援市面大多數操作系統
在青椒雲的 CPU 性能實測中，其表現有亮點也有不足。以基礎的 4 核 8G 配置為例，在處理日常羽量級辦公任務，如簡單的文件編輯、網頁瀏覽時，能維持較為流暢地運行狀態，基本滿足普通辦公需求。但一旦面臨多任務並行，像同時打開多個辦公軟體、進行視頻會議等，CPU 佔用率會迅速攀升，出現明顯卡頓，運行效率大打折扣。
若選用16 核32GB，在處理複雜設計軟體運算、多圖層圖形渲染等重度任務時，相較基礎配置有顯著提升，能在可接受時間內完成任務。然而，與同價位段其他專業雲電腦相比，青椒雲在多線程任務處理的速度和穩定性上，仍存在一定的追趕空間 。
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初始化系統檢測
核心硬體測評
青椒雲在 AI 軟體支援方面表現亮眼。它全面相容主流 AI 創作軟體，像 AI 繪畫領域熱門的 Stable-Diffusion，已被直接內置在雲桌面服務中，軟體參數也經過調優，即點即用。不過他們的Stable-Diffusion和DeepSeek是分開鏡像，等於要分開付費，顯卡都是A4000-16G。
同時，青椒雲與眾多領域專家、博主合作，在雲桌面內置了豐富模型資源，涵蓋多種風格與類型，但是在我選購的時候，發現社區鏡像雖然很多，分門別類的，隨機點來好幾個都是高延遲，選中就會變成自動匹配數據中心。
Stable Diffusion：生成圖像耗時約3分鐘，資源佔用率中等，偶爾出現延遲。
DeepSeek：處理文本耗時約2分鐘，回應較快，但穩定性稍差，總是有卡頓感，會偶爾出現長時間思考，思考不出來等問題。
TensorFlow：訓練模型耗時約30分鐘，GPU性能較強，但價格較高。
試用的AIGC標準版的雲電腦，青椒雲有專門的 AIGC 套餐，內置 StableDiffusion 可直接開啟，但運行速度較慢，延遲達 150ms。體驗中上！！！
順網雲的 CPU 性能在實測中表現較為出色。它採用 10 代 i7 處理器，擁有 8 核 16 線程 。運行普通辦公軟體時，都能流暢完成。在一些對 CPU 算力要求較高的 AI 任務中，目前只DeepSeek大模型。
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初始化系統檢測
核心硬體測評
順網雲在 AI 軟體支援方面，目前僅支援 DeepSeek 1.5b和7b這兩種模型運行。
Stable Diffusion：無內置，會麻煩些，需要自行安裝SD。安裝後實測生成圖像耗時約4分鐘，資源佔用率較高，穩定性一般。
DeepSeek：處理文本耗時約2分鐘，回應速度一般，偶爾卡頓，文章過長的需要頻繁點擊繼續寫，很麻煩。
TensorFlow：訓練模型耗時約40分鐘，性價比高，但性能略遜於ToDesk雲電腦和青椒雲。
試用的河北2區RTX4070的雲電腦，整體流暢，稍微有幾處卡頓，算力僅有DeepSeek大模型，運行使用起來，稍微有點延遲！！！
個人體驗就是，ToDesk雲電腦博主在使用過程中全程無卡頓，流暢度高，使用很舒適，如果追求這方面的可以選擇ToDesk雲電腦。青椒雲博主在使用過程中，普通功能使用流暢度挺好的，演算法那塊稍稍有點卡頓。順網雲總體配置也挺不錯，雲電競板塊體驗不錯，但算力支援方面差點意思。
對雲產品的建議：
在實測 ToDesk雲電腦、青椒雲、順網雲用於舊電腦運行 AI 後，建議雲電腦服務商進一步優化網路傳輸穩定性，減少因網路波動導致的運行卡頓，保障 AI 運算流暢。適當增加免費試用時長，方便使用者充分測試各功能是否契合自身需求。另外，可推出更靈活的套餐組合，根據使用者 AI 任務負載，定製不同算力、存儲和時長搭配，降低使用成本，同時加強技術支援，及時解決使用者在使用雲電腦運行 AI 時遇到的各類問題 。
對用戶的建議：
1.對於AI創作者和開發者，ToDesk雲電腦是一個高效、穩定、經濟的選擇。
2.可根據具體需求選擇合適的雲電腦服務，充分利用雲端算力優勢。
3.實測三個雲產品，從安裝到使用，我很喜歡ToDesk雲電腦的佈局，更人性化，算力支援更高效，更便捷。青椒雲和順網雲，在整體風格上稍微粗糙點，佈局偏硬感，算力支持勉強接受，使用方面也還不錯。