随着AI大模型的崛起及广泛应用，旧电脑显示出了硬伤，硬件配置方面，老旧的 CPU、GPU 性能不足，运算速度缓慢，导致 AI 模型训练和推理耗时极长。内存与存储有限，无法承载大型 AI 数据集和复杂模型。散热不佳，运行 AI 任务时易过热死机。且旧电脑可能不兼容新的 AI 框架与工具，软件更新困难。这使得用户在利用旧电脑探索 AI 时，体验大打折扣，而 ToDesk云电脑、青椒云、顺网云等或许能为解决这些问题带来新契机。今天就来实测一下常用的ToDesk云电脑/青椒云/顺网云，博主将从功能、优缺点等方面为你深度剖析这几款云电脑，帮你选出最适合的那一款！🏆

一、旧电脑运行AI的痛点

1.1 痛点分析

      AI 浪潮来袭，诸多爱好者与从业者都想借 AI 拓展工作与创作边界。可家中旧电脑在面对 AI 应用时，尽显疲态。老旧 CPU 运算能力匮乏，处理 AI 复杂算法效率低下；GPU 性能落后，无法加速图形密集型 AI 任务。内存不足，频繁出现数据加载卡顿。散热不良，长时间运行易因过热降频甚至罢工。软件兼容性也成问题，新 AI 工具与框架难以适配。旧电脑跑 AI 困难重重，亟待新方案破解困局。

总结为以下几点：     1. 算力不足：旧电脑的CPU、GPU性能有限，难以支持复杂的AI模型训练和推理。      2. 内存瓶颈：AI任务通常需要大量内存，旧电脑的内存容量和带宽不足。      3. 散热与稳定性：长时间运行AI任务导致旧电脑发热严重，性能下降甚至崩溃。      4. 成本限制：升级硬件成本高，且旧电脑的硬件架构可能无法支持最新技术。

1.2 解决方案

      随着 AI 技术的蓬勃发展，旧电脑却在运行 AI 应用时举步维艰。老旧硬件配置让复杂 AI 任务运行卡顿，漫长等待严重影响效率。高昂的硬件升级成本，使不少用户望而却步。在此背景下，ToDesk云电脑、青椒云、顺网云等应运而生。它们无需更换实体硬件，借助云端强大算力，打破旧电脑性能瓶颈，让用户能以较低成本、便捷方式，在旧电脑上顺畅运行 AI 程序，为解决旧电脑适配 AI 难题提供全新思路 。

      云电脑服务（如ToDesk云电脑、青椒云、顺网云）通过云端算力支持，帮助用户突破本地硬件限制，实现高效的AI创作。

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二、测试准备

博主计划从以下主要测试目标方面展开：      1. 测试设备         - 旧电脑配置：Intel Core i7 1165G7，32GB内存，NVIDIA GeForce MX450显卡（更多信息参考下文图1）。         - 云电脑服务配置：ToDesk云电脑、青椒云、顺网云。      2. 测试工具与任务         - AI软件：Stable Diffusion（图像生成）、DeepSeek（自然语言处理）、TensorFlow（深度学习）。         - 任务类型：图像生成、文本处理、模型训练。      3. 性能指标         - 任务完成时间、资源占用率、稳定性、用户体验。

三、旧电脑的AI任务表现

首先，先来看看我的旧电脑配置：

图1：旧电脑配置数据

可以明显看出， CPU、内存、硬盘、显卡、主板和显示器等配置并不高。内存容量小，类型从 SDRAM 到 DDR 逐步发展。硬盘多为机械硬盘，显卡有集成和独立之分。主板芯片组决定硬件支持，显示器尺寸小、分辨率较低。这和云电脑不同，本地配置有实体硬件。

然后我们在此机型上测试运行AI任务的实际效果。

Stable Diffusion：生成一张512x512图像耗时约15分钟，内存占用率高达90%，CPU温度飙升。

DeepSeek：处理一段1000字文本耗时约10分钟，响应缓慢，多次出现卡顿，试了不下四次才生成成功。

TensorFlow：训练一个简单的MNIST模型耗时约2小时，GPU利用率低，散热问题严重。

接下来，实测看看三家云电脑的算力表现。

四、云电脑的算力优势

4.1 ToDesk云电脑

网站免费下载ToDesk云电脑，软件简洁，内容丰富

选择【AIGC藏宝地】，有4070和4090配置可选，选好直接新建云电脑

4.1.1 CPU性能实测

 ToDesk云电脑配置高，CPU12核，内存24G，显卡RTX4070。如果想运行大模型，可以选择8核16线程，内存64G，显卡4090，同时支持300G存储。

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4.1.2 AI软件支持

ToDesk云电脑早已内置Stable Diffusion、DeepSeek等主流AI软件，运行流畅，无兼容性问题，在 AI 软件支持方面展现出了显著的优势。

• 在性能层面，ToDesk云电脑配备强大的算力，能够轻松应对各类 AI 软件的复杂运算需求，即使运行大型深度学习模型也游刃有余。其出色的图形处理能力，也为 AI 视觉类软件提供了细腻、流畅的图像渲染效果。
  
• 从兼容性来看，ToDesk云电脑对主流 AI 开发框架和软件，如 TensorFlow、PyTorch 等，均有良好的适配，无需担心软件与硬件之间的不兼容问题。
  
• 使用便捷性上，用户通过普通设备就能远程连接云电脑，随时随地使用 AI 软件，打破了硬件设备限制。而且数据存储在云端，不仅保障了数据安全，还便于数据的共享与协作。
  

总之，从软件兼容性来讲，ToDesk云电脑对各类 AI 开发软件与框架无缝适配，稳定运行，避免了因软件不兼容带来的效率损耗。

4.1.3 AI生产力效率

Stable Diffusion：生成一张图像耗时约一分钟内，资源占用率低，运行稳定。这是我自己描画的，有点格外的卡哇伊（好尴尬😅）！！！

示例图1：第一次自己动手配图，表示很生疏，哪个好点哪里🌞

示例图2：参数自己调整，迭代越低运行加载越快🌞

DeepSeek：ToDesk云电脑提供7B和32B两种模型，分别适用于日常任务和专业场景。7B适合快速生成设计草图或文案，这里实测处理一段1000字文本耗时约7秒，响应迅速，无卡顿。而32B擅长深度处理，能生成复杂代码，效率也非常高！

TensorFlow：训练MNIST模型耗时约几分钟，GPU利用率高，散热良好。

通过以上实测案例，可以看出ToDesk云电脑在图像生成、文本处理、模型训练等任务中，效率显著高于旧电脑和竞品。

实测同时运行DeepSeek大模型+Stable Diffusion大模型+TensorFlow大模型CPU依旧占用率不高！运行使用皆很流畅，这里强力好评 👍👍👍！！！

4.1.4 用户体验

从安装到云电脑桌面应用，操作简单，界面友好，支持多设备无缝切换，适合长期使用。界面流畅度真是没的说，一点卡顿感都没有，比自己电脑快太多了，体验感很棒。

桌面简洁，提示人性化，附带DeepSeek本地大模型一键启动

对新手极为友好。4070的包时机低至2.33/小时，4090最低也才2.83/小时，适合刚需和想初次体验的小伙伴。还有ToDesk云电脑新用户使用【todeskfast】一毛钱3小时4070云电竞。

4.2 青椒云

能支持市面大多数操作系统

4.2.1 CPU性能实测

在青椒云的 CPU 性能实测中，其表现有亮点也有不足。以基础的 4 核 8G 配置为例，在处理日常轻量级办公任务，如简单的文档编辑、网页浏览时，能维持较为流畅地运行状态，基本满足普通办公需求。但一旦面临多任务并行，像同时打开多个办公软件、进行视频会议等，CPU 占用率会迅速攀升，出现明显卡顿，运行效率大打折扣。

若选用16 核32GB，在处理复杂设计软件运算、多图层图形渲染等重度任务时，相较基础配置有显著提升，能在可接受时间内完成任务。然而，与同价位段其他专业云电脑相比，青椒云在多线程任务处理的速度和稳定性上，仍存在一定的追赶空间 。

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4.2.2 AI软件支持

青椒云在 AI 软件支持方面表现亮眼。它全面兼容主流 AI 创作软件，像 AI 绘画领域热门的 Stable-Diffusion，已被直接内置在云桌面服务中，软件参数也经过调优，即点即用。不过他们的Stable-Diffusion和DeepSeek是分开镜像，等于要分开付费，显卡都是A4000-16G。

同时，青椒云与众多领域专家、博主合作，在云桌面内置了丰富模型资源，涵盖多种风格与类型，但是在我选购的时候，发现社区镜像虽然很多，分门别类的，随机点来好几个都是高延迟，选中就会变成自动匹配数据中心。

4.2.3 AI生产力效率

Stable Diffusion：生成图像耗时约3分钟，资源占用率中等，偶尔出现延迟。

DeepSeek：处理文本耗时约2分钟，响应较快，但稳定性稍差，总是有卡顿感，会偶尔出现长时间思考，思考不出来等问题。

TensorFlow：训练模型耗时约30分钟，GPU性能较强，但价格较高。

4.2.4 用户体验

试用的AIGC标准版的云电脑，青椒云有专门的 AIGC 套餐，内置 StableDiffusion 可直接开启，但运行速度较慢，延迟达 150ms。体验中上！！！

4.3 顺网云

4.3.1 CPU性能实测

顺网云的 CPU 性能在实测中表现较为出色。它采用 10 代 i7 处理器，拥有 8 核 16 线程 。运行普通办公软件时，都能流畅完成。在一些对 CPU 算力要求较高的 AI 任务中，目前只DeepSeek大模型。

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4.3.2 AI软件支持

顺网云在 AI 软件支持方面，目前仅支持 DeepSeek 1.5b和7b这两种模型运行。

4.3.3 AI生产力效率

Stable Diffusion：无内置，会麻烦些，需要自行安装SD。安装后实测生成图像耗时约4分钟，资源占用率较高，稳定性一般。

DeepSeek：处理文本耗时约2分钟，响应速度一般，偶尔卡顿，文章过长的需要频繁点击继续写，很麻烦。

TensorFlow：训练模型耗时约40分钟，性价比高，但性能略逊于ToDesk云电脑和青椒云。

4.3.4 用户体验

试用的河北2区RTX4070的云电脑，整体流畅，稍微有几处卡顿，算力仅有DeepSeek大模型，运行使用起来，稍微有点延迟！！！

五、结论与建议

实测显示，使用 ToDesk云电脑助力旧电脑运行 AI，优势显著。具体展现在以下方面：

 1.ToDesk云电脑在AI算力支持上表现优异，配备高性能 CPU 与 GPU，显著优于旧电脑和部分竞品。

 2.支持流畅运行各类 AI 程序，DeepSeek-R1 (32b)，大幅缩短运算时间，提升AI创作效率。

 3.兼容性广，全面跨平台系统支持，并且通过网络连接即可使用，不受旧电脑软件兼容性困扰。

 4.性价比高，可选择的服务多，适合新手小白和专业创造者。

个人体验就是，ToDesk云电脑博主在使用过程中全程无卡顿，流畅度高，使用很舒适，如果追求这方面的可以选择ToDesk云电脑。青椒云博主在使用过程中，普通功能使用流畅度挺好的，算法那块稍稍有点卡顿。顺网云总体配置也挺不错，云电竞板块体验不错，但算力支持方面差点意思。

对云产品的建议：

在实测 ToDesk云电脑、青椒云、顺网云用于旧电脑运行 AI 后，建议云电脑服务商进一步优化网络传输稳定性，减少因网络波动导致的运行卡顿，保障 AI 运算流畅。适当增加免费试用时长，方便用户充分测试各功能是否契合自身需求。另外，可推出更灵活的套餐组合，根据用户 AI 任务负载，定制不同算力、存储和时长搭配，降低使用成本，同时加强技术支持，及时解决用户在使用云电脑运行 AI 时遇到的各类问题 。

对用户的建议：

 1.对于AI创作者和开发者，ToDesk云电脑是一个高效、稳定、经济的选择。

 2.可根据具体需求选择合适的云电脑服务，充分利用云端算力优势。

 3.实测三个云产品，从安装到使用，我很喜欢ToDesk云电脑的布局，更人性化，算力支持更高效，更便捷。青椒云和顺网云，在整体风格上稍微粗糙点，布局偏硬感，算力支持勉强接受，使用方面也还不错。

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