WiCi One：内置 4TB SSD 的 Wi-Fi 7 无线外置显卡盒，主打本地 AI

外置显卡（eGPU）方案已历经多次迭代，虽然在笔记本用户中占有一席之地，但尚未成为主流。随着 AI 热潮全面升温，越来越多的人开始关注通过配备显卡来在本地运行 LLM。WiCi One 正是专为这一场景设计，它还额外支持无线连接、多设备共享及本地存储。

上述特性组合在传统显卡领域颇为罕见，值得深入审视。WiCi One 核心采用 WiFi 7 协议进行数据传输。官方说明指出，客户端只需安装特定驱动，操作系统便会将其识别为普通显卡，而实际通信是通过无线网络与 WiCi One 完成的。

WiCi 详细解释称，若直接沿用标准通信方式，体验将非常糟糕，因为主机与显卡间的传统交互极度高频。在 PCIe 5.0 亚微秒延迟下这并非问题，但在无线环境下，即便是基础的状态查询操作都可能耗时数秒，涉及大量数据搬运的大型计算任务理论上可能需要数小时。

该公司声称，其驱动软件执行了高效的数据缓存、去重与压缩，并明智地甄别哪些硬件请求可本地处理，哪些必须通过无线传输。

这种运行模式及关注点分离带来多重优势：理论上，一块显卡可服务多台设备。提供 Python 库，可将 WiCi One 像普通 GPU 一样传递给 LLM；同时开放标准 HTTP API 以供网络访问，进一步证明多个客户端无需特殊配置即可共享 WiCi One。

运行 LLM 涉及大量数据交互，而采用混合专家（MoE）架构的最新模型可借助 SSD 作为后备存储在本地运行。WiCi 采取了巧妙设计，在机箱内直接集成 4TB PCIe 5.0 SSD，用于存储模型权重，既支持更大参数的模型，又间接减少跨网络传输开销。

WiCi 还表示，该设备可以未经修改直接运行游戏，但未详细说明预期性能。文档中仅提及 Vulkan 和 Direct3D，并对“并非所有 API 在首日都能完整支持”这一事实进行了委婉表述。Wi-Fi 并不适合支撑实时图形处理——要在 60 FPS 下于 16.67ms 内渲染数百万多边形和纹理——因此玩家使用传统 eGPU 会是更好的选择。