AI Workstation 大爆發：由「飯盒」Size 超算到頂級 PC，你應該如何選擇？
如果說前兩年大家都在搶購 H100 這種「核武器」級別的顯示卡，那麼 2026 年的趨勢就是將這些核武器小型化，塞進你的書枱。
市面上突然湧現了一批新面孔，今次我們精選了 4 款代表性機種 來探討。這些都是NVIDIA 的親生仔與契仔（純血 AI 微型伺服器） 其核心都是 NVIDIA Grace Blackwell (GB10) 平台。簡單來說，它們是將幾十萬美金的伺服器技術，濃縮進一個 1-2 公升的盒子裡。
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NVIDIA DGX：這是公版，定義了行業標準的「老大哥」。
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ASUS Ascent GX10：華碩推出的量產版，造工精良，目前市面上能見度最高。
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Gigabyte AI TOP ATOM：技嘉將其整合進自家的 AI TOP 生態圈，強調軟件容易上手。
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MSI EdgeXpert MS-C931：微星這款比較硬派，設計偏向工業邊緣運算，主打耐用。
到底甚麼是「AI Workstation」？它跟電競電腦有何分別？
很多人誤以為「顯卡勁」就是 AI Workstation，拿部 RTX 5090 跑 Game 雖然爽，但在 AI 領域卻可能處處碰壁。真正的 AI Workstation（特別是上面第一梯隊那四款），核心差異只有兩個字：「記憶體（Memory）」。
目前的頂級消費級顯示卡（如 RTX 5090）顯存頂多 32GB。這就像是一架法拉利，跑得極快，但車尾箱很小。如果你要搬屋（跑大模型），法拉利也無用武之地。
而 ASUS GX10 或 NVIDIA DGX這類機器，配備了 128GB 的統一記憶體。這意味著 CPU 和 GPU 可以共享這巨大的空間。這讓它們變成了一架「以法拉利速度奔馳的貨櫃車」。你可以把原本需要百萬級伺服器才跑得動的 70B（700 億參數）甚至更大的模型，完整地塞進這一個小盒子裡運行，而不需要對模型進行「閹割」（量化）。
這就是 AI Workstation 的定義：為了吞吐巨大數據模型而生的特種運算設備。
既然有 ChatGPT/Deep Seek，為何我要自己花錢建 Workstation？
每個月付 20 美金用 ChatGPT 不香嗎？為何企業或個人開發者要花大錢買硬件？這裡有三個無法忽視的理由：
1. 私隱，還是私隱 這是最致命的。律師樓不敢將客戶合約上傳給 OpenAI，醫院不敢將病歷放上 Cloud，科技公司不敢將核心 Code 貼給 Claude。 擁有 AI Workstation，意味著你拔掉 Lan 線，AI 依然能運作。數據從頭到尾都在你的桌子上，這就是物理級別的安全。
2. 它是「聽話」的 線上服務都有道德審查和內容過濾。你想寫本暗黑小說，或者研究某些敏感的網絡安全攻防技術，ChatGPT 會拒絕回答。本地模型完全聽命於你，沒有過濾器，沒有說教。
3. 專屬知識的深度 線上 AI 是通才；本地 AI 可以是專才。你可以將自家公司過去 20 年的所有技術文件「餵」給本地 Workstation，訓練出一個只懂你們公司業務的超級專家，這是通用型 AI 做不到的。
實戰教學：如何用這些機器建立 LLM？
別被「建立模型」嚇怕，現在的技術棧已經非常成熟。在 ASUS GX10 或 Gigabyte ATOM 這種等級的機器上，流程大致如下：
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環境是基礎：這些機器通常運行 Linux (Ubuntu)。你會用到 Docker，這是現代 AI 的標準容器技術。NVIDIA 通常會預裝好 Driver 和
NVIDIA Container Toolkit，省去你最頭痛的配置環節。 -
挑選大腦 (模型)：去 Hugging Face（AI 界的 GitHub）。因為你有 128GB 記憶體，請直接下載 Meta 的
Llama-3-70B或者 Mistral 的頂級模型。記得，下載FP16或FP8這種高精度版本，別拿那些被壓縮到「失智」的 4-bit 版本來湊合。 -
啟動引擎：不寫複雜 Code，我們使用開源的推理引擎，比如 vLLM。它能極大化你的硬件效率。
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一句指令大概長這樣：
docker run vllm --model llama-3-70B
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裝個靚仔介面：這時模型已經在後台跑了，但你不想看黑底白字的 Terminal。安裝 Open WebUI，它會提供一個跟 ChatGPT 一模一樣的網頁介面。打開瀏覽器，輸入
localhost:3000，恭喜，你擁有了自己的私有 ChatGPT。
AI Workstation實踐例子
除了一般常用的 AI 聊天，這些設備的算力能轉化為真實的生產力：
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企業內部的「萬事通」 (Private RAG) 將公司所有的 PDF、法規文檔、技術手冊做成向量數據庫。員工問：「根據 S230 號手冊，摩打過熱該怎麼修？」AI 立刻檢索內部文件並回答，準確且不外洩。
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醫學影像分析 (Edge Inference) MSI EdgeXpert 很適合這種場景。接上顯微鏡或 CT 機，AI 即時在本地分析影像，標記潛在病灶。因為不需要上傳 Cloud，沒有延遲，亦符合醫療法規。
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無限的創意素材庫 遊戲工作室不需要再買圖庫了。在本地跑
Flux.1或Stable Diffusion XL，24 小時不間斷生成幾千張場景概念圖、紋理貼圖，而且沒有版權爭議，不用擔心被反 AI 盜圖軟件偵測。 -
程式碼審計員 軟件公司可以在內網部署
DeepSeek-Coder或CodeLlama的全量版本。工程師 Commit Code 前，讓 AI 進行漏洞掃描和優化建議，完全不用擔心 Source Code 洩漏給微軟或 OpenAI。 -
專屬領域的模型微調 (Fine-tuning) 這是高階玩法。例如你是一間翻譯社，你可以用過去幾年的高質素翻譯稿，在 ASUS GX10 上對大模型進行微調（Fine-tune）。訓練出一款「專門翻譯你們特定領域文風」的 AI，效率翻倍。