不是普通砌機，而是按你的 AI 工作流打造。
由本地端 LLM、AI Coding、AI Agent，到圖像生成、影音製作及專業模型運算，HKAIPC 以「模型 → 工作流 → 硬件」的方式規劃電腦。你不需要先成為硬件專家，只需要告訴我們你想跑甚麼、怎樣用、預算多少。
由入門、標準、進階，到圖像、影音、龍蝦 AI、本地端 AI Agent 及完全客製化。每個方案都為香港市場的AI用戶精心設計、包含模型建議、服務內容及港幣參考價等詳情。
適合 AI 初學者及一般本地端 AI 使用。
日常 AI 工作與本地模型的均衡方案。
面向較大型模型及高效能本地推理。
專為 AI 圖像生成及 ComfyUI 工作流而設。
AI 影片生成、語音轉錄及影音創作工作站。
針對「龍蝦 AI」 OpenClaw 類 AI Agent、自動化及工具整合工作流而設。
為長時間運行 AI Agent、本地 LLM、Coding Agent 及自動化工作而設。
從你的 AI 模型與工作流反推硬件，打造專屬 AI Workstation。
不同模型及工作流對硬件的瓶頸完全不同。文字 LLM 可能更關注 VRAM、RAM 與 Context；圖像生成通常更依賴 GPU / VRAM；影音工作則會同時涉及 GPU、CPU、RAM 與高速儲存；AI Agent 更需要多工及長時間運行的餘量。
所以 HKAIPC 不把「最高規格」當作唯一答案，而是先問：你會使用甚麼模型？會不會同時跑多個服務？每天運行多久？是否需要本地資料？未來會不會升級？然後才決定 CPU、GPU、VRAM、RAM、SSD、散熱及電源。
這種用途導向的配機方式，可以令預算集中在真正影響工作流的地方，同時保留日後升級的空間。
真正的 AI PC 需要整體平衡，而不是只換一張顯示卡。
按模型大小、量化及工作流決定 VRAM，而不是只看顯示卡名稱。
為 Agent、RAG、Docker、瀏覽器及多模型服務預留系統資源。
適合把合適的模型、文件及資料處理工作放到自己的電腦環境。
把複雜的硬件選擇，變成一個清晰的配置流程。
確認模型、軟件、資料量及每日工作流。
估算 VRAM、RAM、CPU、SSD 與多工需求。
按預算及供貨選擇兼容零件。
以穩定性、溫度及長時間負載作驗證方向。
為未來 GPU、RAM、SSD 或平台升級留空間。
由 VRAM、模型選擇到 AI Agent，先了解原理，再決定硬件。
為了打破地域限制與學習門檻，香港AI學院（AIEduHK） 積極推動覆蓋全港18區的「上門專業AI課程教學服務」。學院派出一支兼具業界實務與教學經驗的專業導師團隊，直接深入企業辦公室、學校校園、社區中心及各類教育機構，提供高度客製化的AI培訓方案。
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隨著生成式 AI 技術的急速發展，多模態與高互動性的 AI 模型正逐漸從雲端走向本地端部署。Meta 推出的 Muse Spark Open 引起了業界的廣泛關注。這款開源模型專為高效能、即時互動及創意內容生成而設計，讓開發者、研究人員及進階用戶能夠在本地端硬體上直接運行強大的生成式 AI 工作負載，兼顧資料隱私與極致的執行靈活性。以下我們將為您詳細拆解 Muse Spark Open 的系統需求、硬體配置方案、可執行的應用實例，助您打造最強的 AI 本地端工作站。
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「Command R 系列 - AI電腦砌機指南」，針對 Cohere 旗下的本地大語言模型（如 Command R7B、Command R 35B、Command R+ 104B 及最新推理架構）提供具體的硬體選配與系統規劃指南。
閱讀文章 →告訴我們你想跑的模型、軟件、用途與預算，我們從工作流開始幫你拆解。
