
經濟入門 AI 電腦
適合 AI 初學者及一般本地端 AI 使用。
- Llama 3.1 8B
- Qwen3 8B
- Gemma 3 4B
- Mistral 7B
- Ollama / LM Studio
- 等等...
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。
隨著 ChatGPT、Stable Diffusion、Flux.1 以及 Llama、Qwen 等開源大語言模型(LLM)的爆發式成長,越來越多創作者、工程師與企業選擇自組「AI 電腦」。但在動手組裝之前,很多人常問:究竟「AI 電腦砌機(組裝 AI 電腦)」是什麼?它跟我們平時組裝的普通電競 PC 有什麼不同?
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AI 電腦的價格區間也相當寬廣。決定 AI 電腦價格的核心關鍵在於顯示卡(GPU)的顯存(VRAM)容量、系統記憶體(RAM)規模以及整機的供電散熱配置。本篇文章將為你詳細解析不同預算層級的 AI 電腦規格與市場價格參考,幫你把每一分錢都花在刀口上。
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許多人在接觸「本地 AI」時常常會問:既然線上已經有 ChatGPT 或 Midjourney,為什麼我們還需要一台專用的 AI 電腦?它到底能用來做什麼?本篇文章將為你詳細拆解 AI 電腦的主要用途、本地運算的核心優勢,以及如何規劃一台高效能的 AI 算力主機。
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。