隨著AMD Ryzen AI Max+ 395處理器與高效能獨立顯卡技術的發展，迷你電腦在本地運行AI模型的能力大幅提升，其中Ryzen AI Max+憑藉高達128 GB的統一記憶體，能處理大型AI模型，而搭載RTX 5090 mobile獨立顯卡的機種則以運算速度見長，讓消費者能依據需求選擇最適合的個人AI運算方案。
隨著人工智慧（AI）技術日益普及，如何在個人電腦上流暢執行大型AI模型，成為許多科技愛好者與開發者關注的焦點。最新報導指出，迷你電腦的AI運算能力正大幅提升，其中以搭載 AMD Ryzen AI Max+ 395 處理器的機種，與採用獨立顯示卡的方案，成為市場上兩大主流。
目前，決定迷你電腦能否運行大型AI模型的關鍵在於顯示卡所能存取的記憶體容量。AMD Ryzen AI Max+ 395 (代號 Strix Halo) 是一款整合型晶片，其內建顯示卡最多可配置高達 128 GB 的統一記憶體（unified memory），其中高達 96 GB 可分配給顯示卡使用。這項技術讓個人用戶在家中就能運行過去需要數萬元高階顯示卡才能處理的AI模型，為本地AI運算帶來革命性改變。
另一方面，傳統的獨立顯示卡（discrete GPU）方案也持續進化。例如，搭載 NVIDIA RTX 5090 mobile 獨立顯示卡的迷你電腦，雖然在顯示記憶體（VRAM）容量上，最高限制在 24 GB，適合運行約 24 至 32 億參數的AI模型，但其卓越的頻寬（memory bandwidth）表現，能提供極快的運算速度。運行大型語言模型（LLM）需要充足的顯示卡記憶體、記憶體頻寬，以及神經處理單元（NPU）來處理特定任務。
NPU 專為AI運算設計，負責處理短期、低功耗的任務，例如微軟 Copilot+ 的認證功能，而 AMD Ryzen AI Max+ 395 內建的 NPU 效能可達 50 TOPS（每秒兆次運算）。然而，對於複雜的大型語言模型，主要負擔仍在於顯示卡的運算能力和記憶體容量。統一記憶體架構的優勢在於其能讓中央處理器（CPU）、顯示卡和 NPU 共享 LPDDR5X 記憶體，使得輕巧的迷你電腦也能載入通常需要多張專業顯示卡才能處理的模型。
在實際效能表現上，若要運行龐大的 700 億參數模型並進行 Q4 量化（quantization，一種壓縮模型大小的技術），Ryzen AI Max+ 的處理速度約為每秒 14-18 個 Token（Token 指的是AI處理的基本語言單位）。而針對如混合專家模型（Mixture-of-Experts, MoE）這類模型，Ryzen AI Max+ 能達到每秒 18-70 個 Token。優化良好的 300 億參數模型，甚至能達到接近每秒 100 個 Token 的速度。
市場上已有多款迷你電腦採用這些新技術。例如，GMKtec EVO-X2 是目前搭載 128 GB 統一記憶體最經濟實惠的選擇，其 64 GB 版本也足以處理高達 300 億參數的模型。Beelink GTR9 Pro 則提供相同的 128 GB Ryzen AI Max+ 395 晶片，並額外支援雙 10 Gigabit 網路與雙 USB4，適合建構個人AI實驗室。而 FEVM 推出搭載 Ryzen 9 9950X3D 處理器與 RTX 5090 mobile 獨立顯示卡的 FN80G 及 FA80G 等機種，則適合追求中型模型極致速度的用戶。蘋果的 Mac Studio 和 Mac mini 也被拿來與這些新興迷你電腦的本地 AI 運算能力進行比較。
對於希望運行最大型 AI 模型的使用者，搭載 128 GB Ryzen AI Max+ 395 的迷你電腦，像是 GMKtec EVO-X2 或 Beelink GTR9 Pro，是值得考慮的選項。而若追求中等規模模型的高速運算，配置 24 GB RTX 5090 mobile 的迷你電腦則較為合適。對於預算有限的用戶，64 GB Ryzen AI Max+ 機種便足以運行高達 300 億參數的模型。隨著技術持續演進，AMD 也已展示透過多台 Ryzen AI Max+ 機器叢集，來運行萬億級參數模型的潛力，預示著個人AI運算的未來發展。