618想换电脑跑AI？先听我一句劝。

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文章摘要

随着618购物节的到来，许多人开始考虑更换设备，尤其是那些对AI技术感兴趣的用户。许多朋友询问关于适合学习AI的笔记本电脑配置，这引发了对本地与云端AI部署的深入讨论。本地部署AI模型的核心在于算力需求和隐私安全。对于需要处理大量隐私数据或进行自定义工作流的用户，本地部署是唯一的选择。本地部署的模型不仅避免了数据泄露的风险，还能在不联网的情况下运行，确保了数据的绝对安全。

在本地部署AI模型时，显存是关键因素之一。模型的参数量决定了所需的显存大小，例如1B的模型需要4GB显存，而8B的模型则需要16GB显存。通过量化技术，如FP16或INT8，显存需求可以进一步降低，使得在本地运行较大模型成为可能。例如，DeepSeek的Qwen3-8B模型可以在16GB显存的设备上顺利运行。然而，对于参数量更大的模型，如14B及以上，本地部署的难度显著增加，通常需要更高端的显卡，如4090或5090。

除了语言模型，图像、视频、音频和3D模型也遵循类似的逻辑。ComfyUI是一个强大的本地生产力工具，但其使用前提是显卡能够支持相关模型的运行。本地部署的另一个优势是无限免费使用，避免了云端服务的积分焦虑和排队延迟。然而，本地部署的局限性在于算力受限，无法运行参数量过大的模型，而这些模型通常具有更好的表现和更广的知识面。

对于那些需要处理敏感数据的企业或个人，云端部署大模型是一个更为可行的选择。云服务提供商如火山引擎、阿里云等，能够提供强大的算力支持，确保模型的稳定运行。例如，Qwen2.5 72B模型需要4张48GB显存的显卡，这在云端部署中更为经济高效。对于偶尔使用且不涉及隐私数据的用户，租用服务器也是一个不错的选择。

在设备选择方面，根据预算不同，推荐了几款性价比高的笔记本电脑。例如，5000元档的机械革命极光X，6000元档的HP暗影精灵11，以及8000元档的机械革命蛟龙。这些设备均配备了适合AI学习的显卡，如5060Ti、5070和5070Ti，能够满足大多数本地AI模型的需求。

总的来说，选择本地还是云端部署AI模型，取决于具体的算力需求和隐私安全考虑。对于那些需要处理敏感数据或进行自定义工作流的用户，本地部署是唯一的选择；而对于那些需要强大算力支持且不涉及隐私数据的用户，云端部署则更为经济高效。在设备选择上，根据预算和需求，选择适合的显卡和配置，能够确保AI学习的顺利进行。