無論是在網路上的論壇討論，或是電視上的新聞報導，你今年應該都有聽過「養龍蝦」這個出現在科技領域的特殊名詞，而這是今年異軍突起、爆發性成長的「AI Agent（代理式 AI）」所掀起的一波千層浪！而其中知名度最高的領頭羊「OpenClaw」因為產品以「龍蝦」為形象，也意外讓「養龍蝦」成為本地端部署 AI Agent 的代名詞。
不同於過往「一問、一答」的對話型 AI 工具，OpenClaw 這樣的 AI Agent 最大的不同之處就是「會思考、能自主行動」，在我們下達命令、敘述需求之後，他就能依循目標設法解決問題、找出最佳方案，最後使命必達。不過雖說 OpenClaw 功能強大，但對於一般人來說，要搞懂如何完成各類套件安裝、 設定、AI 模型與通訊工具的串接…等「初始任務」，就是一件頗具難度的挑戰，更不用說還有像是電腦硬體的配置選擇與優化，都需要花費許多功夫解決。
也因為看到這一波「龍蝦熱」，台灣知名的電腦硬體零組件銷售通路歆宇科技 / AUTOBUY 購物中心決定走一條不同於其他人的路－針對 AI Agent 需求，AUTOBUY 不只讓你諮詢硬體配置建議、賣你電腦零組件，更透過客製化服務，提供想要入門「養龍蝦」的電腦玩家完整的系統部署指引，甚至提供獨家程式，幫你打通接軌 AI Agent 功夫的「任督二脈」！而這一套完整方案的推手，正是 AUTOBUY 董事長黃俊頴，至於為何他要自己親自下場「練功」、又如何搭上 AI Agent 的熱潮帶領公司營運轉型？接下來 T 客邦的報導就將為大家獨家揭密！
從光華商場門市到電商先趨，AUTOBUY 讓「互動體驗」體驗無縫接軌數位服務
對於許多資深電腦 DIY 玩家來說，歆宇科技可說是再熟悉也不過的通路品牌，首間門市在 1996 年創立於光華商場，後續更是圍繞著台北光華商圈開立多達 13 間門市，成為許多人組裝電腦、購買硬體零組件的重要去處。後來隨著電商平台的興起，再加上歆宇董座黃俊頴多年積勞成疾，促使他決定讓公司順應時代，逐漸縮編實體門市，並以「AUTOBUY」之名全面轉型為線上大型通路。
雖然轉型為數位化的線上銷售形式，但 AUTOBUY 卻承襲了過往傳統實體門市的核心優勢－重視與顧客的互動、能提供有溫度的客製化服務。不同於一般電商客服制式化的客服 SOP、不帶感情的回覆內容，AUTOBUY 的客服人員能在營業時間內即時回覆客服的詢問，更能依據客戶提出的特殊需求，即時搭配出符合條件的規格，直接在線上開設專屬賣場下單，甚至還能議價或尋求技術諮詢，讓消費者如同當年在實體門市與店員互動一樣的體驗。
黃俊頴董事長受訪時表示：「很多人都認為網購冷冰冰的、沒有什麼人情味，因此在做 AUTOBUY 的時候，我就希望能保留以前在光華商場面對面服務客人的感覺」。也因為這樣的理念，造就了 AUTOBUY 獨特的電商平台氛圍。而這樣的服務文化，也成為 AUTOBUY 在今年跨入 AI Agent 服務領域的重要原因之一。
極客老闆親自「練功」，帶領 AUTOBUY 從硬體銷售通路轉型「本地端 AI 落地顧問」
之所以 AUTOBUY 能快速因應 AI Agent 風潮，為消費者提供完善技術服務的主要原因，其實就源自於黃俊頴董事長本身就是「身入其中」的重度 AI Agent 玩家。在電腦硬體領域打滾 30 多年的他，對於科技發展的敏感度極高，而且他不僅止於趨勢觀察，更是願意自己「當小白鼠」的老闆。在得知有 OpenClaw 這樣的新工具之後，他就展開了自己的「練功」之路，甚至不惜砸下數百萬購買 8 張具備頂級規格的 NVIDIA RTX PRO 6000 專業顯示卡組成一台 AI 伺服器，並針對不同量級的開放式大語言模型（LLM）進行實測，後續更購入像是 NVIDIA DGX Spark 這類的小型 AI 主機實測不同環境下 LLM 的效能表現與性能優化。
也因為長達數個月的實測，黃俊頴詳細記錄各種硬體架構在地端運行模型時的效能差異、記憶體頻寬瓶頸與軟體相容性痛點，並從中累積了極其珍貴的第一手 Know-how。同時他也自行撰寫工具程式，讓原本 LLM 與 AI Agent 安裝部署的過程化繁為簡。在累積豐富經驗之後，也讓 AUTOBUY 更有底氣推動 AI Agent 的相關服務，黃俊頴董事長認為：「如果沒有先幫客戶搞清楚 AI Agent 怎麼用？怎麼樣的硬體能跑動多大的模型？能做到哪些事情？就有可能被客戶投訴，認為實際的使用體驗『不如預期』，如此一來反而傷害到自己的品牌信譽」。
黃俊頴董事長長期觀察 AI 技術的發展，在兩三年前就發現到大型企業因為資料隱私保護、雲端 AI 長期使用成本…等問題，掀起第一波「EDGE AI」的本地端 AI 部署趨勢，不過由於強大算力的 AI 伺服器價格動輒數百至上千萬，因此成為大型企業才能負擔得起的數位轉型投資。不過隨著近幾年開源模型的發展逐漸成熟，再加上 OpenClaw 這類功能完整的 AI Agent 框架問世，透過開源社群共同維護持續進化，讓一般消費級硬體也能負載運行，因此推出後就一炮而紅。
除了自己看好 AI Agent 的未來發展，黃俊頴董事長也觀察到近幾年個人電腦硬體銷售重要推手的「電競市場」逐步放緩，尤其是在記憶體價格爆漲、獨立顯示卡大廠不再推出新產品的情況下，銷售更是大幅下滑。但與此同時，「本地端 AI」爆發式的需求，成為接棒硬體銷售推手的最大潛力股，而這也是 AUTOBUY 希望為客戶引路、引導用戶活用 AI 的主要原因。未來 AUTOBUY 也計畫逐步拓展服務範圍，為預算有限、數位轉型成本有限的中小企業，成為務實親民的「本地端 AI 落地顧問」。
老闆親傳「本地端龍蝦機」最佳規格！AUTOBUY 獨家優化工具助你打破效能瓶頸
在提到「養龍蝦」用什麼樣規格的機器這個問題，黃俊頴董事長提到，OpenClaw 這類的 AI Agent 其實本身並不吃硬體，重點在於「本地端 LLM 的整合」對於硬體來說就會有一定的門檻。過往大家可能認為，本地端要跑 LLM，顯卡本身的效能應該要愈高愈好，但與 AI 圖片、影片生成不同的是，LLM 模型隨著規模大小的差異而影響實際的能力，若要使用能力更為強大的 LLM 就需要選用參數較大的量體，若是顯示卡的記憶體（VRAM）不足，可能連穩定運行都有困難。
黃俊頴董事長也舉了一個非常生動的例子：目前消費級最強的顯示卡應該是 NVIDIA GeForce RTX 5090 就像是性能頂尖的超跑，雖然極速非常快，但內部空間有限、只能坐得下兩個人，因此可以使用的 LLM 類型有限；而市面上的 AI 電腦如 NVIDIA DGX Spark、Mac Mini 採用規格較大的 128GB 統一記憶體，更像一台九人座廂型車，論速度絕對比不過超跑，但車內容量更大，可選擇能力更強、規模更大的 LLM 運行。若是想要兼顧「跑車級」算力與「廂型車容量」的更大 VRAM 規格，他會建議採用性價比較高的大容量 VRAM 顯示卡－例如 Intel Arc Pro B70 32G，採用多張串接的方式，同時提供強大的算力與整合後更大的 VRAM，更有利於大型 LLM 的高速運行。
也因為 AI Agent 開源框架的普及化，使得「養龍蝦」熱潮從極客圈蔓延至一般民眾，讓 AUTOBUY 看到消費市場對於硬體需求的變化：
- 全時段運行的省電效益：龍蝦機需要長時間、甚至不關機運行，也因此硬體會建議採用較節能的選擇，像是 Intel Core Ultra 系列 CPU 就因為節能特性，詢問度明顯提升。
- 高 VRAM 顯卡需求增溫：因為本地端 LLM 運行需求較高的 VRAM，讓消費者較偏好 RTX 5060 Ti 16G、RTX 5070 Ti 16G 這類選擇，RTX 5060 8G 與 RTX 5070 12G 的顯卡相對不受青睞。此外，擁有較大 VRAM 容量但價格相對更為便宜的 Intel Arc Pro B70 32G 擁有極致性價比，也漸漸成為許多 AI 玩家推薦的選擇。
- 需求客群類型轉變：因為 AI Agent 的興起，來詢問 AI 專用機的人變多了，而且不同於過去以企業或是高階用戶為主，現在更多的是一般消費者像是學生族群，因為學校有要求修習 AI 相關課程，因此營造出更多需求。
在觀察到消費者對於 AI Agent 與本地端模型部署的差異化需求，黃俊頴董事長直接以「預算分層」的方式，區隔出不同價位帶、功能性不同的規格建議：
個人玩家款（預算 3 - 5 萬元新台幣）
以目前大型 VRAM 規格的顯示卡來說，性價比最高的莫過於 Intel Arc Pro B70 32G，搭配入門的主機板、Intel Core Ultra 5 等級的處理器與 32GB RAM，就能流暢起跑 Qwen3.5-35B 、DeepSeek R1-32B 規格的主流模型。黃俊頴董事長也提到，相較於 NVIDIA 顯示卡對於現有 LLM 模型的部署相容性較高，Intel 顯卡可能會有效能最佳化、環境調校相容性的問題，不過這些坑他都已經踩過了，透過 AUTOBUY 自行開發的程式可以最佳化 Ollama 的設定，讓你電腦買回家就能輕鬆使用。
小型企業、工作室入門款（預算 10 萬元新台幣）
針對小型企業與工作室的小規模多人使用需求，黃俊頴董事長推薦近期新推出的 Intel Core Ultra 7 270K Plus 處理器搭配支援 PCIe x8 + x8 主通道分流的 Z890 晶片主板，即可以兩張 Intel Arc Pro B70 32G 顯卡搭配出總共 64 VRAM 的環境，做到流暢運行 70B 規格的大模型。
而這樣組合的花費，大概等同於一張 NVIDIA GeForce RTX 5090 的價格，而且 VRAM 規模整整提升一倍，能夠跑得動的模型差很多，CP 值也超高。除此之外， Intel Core Ultra 7 270K Plus 的效能表現可以比擬前一代的 Intel Core Ultra 9，除了本地端模型運行，還能執行更多任務，而且超低功耗的表現，即使 24 小時常態開始運行，也不用擔心電費會有壓力。
主流企業款（預算 30 萬元新台幣）
若是規模較大的中小企業、或是大型企業的部門級單位要導入適合多人使用的本地端 AI 機，建議可以採用工作站級的主機板直接串接四張 Intel Arc Pro B70 32G 顯卡，就能打造擁有 128GB VRAM 的進階環境，實測可以穩定運行 120B 以上的超大模型。
黃俊頴董事長也補充，這樣的組合可選用 LLM 的量體規模上相當接近 NVIDIA RTX PRO 6000 的等級，雖然效能表現仍有不足，但相較之下價格精省許多，應對主流企業的本地端 AI 應用需求絕對足夠。
AUTOBUY 專屬優化工具，輕鬆彌平用戶的 AI 技術落差
黃俊頴董事長提到：「我們經常遇到一般消費者來資諮 AI Agent 的問題，雖然這些開源框架可以免費安裝使用，但卻往往會遇到許多硬體配置與軟體優化調校的問題」。為了讓使用者前往 AI Agent 之路能「一路暢通」，AUTOBUY 開發了多款獨家輔助工具，甚至可以做到「一鍵優化」。像是針對 LLM 的安裝，AUTOBUY 的專屬工具就能做到「自動偵測硬體配置、自動調校 Ollama 參數配置」，省下手動輸入指令、除錯與改設定的麻煩。
除此之外，針對本地端 LLM 過去「爆 VRAM 即崩潰」的使用痛點，AUTOBUY 也透過黃俊頴董事長的實務經驗撰寫一套「混合模式」的優化程式，這項技術能依據硬體上限，將大模型進行切層處理：例如將模型 75% 的權重精準塞進顯示卡的 VRAM 中，將剩餘的 25% 逼進系統主記憶體（DRAM）中進行延伸。同時，針對地端 LLM 搭配 AI Agent 運行時，容易因為記憶體爆載而「失憶」的痛點，該程式能自動將模型的「上下文長度（Context）」調校至地端硬體最舒適且不易溢出的 128K 至 256K 甜蜜點。透過這項「榨乾硬體極限」的軟體優化，讓原本需要極昂貴設備才能執行的 32B 或 35B 大模型，在普羅大眾的平價主機上也能流暢運行、不中斷思緒，大大降低了「養龍蝦」的硬體代價。
聰明消費趁現在！AUTOBUY Intel 618 促銷活動強勢來襲！
近期想要用最划算的價格入手「龍蝦機」，肯定不能錯過 AUTOBUY 在年中重點促銷檔期「 618 購物節」所推出的 Intel 專屬優惠福利！只要在 618 檔期中購買 AUTOBUY 指定 Intel 處理器與顯示卡的套裝主機，除了優惠價格之外，購機更直加碼贈送世界第一品牌「施耐德電機」在台製造的 APC Easy UPS BV1000-TW 1000VA 不斷電系統。
同時在機器出貨時，工程團隊也將直接在主機內預裝好目前最頂尖的開放 LLM，包括 Qwen3.5-35B 與 DeepSeek R1-32B，並針對硬體配置進行最佳化。此外，AUTOBUY 也將直接提供客戶完整的 OpenClaw 使用說明與安裝設定教學影片，並提供客製化工具程式，讓你電腦開機後即可輕鬆完成 AI Agent 的部署，同時也可以前往 AUTOBUY 全新開闢的「AI 部署與設定相關討論」專區，提供你更多關於 AI Agent 的進階攻略參考，也能讓大家可以互動討論，AI 應用能力一起升級！
結語：進入本地端 LLM & AI Agent 領域，現在正是時候！
在受訪結尾，黃俊頴董事長也對 T 客邦讀者提出建議：「如果你現在還沒接觸過本地端 LLM對或開始使用 AI Gent，你應該立刻就開始投入研究，因為這是一場即將改變所有人工作方式的『生產力革命』」。他指出，過去的雲端 AI 雖然使用方便，但訂閱費用逐漸提升，再加上搭配 AI Agent 運行時以 Token 計費的方式，讓 AI 應用的代價愈來愈高，更不用說將資料丟上雲端可能產生隱私洩露、甚至成為 AI 模型訓練資料的風險。上述的這些問題也成為地端 LLM 部署漸漸成為重點話題的主要原因。
相較之下，透過電腦硬體可控的成本投資再加上本地端 LLM 的建置，對於未來以 AI Agent 自動化持續執行任務的運行方式而言，省下的 Token 費用極為可觀，同時你的重要資料也完全保存在本地端，無論是個人使用或是企業應用，都能確保隱私的完整防護。
當然，無論是本地端 LLM 或是 AI Agent，都有一定的學習門檻，即便 AUTOBUY 試圖將入門的成本降至最低，仍舊需要使用者擁有一定的基礎概念，黃俊頴董事長也建議大家，不妨可以「用 AI 學習 AI」，直接用隨手可得的 AI 工具發出疑問，並隨時關注最新模型資訊和技術發展就能跟上進度。當然，透過 AUTOBUY 有溫度、懂用戶的硬體夥伴，也能幫助你用最聰明、最具性價比的方式，輕鬆入門本地端 LLM 與 AI Agent 的應用。
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