「養龍蝦」這一波再次大大推動了AI尤其是端側AI的普及浪潮，也暴露了AI普及過程中亟待解決的諸多問題，對於整個行業的發展都有極大的促進意義。

比如部署和執行的難題，說明當下AI應用的門檻還是太高，不能只面向專業人士，於是各種一鍵安裝和集成的方案紛紛出爐，普通用戶也能玩轉了。

比如安全和隱私的難題，尤其是個人和機構、企業的敏感數據，不能輕易上傳到雲端，只能在本地處理，於是端側AI PC的能力有了更大的用武之地。

比如Token成本的難題，畢竟龍蝦這種智能體背後都需要調用大模型，而且是完全不顧及成本、近乎無法控制的調用，所以只有本地部署纔是最終的解決方案。

在這波浪潮中，擁有CPU+GPU+NPU三大引擎組成的完整端側AI硬件與算力的AMD自然不會錯過，第一時間發布了相關教程，推薦在銳龍AI Max+平台上部署OpenClaw，畢竟其最大128GB統一內存和96GB共享顯存的配置是非常適合的。

有趣的是，為了更好地滿足算力、安全、成本方面的需求，AMD還提出了一個新的概念——「智能體主機」(Agent Computer)。

簡單地說，AMD推薦大家在AI時代配備兩台電腦主機，其中一台滿足傳統的工作、生活需求，另一台專門用來跑AI，無論是開發還是應用，無論是端側還是雲側，尤其是跑各種智能體，實現專機專用。

AMD認為，智能體主機，將是計算發展史上的又一個里程碑，可能會和一路走來的電子管計算機、大型機/小型機、PC個人電腦、互聯網、移動互聯網、雲計算一樣，意義重大。

AMD認為，無論是交互方式還是應用方式，智能體主機和傳統PC都截然不同，因為後者是用戶操作驅動的，而智能體主機是以AI智能體持續運行而驅動的。

具體來說，智能體主機不再需要傳統的鍵鼠顯示器等人機交互渠道，也不需要人坐在電腦前，手動打開應用，再一步步執行，而且每一步都等待人的精確指令、任務安排。

它的一切都由AI智能體自主驅動，可以永遠在線、連續工作，運行各種其他智能體，而且可以通過各種即時通信軟件，隨時隨地交互，獲得想要的結果。

你不需要像對待PC那樣親自操控它，只需將任務委託給它即可。

你在微信上發送一條消息，AI智能體就會開始行動。

你在Slack中提交一個任務，AI智能體就會接手處理。

你在Messages裏詢問進度，AI智能體就會向你反饋結果。

這就是完美的賽博牛馬啊！一人公司(OPC)真的可以實現了！

當然，要成為合格的智能體主機，尤其是既要高性能還要低成本，的確是有一定門檻的，除了基本的算力之外，最關鍵的就是顯存容量要足夠大。

作為最基本的要求，為了滿足全面的SOP標準程序要求，處理好記憶文件、技能規範、自學習上下文等，也就是養好一隻基本素質齊全的「龍蝦」，顯存不能小於10GB。

如果是一人帶N個AI員工，分管不同業務方向，就得考慮技能、上下文的膨脹和併發，顯存就得是N個10GB。

為了提升AI員工的「工作經驗」，私有知識庫是不能少的，這就得考慮不少於20GB顯存空間。

為了保證AI員工的基本素質隨時可用，而不是每次都調用雲端大模型(token費用就花不起啊)，就得在本地有一個至少35B參數的大模型，這就得喫掉25GB以上的顯存。

綜上，要想打造一台能帶動多個智能體或者說多個AI員工的智能體主機，得保證可用顯存至少有64GB。

如果用獨立顯卡，那怎麼也得三四塊高端卡，成本相當嚇人，而換成AMD銳龍AI Max平台的話，甚至不需要獨立顯卡！

銳龍AI Max平台的優勢大家應該不陌生了：

CPU方面是Zen 5高性能架構，最多16個純大核，最多80MB緩存。

GPU方面是RDNA 3.5架構的最多40個CU單元、32MB無限緩存，顯存位寬256-bit。

NPU方面是XDNA 2架構，峯值算力60 TOPS，原生支持Windows 11 AI+ PC特性。

內存更是支持UMA同一架構，四通道256-bit位寬、8000MT/s高頻率完美匹配GPU，最大容量128GB，可劃分最多96GB作為專用顯存，構建智能體主機堪稱完美。

根據測試，銳龍AI Max+ 395的端側AI推理性能着實亮眼。

基於Qwen 3.5 35B A3B大模型跑單個OpenClaw框架的智能體，輸出速度可高達45 tokens/s，，處理10000個輸入token只需要大約19.5秒，並支持最大26萬上下文長度，而且可以同時跑最多6個智能體，每一個的上下文長度都能達到9.5萬。

換成更大規模的Qwen 3.5 122B A10B模型跑，單個智能體的輸出速度仍然可以接近20 tokens/s，還能同時跑兩個9.5萬上下文長度的智能體。

另外，Qwen3-coder -next代碼優化模型的推理速度超過40 tokens/s，完美滿足代碼開發、調試等場景。

GPT-OSS-120B開源模型的推理速度更是能夠超過50 tokens/s，是所有測試中單智能體速度最快的。

經過長時間的培育，銳龍AI Max平台的產品已經十分豐富，衆多品牌推出了全形態產品，覆蓋Mini工作站、水冷工作站、移動工作站、筆記本、一體機甚至是掌機等，可實現全場景覆蓋。

它們都基於Windows 11操作系統，符合更多人的使用習慣，無論開發還是應用都有着廣闊的生態支撐。

即便內存價格瘋漲，銳龍AI Max產品的價格也可以控制在2萬元出頭，相比之下無疑是最實惠的AI主機方案。

基於銳龍AI Max+ 395的迷你AI工作站具備諸多不可替代的優勢，包括但不限於體積小巧便於本地部署和攜帶、數據隱私安全有保障、TCO成本優化、x86 Windows成熟生態、工作環境友好等等。

對比以往需要部署在機房的大型塔式工作站方案，基於銳龍AI Max+ 395的迷你AI工作站可以將體積縮小至僅僅十分之一，功耗降至十分之一乃至更低，模型參數量則能擴大兩三倍。

通過AMD與產業夥伴的通力合作，目前採用銳龍AI Max+ 395平台的AI和智能體解決方案已經非常豐富，行業白皮書就發布了多達11部，覆蓋衆多行業領域：財稅、教學、醫療、法務、數字人、招投標、數據分析、辦公助手、會議系統、保險理財、供應鏈管理，等等。

比如針對醫療資源不均衡、人人都想看專家的看病難問題，晶耀智遠打造了AI多智能體醫療科研解決方案。

它以銳龍AI Max+ 395為核心算力底座，形成了適配醫院科室的本地化、輕量化、高算力的智慧醫療服務體系，集成醫療專用算法和專家知識庫，融入專科醫生的思維鏈，6大功能智能體可全面覆蓋診療、建檔、預警、應急等場景，有效解決了對醫療專業模型幻覺、數據管理難等痛點。

在教育行業更是實現了全場景覆蓋的解決方案矩陣，覆蓋教學、科研、教務、管理等四大教育核心環節，遍佈同濟大學、北京大學、南京醫科大學、復旦大學等等，都運行在不同品牌的銳龍AI Max+ 395迷你工作站上。

比如為了解決高校科研人員研讀海量專業論文費時費力的問題，Ryypol創新性地將靜態論文轉化為「可交互對話」的智能體，不僅能隨時解答文獻疑問，更能深度解析晦澀原理，利用「文生圖」技術將抽象概念直觀可視化。

比如行者AI的校園智算終端解決方案，以自研多模態大模型為核心，融合AI+美術、AI+音樂技術，提供AI繪畫、智能評測、互動創作、詞曲生成等一體化能力，目前已覆蓋30餘個省市、300多所院校。

2025年普遍被視為「智能體元年」，OpenAI創始人之一Andrej Karpathy則認為，2025年是我們進入「智能體元十年」的開端。

很顯然，智能體將在很長一段時間內處於起步階段，衆多技術和非技術原因都註定了它不可能快速成熟、普及，需要通過硬件、軟件、生態等各方面的持續大力培育。

「養龍蝦」的火爆很好地印證了這一點。它一方面吸引了更多人嘗試智能體，另一方面也暴露了諸多亟待改進的問題，包括如何降低使用門檻、如何保證安全、如何節省成本等等。

在這方面，AMD憑藉全方位領先的AI技術和產品，做了很好的努力和嘗試，提供了一個非常好的思路。

可以說，AMD銳龍AI Max系列平台堪稱當今Windows端側AI算力的天花板，也是養龍蝦這種本地智能體運行的理想底座。

憑藉Zen 5 CPU、RDNA 3.5 GPU、XDNA 2 NPU三大先進架構算力引擎，獨特的128GB超大統一內存、96GB超大動態顯存能力，再加上豐富的產品形態、成熟的Windows 11生態系統，銳龍AI Max系列絕對是智能體主機的首選平台，全面實現跑得多、跑得快，還省錢，又安全。

也許，你真的需要考慮來一台「龍蝦專用機」了！