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隨著AI技術的快速發展，本地AI運算的需求也日益增長。AMD憑藉其強大的處理器與顯示卡，在Windows AI PC領域取得了重大突破。最新的消息顯示，搭載AMD處理器與顯示卡的AI PC，在經過驅動程式最佳化後，能夠在本機高效運行OpenAI gpt-oss 20b及120b等不同參數量的模型，這對於本地AI應用無疑是一項振奮人心的進展。

AMD Windows AI PC 本機AI運算核心優勢

Ryzen AI Max+ 395 硬吞120b參數模型
AMD Ryzen AI Max+ 處理器展現了強大的運算能力，即使面對120b這樣龐大參數量的OpenAI gpt-oss模型，也能夠流暢運行。這代表著使用者可以在本地進行更複雜、更精準的AI推論，而無需依賴雲端服務。這背後的核心提問是：「AMD是如何做到讓AI PC在本地運算如此龐大的模型？」答案在於AMD在硬體架構上的優化，以及針對AI運算的專門設計，使得處理器能夠更有效地利用資源，提高運算效率。

全新Adrenalin驅動程式的關鍵角色

AMD透過LM Studio和全新Adrenalin 25.8.1 WHQL驅動程式，進一步提升了AI PC的效能。這個驅動程式針對AI運算進行了最佳化，使搭載指定Ryzen處理器或Radeon顯示卡的Windows AI PC，在執行gpt-oss 20b與120b模型時，最高可達到每秒30組字詞（Token）的運算效能。這速度對於文字生成、語言翻譯等應用來說，已經相當實用。驅動程式的優化對於整體效能的提升至關重要，可以說是軟硬體協同合作的典範。

本地AI運算的潛在應用場景

本地AI運算的優勢在於數據安全、隱私保護以及低延遲。設想一下，使用者可以在本地進行敏感文件的摘要分析，或者在沒有網路連線的情況下進行語音辨識與翻譯。此外，遊戲開發者也可以利用本地AI運算來創造更智能的遊戲NPC，提升遊戲體驗。這些應用場景都展現了本地AI運算的巨大潛力。

AMD Windows AI PC 的優勢和劣勢分析

優勢：

• 數據安全與隱私： 本地運算無需將數據上傳至雲端，有效保護使用者隱私。
• 低延遲： 本地運算減少了網路傳輸的延遲，提供更即時的反應。
• 離線可用性： 在沒有網路連線的情況下，依然可以使用AI功能。

劣勢：

• 硬體成本： 高效能的AI PC通常需要較高的硬體成本。
• 功耗與散熱： 強大的運算能力也意味著更高的功耗與散熱需求。
• 模型更新： 需要定期更新本地模型，以保持最新的AI能力。

AMD 在AI PC領域的前景與未來動向

AMD在AI PC領域的發展前景相當樂觀。隨著AI技術的不斷進步，以及更多針對AI運算的硬體與軟體優化，我們可以預見AMD AI PC將在更多領域發揮重要作用。未來，AMD可能會進一步開發更高效能的AI處理器，並與

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