智能体计算机：一次购买，尽享云级智能

AI 提升了人的能力。开发者可以更快地构建应用；创作者只需数小时而非数周就能生成视频、音乐、图像和 3D 素材；企业则可以通过智能体来自动化调研、客户服务、数据分析与重复性工作流程，让智能体在收到初次指令后即可长时间保持运行。

然而，随着 AI 从偶尔使用转变为持续使用，一个问题愈发凸显：生成内容的成本可能会非常高昂。

每一次视频渲染、每一条音乐生成指令、每一轮智能体循环、每一次代码编写会话、每一次文档处理以及每一次工具调用，都会消耗算力。在云端，这通常意味着信用值消耗、订阅扣费或按 Token 计费的开销。AI 越实用，用户的使用频次就越高；而使用越频繁，账单压力就越突出。

“智能体计算机”正好可以解决这一问题。

智能体计算机是专为持续运行 AI 工作负载而构建的专用本地系统。它不仅仅是一台偶尔用来与模型聊天的 PC，而是面向智能体、开发者、创作者和小型团队打造的本地 AI 引擎。智能体计算机能够进行推理、生成内容、自动执行任务和自主迭代，而无需将每个任务都发送到云端处理。

借助 AMD 锐龙 AI Max 处理器、AMD Radeon AI PRO 显卡和 AMD ROCm 软件，面向未来的智能体计算机正在成为现实。

AI 需求正变得持续化

生成式 AI 的第一波浪潮以提示词为核心，而下一波浪潮则是以智能体为核心。

智能体不只是生成一次性回复。它们会读取信息、制定规划、做出修改、调用工具、检查结果并继续工作。这使它们变得强大，但也意味着它们会消耗大量资源。单个智能体框架每天可能消耗超过一百万个 Token。对于运行编码智能体、研究智能体、内容生成智能体或工作流程自动化的团队来说，Token 需求会迅速增长。

有效的解决方案不是停止使用云端 AI，而是在正确的地方运行正确的工作负载。

前沿云端模型依然不可或缺，可用于处理高难度推理任务。但是，在许多工作流程中，并非每一步都需要使用前沿模型。本地模型完全可以应对初稿撰写、内容总结、代码迭代、文档处理、结构化信息提取以及其他重复性的“苦力活”；对于需要保护隐私、减少延迟和控制成本的任务场景，本地模型的优势尤为突出。

这正是智能体计算机的作用所在：将高吞吐量的 AI 执行移至更靠近用户的位置。

本地模型已能胜任实际工作

模型能力正在发生重大转变。本地模型不再只是爱好者尝鲜的实验性工具。它们已经足够强大，可以胜任高要求的智能体工作流程。

在智能体终端基准测试中，小尺寸的开源模型在许多实际任务中表现出色，可与先进的云端模型相媲美。例如，Qwen 3.6 35B A3B 证明了本地模型能够在高级本地系统中，展现高度智能的智能体行为。

一次购买，持续运行

在需要稳定而持续地使用 AI 时，智能体计算机的经济效益尤为突出。

以 Claude Sonnet 4.5 标准 API 为例，每百万输入 Token 定价为 3 美元，每百万输出 Token 定价为 15 美元。这种定价模式支持灵活按需访问前沿 AI 模型，但也意味着随着 Token 使用量增加，持续运行的智能体工作负载会产生高昂成本。

假设一台本地 AMD 锐龙 AI Halo 系统持续运行相当于云端模型的工作流程。根据此处的假设，该系统每天可处理约 600 万个 Token，电费按每月约 16.20 美元计算。与同等使用量的 Claude Sonnet 4.5 API 相比，该场景每月可节省高达 750 美元的云端 API 成本，并在大约第 6 个月即可实现盈亏平衡。

对于更高吞吐量的本地 AI，搭载 Radeon AI PRO R9700 的台式机配置可进一步提升处理规模。采用相同的云端对比假设，该系统每天可处理约 1800 万个 Token，电费按每月约 64.80 美元计算。在这种情况下，本地系统大约在第 3 个月即可实现盈亏平衡，并且与同等云端 API 消耗相比，能显著降低三年的运营成本。

实际结果会有所不同。工作负载、上下文长度、缓存、批处理、模型选择、电费、硬件配置、利用率以及现实世界中的智能体行为都会产生影响。但核心原则很简单：一旦 AI 成为日常工作负载，拥有本地算力能带来显著的成本优势。

本地创意生成：始终以人为主导

智能体计算机不仅能够生成文本和代码，还能生成各类创意内容。您可以运行 ComfyUI 服务器并通过本地主机提供服务。视频、音乐、图像和 3D 工作流程仍高度依赖人机协作。概念构思、品味把控、创作方向、素材筛选、后期剪辑和最终成品输出，全部由人主导。AI 仅负责加速这一循环。

这种区分至关重要。

对创作者而言，本地 AI 的价值不在于用机器取代创作过程，而在于为创作者提供更充足的实验空间。视频和音乐生成可能会消耗大量算力，云端服务往往采用订阅制、信用充值模式或是月度用量限额模式。这会让每次迭代都显得成本高昂。而本地算力有助于消除这种成本顾虑。

借助 AMD 锐龙 AI Max+ 系统，创作者可以使用 ComfyUI 中的 LTX 2.3 等工作流程在本地高效运行视频生成任务。无需受云端信用值限制，创作者可尽情探索更多想法、测试更多提示词、打磨更多场景，并按自己的节奏进行优化迭代。在音乐生成方面，Ace Step 1.5 XL Turbo 文生音乐等工作负载，让创作者能够轻松生成专业级音频，同时可精准控制配乐提示、曲风、BPM、拍号、调式音阶、歌词与人声等各项参数。

创作是不断迭代的过程，绝佳创意不太可能一步到位。本地 AI 为创作者提供了更高效、更灵活的创作空间，同时确保主导权始终由人掌握。

高性能需要真正的软件栈支撑

在本地运行 AI 不能只靠芯片本身，还需要能够适配现代模型和工作流程的软件栈。

视频、图像、3D 和音乐生成以及本地大语言模型推理，都依赖于框架、驱动程序、库和工作流程工具的协同工作。当软件栈不完整时，体验就会出现问题。经过优化的软件栈，能够让本地 AI 充分发挥实用价值。

AMD ROCm 正是为这个时代而生。它支持要求苛刻的生成式 AI 工作负载，并为本地创作和智能体执行提供所需的底层性能支撑。在基于 PyTorch 的 ComfyUI 工作负载中，AMD 锐龙 AI Max 在图像、视频、音乐和 3D 生成应用场景中展现出强大的生成式 AI 性能，并兼容 Stable Diffusion XL、Flux、Qwen Image、Hunyuan 3D、Ace Step、LTX 和 Wan 等模型。

对用户而言，这意味着智能体计算机并非科学实验项目，而是一个实用的本地 AI 平台。

混合部署是行业未来

云端 AI 不会被淘汰，也不该被淘汰。

对于超大模型、共享服务、弹性扩展和集中部署而言，云端至关重要。但是，并不是每个 Token 都需要租用，不是每个创意实验都需要通过订阅运行，也不是每一项智能体任务都需要在云端执行。

AI 计算的未来是混合部署：当您需要超大规模时，使用云端部署；当您追求控制权、成本效益、隐私保护和持续吞吐量时，使用本地部署。

智能体计算机为用户提供了全新选择：开发者可以在本地运行编码智能体；创作者可以尽情生成视频和音乐，而不必担心信用值耗尽；小型团队能以可预测的成本实现内部工作流程自动化；企业可以将重复性的 AI 执行任务移至工作发生的地方。

新一代 AI 工作站

PC 的演进始终由一个时代所特有的工作负载需求而推动。生产力需求催生了办公 PC，图形渲染需求塑造了游戏 PC，内容创作需求成就了工作站。现在，智能体正在塑造全新的计算品类。

智能体计算机就属于这一品类：专为持续运行智能体而打造的专用本地 AI 系统。

依托 AMD 锐龙 AI Max、Radeon AI PRO 和 AMD ROCm，AMD 正在帮助将云端级智能带入本地硬件，让用户只需购买一次，即可持续运行，并按自己的方式来使用 AI。