PLAN 05 · AI VIDEO & MEDIA

影音專屬 AI 電腦

AI 影片、音訊、轉錄、剪輯及內容創作工作站，兼顧生成式 AI 與傳統影片後期製作。

Wan 2.1 / 2.2 類影片工作流Stable Video DiffusionHunyuanVideo 類工作流Whisper / 語音轉錄

參考起步價格HK$15,800 起實際價格按 GPU、CPU、VRAM、RAM、SSD、品牌及市場供應調整

這個方案是為誰而設？

影音 AI 的工作負載非常多元：影片生成、影片放大、去背、補幀、語音轉錄、字幕、聲音處理及 Premiere / DaVinci Resolve 後期剪輯，對 GPU、VRAM、RAM、SSD 及編碼能力都有不同要求。因此本方案會按你的主要工作流配置，而不是單純追求某一個 AI 模型。

GPU16GB VRAM 起建議

RAM32–64GB 建議

SSD2TB+ 建議

定位AI Media Studio

以下列出的模型及工具是「適用方向」而非代表任何一個固定配置可以無限制高速運行所有項目。實際可用性取決於模型版本、量化格式、VRAM、Context、解析度及工作流。

YouTuber、短片創作者、影片後期、廣告公司、內容工作室、Podcast 團隊及需要本地 AI Media Pipeline 的企業。

Local AIGPU WorkstationUpgrade Ready

影片生成比圖片生成更容易遇到顯存與儲存壓力。以 Wan 2.1 等工作流為例，不同模型大小、解析度、幀數及 Diffusers / 優化設定會令 VRAM 需求明顯不同；因此配機時應先確定你主要做短片生成、長片剪輯、AI Upscale 還是全部兼顧。

AI Video Model → Generation → Upscale / Interpolation → NLE Editing → Export。傳統剪輯則會視乎素材格式、4K / 8K、Codec、Proxy 及特效量，調整 CPU、RAM、SSD 與 GPU 的比例。

模型參數量只是第一個指標。推理時還要考慮權重精度、量化格式、KV Cache、Context 長度、Batch Size、Framework 及其他 runtime 開銷。因此「14B / 32B / 70B」不能直接等同於一個固定 VRAM 數字。

4-bit、8-bit 等量化可以降低權重記憶體需求；CPU RAM Offload 則可以把部分資料放到系統記憶體，但通常會犧牲速度。多 GPU 亦需要從主機板 PCIe、電源及散熱整體規劃。

工作流	建議方向	注意事項
Local Chat	Ollama / LM Studio + 量化 LLM	VRAM 決定可載入模型的彈性；Context 越長，額外記憶體需求越高。
RAG	Embedding + Vector DB + LLM	資料庫規模、Embedding 模型及同時運行服務會增加 RAM / SSD 需求。
AI Agent	LLM + Tool Calling + Browser / Files	需要穩定長時間運行；Agent 工具本身未必是本地模型。
圖像 / 影片	ComfyUI / Diffusion / Video Workflow	解析度、模型、ControlNet、LoRA、幀數及 Upscale 都會影響 VRAM。

REAL-WORLD CONFIGURATION

先列出你真正會使用的模型、版本及量化格式，再估算權重、KV Cache、Context 與其他 Runtime 所需資源。這樣可以避免只按「8B、14B、32B」等參數量作錯誤判斷。

同一張 GPU 用於 Local LLM、ComfyUI、AI Video、RAG 或 Agent，瓶頸可能完全不同。工作流會直接影響 VRAM、RAM、CPU、SSD、散熱及電源的比例。

如果預計未來增加模型尺寸、加入 AI 圖像／影片、Fine-tuning 或 Agent，首次配置應預留 RAM、SSD、電源、機箱及 PCIe 擴充空間，避免短期內重新砌機。

HKAIPC 的「套餐」是配置方向，不是鎖死的零件清單。正式報價會按確認當日的零件供應、品牌、相容性、模型版本及你的實際用途作最後調整。

NEED HELP?

模型名稱 + 用途 + 預算，已經足夠作為第一次配機討論的起點。