本地部署ai 用mac mini吗
本地跑 ai 模型这件事现在门槛有多高？显卡现货两万，主板 cpu 内存散热电源配齐再加一万三万出头，还没算显示器， 而且这机器一开随便跑就是六百瓦，一年光电费多出去五百块。这个问题被一台本来不是为 ai 设计的机器给意外解了。 mac mini m 四四千四百九十九，为什么它能跑 ai？ 普通电脑内存和显存是两块分开的东西， 显存只有八 g， 模型塞不进去。 mac mini 用的是统一内存， cpu 和 gpu 共享同一块十六 g 全部都能给模型用，跑七 b 十三 b 的 模型没有问题，装个 alama deepsea quan 直接本地跑，不联网不花钱，数据不出门， 整机最高六十五瓦，跑模型时约三十瓦。机器本来是给做视频写代码的人设计的，没人想到它歪打正着成了目前门槛最低的 ai 本地运行机器。国补后三千多，和那台三万的比，省下的钱够你交好几年的 a p i 费了。普通人想玩 ai， 现在有路了。
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02:25查看AI文稿AI文稿最近啊， mac mini m 四又火了，就是因为那个从 cloud bot 改名为 mod bot， 最终啊，又命名为 open cloud 的 ai 工具。现在很多人啊，都想搞一台全天二十四小时待命的个人贾维斯。 确实啊， mac mini m 四啊，本身就很强，但是如果你真想用它来搭建本地 ai， 有 几点啊，你真的要注意。首先啊，想跑 ai 模型的话，那些对话记忆 只是酷训练数据这些在使用的过程中啊，持续产生的数据，确实是个存储黑洞，两百五十六 g 啊，根本不够，五百一十二 g 啊，想跑训练久了可能也有点费劲，但如果直接上大内存的版本， 这个价格啊，都会再买几台 mac mini 啊。我的省钱方案是啊， mac mini 啊，就入手盖板就行了，之后直接外接个固态硬盘来扩容。另外，想要模型加载快，数据供给顺畅的话，外接硬盘的传输速度也很重要。 本地读写速度啊，也是 ai 本地推理训练效率的关键。这么看来啊，想要搭建一个真正的个人假维斯，光有 mac mini m 四还不够，你得给他配一个传输速度快，传 输空间大的硬盘盒，至少十 g 二十 g 起的传输速度，再加上几 tb 的 传输空间，才能真正发挥 mac mini m 四的实力。 前段时间啊，我按照这些需求啊，到处找了一圈，最后锁定了阿卡西丝的 m 零零二 pro。 前面说了，咱们搭建个人假维斯最怕什么，就是存不够，刚好他这里有两个硬盘位，可以塞两块最大八 tb 的 固态硬盘， 直接就是十六 tb。 十六 tb 放在那 ai 模型啊，随便装知识库呢，随便建训练数据啊，随便存空间啊，直接管够。然后是速度啊，这个才是我选它的核心原因，开个锐的零模式啊，直接飙到四十 g， 你 们想啊，跑 ai 的 时候 图形要加载，训练数据呢要读取，检查点呢要保存，这些操作全都要从硬盘里拿数据， gpu 的 算力再强啊，但硬盘速度太慢，性能啊，直接拉跨。有了四十 g 的 速度，训练数据读取嗖嗖的。最后是散热和防尘，这很多人啊，可能没注意到要二十四小时开机，跑 ai 这些啊，真的很关键。 m 零零二 pro 是 一比一开模的，铝合金设计，完美搭配苹果美学，这就像给 mac mini 啊穿上了一层散热机甲，一眼看过去啊，像不像 mac pro， 颜值和格调直接拉满，加上上下全开孔，热量直接散出去，我挂一整周啊，摸上去啊，也不怎么热。而且啊，不止是硬盘盒，前面三个 a 口啊，可以接移动硬盘和 u 盘， 后面两个 d p 口啊，支持双四 k 显示，顶部还有 s d 和 tf 卡槽，相机拍的素材啊，直接导一盒多用。总结一下， mac mini m 四啊，是个好东西，但想当真正的 ai 服务器，存储容量和传输速度啊是关键！正在搭建 ai， 想让 mac mini m 四啊存储和速度飞起的朋友阿卡西四的 m 零零二 pro 啊，赶紧试一试！
2514陈阿装
02:43查看AI文稿AI文稿你竟然还在想着买 mac mini 部署 openclaw？ 今天我就给你算的明明白白，这笔账到底有多冤？先算成本账，能稳定跑本地大模型的 mac mini 入门款 m 四十六 gb 加两百五十六 gb 要四千多，稍微能看的二十四 gb 款要六千出头。 顶配 m 四 pro 四十八 gb 款直接冲到八千多。很多人买之前以为花这笔钱就能拥有一个无所不能的私人 ai， 结果买完才发现，硬件的天花板从你付款的那一刻就已经焊死了！ 给你实打实的无水分参数。直接戳破幻想，哪怕是八千多的顶配 mac mini， 最高也就四十八 gb。 统一内存。注意，苹果的统一内存是系统、 cpu、 gpu、 ai 算力共享的，没有独立显存。跑大模型，必须把整个模型全装进内存里， 扣掉 macos 系统 open core 运行环境工具调用必须预留的十 gb 以上空间，你实际能用来装模型的内存最多也就三十八 gb。 按照行业通用的斯比特无损量化标准，它只能稳定运行三四 gb 参数以内的开源模型。 这个模型是什么水平？直白点说，它的逻辑推理、复杂任务拆解、代码生成能力也就勉强接近多年前的 gpt 三点五，和你现在免费就能用的豆包、 kimi 质朴清颜差了一大截，更 别说对标商用的 gpt 四 o cloud 三 opus 这些顶级模型。你想跑能真正处理复杂任务接近 gpt 四水平的七零 b 参数模型，哪怕是四比特量化完整加载加正常运行，也至少需要六十 gb 以上内存。顶配 mac mini 连装都装不下， 勉强启动也会疯狂读写 ssd 做虚拟内存，交换速度直接暴跌百分之九十，卡到你怀疑人生。更扎心的是，商用顶级大模型背后，用的是 h 一 零零、 h 二零零这种级别的 ai 芯片， 单张 h 一 百的显存带宽是三点三 tb 每秒，是顶配 mac mini 内存带宽的三十倍还多，一张卡就能无压力流畅跑七零 b 模型。而商用 api 背后，是成千上万张 h 一 零零组成的算力集群， 你花八千多买的顶配 mac mini， 在 人家面前连入门级都算不上。也就是说，哪怕你在本地部署了最新最先进的大模型，它的实际运行效果和算力表现依然会受到设备性能、芯片、算力等硬件条件的限制。 想要解锁满血的 open collab， 还是要用顶尖大模型的 api， 但前提是你要搞清楚你自己的需求。最后说句大实话， open collab 不是 不好，只是它的目标用户从来都不是只想做个定时提醒、简单自动回复的普通人，而是有明确自动化需求、有技术背景、有特定业务场景的从业者。 对百分之九十九的普通人来说，你日常能用到的所有 ai 功能，免费的商用大模型，早就给你做到了极致，不用折腾部署，不用花大价钱买硬件，打开就能用，体验还能甩本地部署八条街。别再为了虚无的黑科技敢跟风瞎折腾，本质上是陷入了一个为努力的陷阱。 你本来是想用工具帮自己省时间、提效率，结果到头来把所有的时间、精力、钱全花在了折腾工具本身上，彻底本末倒置。
13巧克力猪脚姜
10:52查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，欢迎收听我们的播客啊，今天要跟大家聊一聊最近非常非常火的这个抢购 mac mini 用来跑 open claw 这个事情啊。 然后我们会给大家讲一讲为什么 open claw 会这么火啊，为什么大家会选择用 mac mini 来部署它啊？最后我们也会给大家提醒一下，使用的时候有哪些风险和注意事项。 ok， 那 我们就开始今天的分享吧。咱们先来聊第一个话题啊，就是 open claw 为什么会成为一个现象级的产品？ 我觉得这个事情咱们得先从一个问题开始问起，就是他在技术和产品定位上面到底有哪些独特的地方？嗯，就是他其实彻底改变了 ai 的 使用方式， 就之前的那种 ai 助手，你都是问他一个问题，他给你一个答案，但是这个东西你是可以直接用自然语言去命令他 完成一整套的操作，就比如说我让他帮我整理邮件，然后帮我生成一个报告，再帮我发到指定的人手里，他是可以一气呵成的。听起来像是一个真正能干活的数字助理没错，而且他是完全在本地或者说在你的私有云上面运行的， 所以他所有的数据，所有的操作都是不会上传到第三方的。所以这个对于企业或者说对于一些隐私比较敏感的用户来说，简直就是他的这个技术和定位， 彻底的解决了之前那种 ai 只能看不能用的这个大难题。那他这个技术架构到底是用了哪些巧思让他变得这么独特啊？他其实是把整个系统拆分成了三层，最核心的那个叫做网关，他是一个大脑，他是负责所有的消息的转发和所有的设备的管理。 然后再往下一层就是智能体，智能体就是真正干活的人，他是负责把复杂的任务拆解成一步一步的小操作。 再往下一层就是节点，节点就是负责具体的某一个功能，比如说我是负责文件操作的，我是负责网络请求的 等等。那这种分层有什么好处呢？最大的好处就是它的这个灵活性和可扩展性，比如说我想支持更多的聊天工具，那我就只要在渠道层去做一个适配就好了。然后他的这个数据的存储是全部都落盘的， 就是用纯文本的形式落盘，所以你可以很方便的去做版本管理，或者说去做迁移。他的这个任务的调度是用了一个类似于车道的这种机制，所以他可以很智能的去帮你分配这个任务是应该串行还是应该并行，所以他的这个整个的 系统的稳定性和效率都是非常高的。对，那就是说这个 open clock 到底是凭什么在这么短的时间内就掀起了这么大的热潮？就是它，它的厉害之处就在于它是一个让 ai 真正的从一个 只会回答问题的这种工具，变成了一个可以真正帮你去自动完成一系列工作的这样的一个数字助手。然后再加上他的这个非常注重隐私，所有的东西都可以在本地运行，再加上他的这个非常丰富的这个技能市场，又有非常活跃的这个开发者的生态， 再加上它的这个门槛又极低，就你几乎不用怎么学习就可以使用，再加上它的这个多智能体协助，以及它的这个自动升级的这个功能，所以它是一个非常非常强的技术创新，和它的这个实际的应用场景结合的非常好的一个东西，所以 资本也非常的看好，政策也非常的支持，所以它一下子就成为了这个新一波的 ai 浪潮里面的一个风向标。然后咱们来聊第二个部分，就是为什么这个 mac mini 会成为大家首选的一个部署的环境，它在能效和适配性上到底有哪些让人无法拒绝的优势？首先就是它的这个能耗，它的能耗真的是非常非常低， 就是他的这个 m 四芯片的这个待机的时候只有三到四瓦，然后满载的时候也不过十瓦左右，这比市面上的同级别的这种迷你主机都要低三到四成的能耗， 所以它可以做到常年开机，几乎不怎么增加你的用电的负担啊，这个就真的是省心又省钱的。然后呢，它又不只是节能，它还非常的安静，就是它的这个风扇的转速是一千到一千二百转，你几乎听不到它的声音， 它的这个体积又很小，你可以随手就塞到你的书桌下面或者是柜子里面，它又自带了这个 microx 系统， 所以它跟这个 openclf 是 几乎无缝衔接的，你完全不用担心说有什么兼容性的问题，你部署起来可能就只需要十几分钟，非常适合这种普通用户，或者是说小团队想要去搭建一个 ai 服务。 哦，那那这个 mac mini 在 这个内存啊，存储啊这些方面的设计，对于 openclf 的 实际运行会带来哪些好处呢？它的最大的优势就是它是一个统一的内存架构， 就是它的这个 cpu 和 gpu 是 共享同一块内存的，所以它可以非常快速地去处理大模型和这个多技能的这种并发症的请求。 你像它的这个 m 四的十六 g 版本就可以非常流畅地去运行这个 openclare， 并且还可以同时使用这个云端的 api。 如果你上到六十四 g 的 话， 你甚至可以在本地跑这个三百二十亿参数的大模型，然后它的这个推理速度可以达到每秒十一到十二个 token， 听起来就是性能和效率都非常的有保障啊，没错没错，然后它的这个除了这个内存之外，它的这个存储也非常的灵活，它支持啊 外置的 ssd， 所以 你可以把你的这个模型啊，数据啊都放到这个外置的盘上面，这样的话你这个机器即使长时间运行也不会有什么瓶颈，而且数据的备份啊，迁移啊都特别的方便， 就你可以非常完美地去应对这种高负荷的 openclog 的 场景。那如果说我们想要用 mac mini 来部署 openclog， 在 安全性和可维护性上面有哪些细节是我们需要注意的呢？首先第一个就是它的这个 micros 系统，它是自带了这个防火墙和文件加密的， 所以你所有的数据其实都是在本地的，或者说你可以选择把它放到一个加密的移动硬盘里面，然后你也可以使用这个虚拟机或者是沙浆的技术，再给他额外的增加一层隔离，就是你可以保证说即使在最坏的情况下，你的这个敏感信息也不会被泄露出去。 哦，那就是说这个远程访问这一块有没有什么比较好的方法可以既安全又方便呢？可以使用一些工具，像 tierscale 或者是 zero tier 这种来建立一个加密的隧道， 然后你可以通过这个路由器的 guest wifi 把它隔离在一个独立的磁网里面，配合一些比如说什么定时重启啊， 资源监控啊，自动升级啊这些小的脚本，你就可以让他一直稳定的跑下去，也很省心很省力。我们来聊一聊这个使用风险和建议啊，就说这个东西在实际使用当中到底会有哪些比较严重的安全隐患。嗯，最核心的问题就是他为了能够去自动的完成这些复杂的任务， 他默认是要有你这个操作系统的最高权限的，所以他什么都能干，比如说他可以读写任何文件，嗯，他可以执行系统命令，嗯，所以这个这个就是如果一旦他被诱导或者说他出现了什么错误，他可能一下子就把你的 重要的数据删掉了，或者说他把你的这个关键的配置文件改掉了，这种事情其实在现实当中是发生过的，对，挺吓人的，听起来这操作失误或者说这个黑客攻击都可能是灾难性的，没错没错，而且就是不光是这个，他的这个插件市场也很鱼龙混杂，就有很多的这个所谓的技能， 他其实是没有什么审核的，嗯，就有很多的这个恶意的插件，他可能会偷偷的上传你的文件，嗯，或者是说记录你的键盘，嗯，或者是说有一些他甚至就是这个安装包本身就被人动过手脚，然后再加上有很多人，他可能就是 呃图省事，直接就把这个管理页面暴露到了公网上面，用一个默认密码，那这个就相当于你把你家的大门钥匙就扔到了大街上， 再加上它这个升级也很快，所以它的这个旧版本的漏洞也特别多，嗯，就这个导致就是你数据泄露啊，或者是说这个远程被控制啊，这种风险是非常非常高的。就是说我们在使用这个 opencloud 的 时候，有哪些安全防护的措施是我们一定要去做的。对，最关键的就是你要给这个 ai 单独建一个账号，然后让他只能访问他需要的那些文件和目录，嗯，千万不要让他去碰你的这个关键的数据，最好就是你用一个虚拟机，或者是说用一个刀克把它完全隔离开。那这个安装的环节和这个远程访问的环节要注意什么呢？安装的话就一定要用官方的渠道， 然后这个第三方的插件你就自己去只挑那些你信得过的，并且你自己可以去审核他的代码的。远程访问的话就千万不要用默认的端口和密码， 你最好是还要有这个两步验证，平时的话你还要去盯着他的这个日制，盯着他的这个升级，你的重要的数据一定要备份，就不要想着说我省事，我找一个什么呃，这个袋装服务啊，就就图省事， 最后你就会吃大亏，你觉得就是对于不同的用户群体在使用这个 open cloud 的 时候，大家要怎么去权衡这个风险？嗯，如果是说你只是一个普通的用户，然后你也没有什么技术背景， 那我觉得你最好还是不要轻易的去尝试在你的主电脑上面去安装这个 oppo 克拉，因为它确实安全的门槛还是比较高的。你如果是说在一个公司里面，或者说你是处理一些敏感信息的，那你就更要小心了，你要去评估你到底有没有这个能力去承担这个，万一出了问题之后的损失， 就说白了就是得掂量掂量自己有没有那个本事去兜底，对不对？没错没错，没错，就是这个这个工具本身他是一个非常强大的工具，但是他的这个安全的机制还没有办法跟上他的这个发展的速度，所以他所有的这些权限的管理，数据的隔离，都需要你自己去多多个心眼， 然后官方的这个提醒啊，和这个社区的这个讨论，你都要去随时关注着，不然的话你出了问题之后，往往都是你自己没有办法挽回的。 ok， 对， 那这个就是大家一定要 把它当成一个危险品来对待啊。对， ok 了。那么今天我们算是一起盘了一盘这个 openclaw 为什么这么火，然后也盘了一盘这个 mac mini 作为一个部署的平台，它的优势也给大家聊了聊在这个热潮背后我们可能会遇到的一些风险和挑战。嗯，对，其实说白了就是这一波热潮， 它既是一个新的机遇，但同时也是一个对我们技术能力和安全意识的一个新的考验。嗯，好吧，那就是这期播课的内容了，然后感谢大家的收听，我们下期再见，拜拜。拜拜。
19東仔593
06:45查看AI文稿AI文稿大家好，最近那个 open cloud 大 龙虾实在是太火了，过年的时候我也研究了一下，并且安装部署在我自己的电脑上。 那这个视频就分享一下我的本地安装部署方案，如果你对这个话题感兴趣，那这个视频会对你很有用。首先这个东西它的实际能力肯定是被媒体夸大的，而且也不是买一个 mac mini 就 能搞定的，但 是它确实是一个好的开始，是一个重要方向。那如果你想学习 ai， 这个 open cloud 非常有必要去实践一下。如果你要用好它，就要给他很强的权限，比如说要他操作你的电脑，你就得给他电脑的文件读写权限。如果你想让他帮你收发邮件，或者 读一些在线文档，那你就得给他一些相关的网络账号的权限。所以呢，为了安全起见，这个 open cloud 最好是部署到一台专用的电脑上，让他操作一些网络资源，这些网络资源的账号最好是专用的。那 那么这个 openclaw 对 苹果系统支持是非常好的，这也是为什么之前很多人都去买 mac mini， 然后专门跑这个大龙虾也是这个原因。但是有 mac mini 还是远远不够的。我说一下我是怎么安装的，我是把 openclaw 安装到这台 mac studio 上边的 这个虚拟机里边啊，这是一个虚拟机麦克 s 啊，虚拟的麦克 s 是 用的这个 pd 虚拟机软件，用虚拟机软件的好处就是你可以安装多种系统，从 linux 到 windows 十十一，然后到麦克 s 都可以随便装，随便折腾，然后每一个系统你可以安多个，安多个都没有问题。 然后这个虚拟机整个就像一个黑盒子一样，无论你在里边怎么折腾，都不会影响到外边这个真正的麦克 s 你 的这个生产力。麦克 s 系统啊，非常的安全，就是安全隔离，然后用虚拟机方式部署。另一个好处就是这个虚拟机的内容啊，这个系统本身实际上就是一个大的镜像文件啊， 就是这 win 十的， win 十一的， macos 的， linux 的， 你可以把这些文件放到移动硬盘上，固态移动硬盘上，我现在就是这么放的，所以不占你本机空间，备份起来也非常方便，你只要把这个文件拷配一下，备份一下就可以了，等你想恢复的时候把它拷回去就行了，非常的方便，很灵活。 然后用虚拟机唯一的缺点，相当于又运行了一个系统啊，所以这个 macos 最少也得给它八 gb 内存，然后我这里是给到了十八 gb 啊，其实基本运行给个八 gb 就 可以了。 其实这个 opencloud 本身呢，它占不了多少内存啊，才占了几百兆内存，它本身不怎么占内存，这也是为什么 mac mini 就 能部署的原因啊啊，真正要求配置高的不是它，它占不了多少内存， 只安装好了 open cloud 还不行，还得有一个 ai 大 模型来配合，无论是在线的还是你本地安装的，你得给大龙虾安装一个脑子，不然这个龙虾它什么都不会干。可以把 open cloud 理解为一个插排啊，上面可以接各种设备啊，可以 给手机充电，充电宝充电，插一个游戏机都可以，但是呢，你要给这个插排供电，它才能使用啊。 的 ai 大 模型呢，就相当于给这个插排供电，所以在你使用 openclaw 读写你电脑上的文件，帮你看在线文档，其实都是后面的 ai 大 模型在起作用。实际上你的 openclaw 可以 使用多种大模型啊，比如说在线的千文模型，然后你也可以安装各种本地的开源模型， 你可以通过 opencloud 点 json 这个配置文件进行配置，当前使用哪一个，在这个配置文件里修改一下就可以了。那建议目前这个 opencloud 实际使用起来比较费 talkin 这个问题呢？呃，很多人还都是安装的本地大模型，在本地运行 ai 大 模型要比 安装运行 opencloud 要求的电脑配置要高一些。那如何把大模型安装部署到你的 mac 上或者 windows 上？我之前发了很多视频， 很久以前就发过，你可以去看一下。我这里呢， openclaw 是 部署在这台 max studio 的 虚拟机软件里，本地部署的大模型呢，也是在 max studio 这台机器上，但是是在这个宿主机，也就是这个机器的系统本身基于苹果电脑，安装本地大模型要给到足够的内存。 我这里用 alama 本地安装了两个模型，我实际上用的就是第一个，第二个，这个你可以看到比较大，激活加载之后比较费内存。 我这台 max 六六一共有九十六 gb 的 物理内存啊，你可以看到现在已使用内存有四十二 gb。 现在大模型还没有加载，因为我本身这台电脑上运行了很多 app 啊，包括那个 macos 虚拟机，占了也不少内存。 你现在看到的是 openclaw 激活那个三十 b 的 千万三模型啊，现在的已使用内存已经到了八十三了。现在麦克 s 虚拟机里边的这个 openclaw 进程实际上没有什么变动啊，还是三百多兆，不到四百兆，所以它是不怎么吃内存的。 如果是日常收发邮件、总结文档这些日常工作内容，它已经够用了。甚至我后边想试一下更小的模型，比如十四 b 的， 呃，这个量级的是不是对所谓 ai 员工的这些操作是不是就够用了？这样可以降低对本地机器这个配置的要求。那 open cloud 和大模型都安装配置好之后呢，作为你的 ai 员工呢，你就可以用你的手机 app 来指挥它，帮你 做一些事情。举一个有用一些的例子啊，比如说你是一个公司的 hr， 那 你们公司正在招聘 ai 工程师，呃，每天都有很多应聘的邮件到你的邮箱里，那你很忙，你就可以让这个 open cloud 帮你每天去筛选一些符合你要求，符合你标准的这个应聘邮件， 然后发送到你的手机上。比如说我这里用的谷歌邮箱，那你要想让 open cloud 去读写这个谷歌邮箱的内容， 你就得配置一个叫做 g o g skew 的 这么一个东西。实际上这个 skew 呢，在 open cloud 里是非常重要的，可以扩展它很多个能力。那如果说把这个 open cloud 比喻成一个插排，那这个 skew 在 里边的角色就是相当于插在这个插排上的各种不同的插头。比 说你插一个手机充电器，那这个插排就可以给你的手机充电，你插上一个，呃， ps 五主机你就可以，那你就可以玩游戏，你插上一个台灯，你就可以照明。所以说这个 openclaw 本身它安装是很简单 的，就官方的那一句话就可以安装啊，如果没有网络问题的话，就是一句话就安装好了。重要的是它的配置。 openclaw 运行在虚拟机里，优点就是安全隔离，它是一个黑箱子，不会破坏你的生产力的这 一些机器。呃，并且方便备份和恢复。呃，本地运行大模型呢，也没有 token 焦虑。这个方案的缺点是要有一定配置的苹果电脑啊，特别是内存要大一些。当然你也可以把 openclaw 部署到一台苹果电脑上， 然后本地大模型部署到另一台苹果电脑上。你也可以用 linux 系统来部署，也可以用 windows 系统来部署。 ok， 这就是本期视频，如果你对 openclaw 或者 ai 话题感兴趣，别忘了点赞关注，后边我也会分享更多的关于 openclaw 的 使用细节和配置。感谢收看，我们下个视频见！拜拜！
1850鹏哥的AI
01:51查看AI文稿AI文稿兄弟们，我问你们一句， openclaw 这波风口你们真的看懂了吗？没看懂的话，今天这条视频直接给你打开赚钱的新路子。 最近 openclaw 持续火爆，美国已经出现了线下本地化部署服务，就一台 mac mini 上门把环境啊，配置、运行调试全搞定， 单价一千六百美元，还要排期，这意味着啥？普通人自己搞不定的事，正在变成刚需的生意。有人会说，网上不是有教程吗？自己弄不行， 实话实说还真不行。教程只对软件从业人员比较友好，普通人工作时小微企业自己去装配调排错，大概率跑不起来。环境不兼容，权限不对，端口没开，依赖装不上，随便一个问题就能卡死你。 正因为普通人搞不定，线下服务机会才这么大。而且你们注意没有， oppo 可乐持续暴增，直接带货， mac mini 价格也在上涨，这是市场最真实的信号。重点来了，这事国内能不能干？ 我给的直接答案，能，而且空间非常大。海外收费那么高，国内不用那么贵，定价五千元一次，个人工作时小企业都能接受，性价比拉满。你想想，有需求，有门槛，有硬件，有市场，还有利润，这种机会现在真的不多了。 再总结一下，为什么能成破本口径是真，需求持续火爆，普二，普通人部署比较难，必须依靠专业服务。三，国内做这块的人比较少，早进场早吃肉。最后说一句，风口来了，别观察，别怀疑， 别等别人干起来了你再上，对这方面的感兴趣，好好琢磨琢磨，可能就是你今年最值得干的事。
00:24查看AI文稿AI文稿近期 ai 代理 open client 走红，意外带火了 mac mini 的 销售，其根本原因在于 mac os 系统因其 unix 基础与开箱即用的开发环境对 ai 开发和部署更为友好。 同时， mac 的 统一内存架构在运行本地大模型时也展现出了独特的成本和能效优势。
5唯谈科技
01:00查看AI文稿AI文稿很多人啊，想买这个麦克迷你啊，来部署 openclaw， 但是现在的情况是已经涨到四千多了，当时三千多出头的时候啊，让你们去买，结果呢，现在是一天一个价， 十来天的时间了，已经涨了一千多。其实部署这个 open color 呢，也不一定要用这个麦克迷你，一台麦克迷你的钱可以买这个买三台，而且他这个你看自带高清的显示屏，轻薄又便携，不光能放在家里面用啊， 放到包里就能带出门，比这种麦克迷你光秃秃的这种主机啊，实用太多了。你看我这个上面也部署了一个 open color， 完全兼容啊，低功耗还稳定二十四小时啊，去挂这个 ai， 电费都不用心疼。他不光能部署这个 ai， 办公啊，追剧啦，都是非常不错，性价比直接拉满。这个机器啊，当年刚出来的时候啊，一万多，现在啊，一千出头就能拿到了。部署 ai 啊，不用花冤枉钱啦，直接碾压 mac mini。
266梳子哥（用AI）
00:48查看AI文稿AI文稿其实你现在去部署这个 openclock， 没有必要一定要去买这个麦克迷你啊，麦克迷你的话可能就是部署的时候简单一点，然后他就是省电一点啊，你像这种 呃小的笔记本电脑，只要内存大过八 g 的 都可以去部署。你看我现在就是用这种普通的电脑主机啊，只要内存大过八 g 的， 不管是 windows 或者说是苹果的 os 或者 linux 都是可以的。基本上我现在能用的我家里面那些废弃的电脑，平时以前不用的那电脑啊，都是拿来装好这个 open color 了， 每一个 open color 呢，就相当于我的一个员工。我建议你们就去买这种几百块的电脑啊，去部署一下，去学一下这这些 ai 的 东西啊，真的非常有用。
369梳子哥（用AI）
01:25查看AI文稿AI文稿有没有听说最近的很多人用 mac mini 建造了一个集群 ai 计算网，卖给那些 ai 小 型 app 公司，就是个人搭配一个私人的 ai 算力集群，不仅是 mac mini， 只要是一台电脑加上一张显卡，也可以成为你的私人 ai 算力机，重点需要低价， 并且功耗要很低，这个时候我们这些垃圾佬又可以捡垃圾了，给大家搞一台 ai 算力机器玩一玩。 其实跑 ai 算力机器并不要很高的性能， cpu 可以 选择二代 i 五或者是三代 i 三，搭配一张 a 七六一主板，主要的是有集成核显，内存条方面就不能行了，最好是 i 四 g， 但是垃圾佬嘛， 走极限道路，也就是一六 g 两根八 g 一 六零零频率就可以了。固态硬盘方面，整一个一二八 g 装系统和一个 pi 三挖环境就可以了，或者一步安装大模型不锈工具。欧拉嘛， 这个也比较方便，主要的钱还是要花在一张算力显卡下面。 ai 它不需要很强的 cpu， 但是需要很强的 gpu， gpu 和和你跑的 ai 能力是成正比的，需求显存最好是在八 g 以上。这里我推荐一个 p 一 零四杠一零零 先存八 g 二手系统，价格仅需一百元不到，缺点就是只能跑七 b 模型，主要还是以给新手练手使用，最好还是搭配 p 四零二 g， 三零六零一二 g。
