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在上海一间充满设计感的工作室里 ， 佘洪宇盯着屏幕上跳动的代码 ， 长舒了一口气 。
他刚刚完成了“启问Spark Query”最新版本的调试 。
这个由他独立开发的AI工具 ， 正在以惊人的效率帮助用户梳理模糊需求 ， 生成精准的提示词 。
在这一切的背后 ， 一台看似不起眼的AMD锐龙AI Max+ 395 AI迷你机 ， 正默默扮演着“幕后英雄”的角色 。
一、创业灵感：从痛点中发现机遇
佘洪宇曾在华为等大厂工作 ， 最近的这次创业故事 ， 要从一次跟爸妈的交流说起 。
作为一名有着多年AI行业经验的资深从业者 ， 他经常需要与各种AI模型打交道 。
然而 ， 当他教父母使用AI时 ， 发现一个普遍存在的问题：
父母在与AI交互时 ， 往往会因为无法清晰、准确地表达自己的需求 ， 导致效率低下 ， 甚至产生令人失望的结果 。
这个痛点让佘洪宇陷入了思考 。 他意识到 ， 随着AI技术的普及 ， 越来越多的人需要与AI进行高效沟通 ， 但缺乏专业的提示词工程知识成为了一大障碍 。
为什么不开发一个工具 ， 能够引导用户梳理思路 ， 将模糊的想法转化为精准的指令呢？
说干就干 ， 佘洪宇受父母工作经验中的“表单”启发 ， 开发了“启问Spark Query”的雏形 ， 结果在创作者和文字工作者群体中获得极佳的反响 ， 他们认为这极大地提升了工作效率 。
【1.5万元跑通AI创业！AMD迷你机让本地部署AI不再是天价】
二、技术选型：为何选择AMD锐龙AI Max+ 395？
随着“启问Spark Query”的用户数量不断增加 ， 一个强烈的“刚需”浮现出来：部分用户的提示词可能涉及商业机密或个人隐私 ， 他们迫切需要一个能够在本地运行、保护数据安全的版本 。
有了创业想法 ， 接下来就是技术实现 。 佘洪宇需要一台能够在本地运行大模型的硬件设备 ， 以满足用户对数据安全和隐私保护的需求 。
然而 ， 要让“启问Spark Query”在本地有效运行 ， 并保持良好的效果 ， 至少需要一个30B参数规模的Q8量化模型 。 这对普通用户的本地硬件（尤其是显存）提出了非常高的要求 。
正是这个挑战 ， 促使佘洪宇开始寻找市面上最具性价比、能承载大模型运行的AI硬件解决方案 。
“我的客户主要使用Windows ， 因此我的开发环境也必须是Windows 。 ”佘洪宇说 ， “作为个人开发者 ， 预算必须控制在2万元以内 。 ”
这就要求平台必须具备Windows系统、30GB以上的超大显存、强大的GPU性能和高带宽 。
在当前市场上能同时满足所有这些严苛条件的消费级平台 ， 只有搭载AMD锐龙AI Max 300系列处理器的PC 。
AMD锐龙AI Max+ 395处理器拥有多达16个超大“Zen 5”架构CPU核心、多达40个AMD RDNA 3.5图形核心Radeon 8060S和一个高达50 TOPS AI算力的AMD XDNA2架构的NPU ， 这使得它能够在本地高效运行大型AI模型 。
“最让我惊喜的是它颠覆性的模型测试效率 ， 凭借其超大的统一内存 ， 我可以同时在内存中加载2至3个30B规模的量化大模型 。 这意味着我可以实现模型间的无缝切换和即时对比 ， 无需任何等待 。 仅此一项 ， 就将我的开发效率提升了至少20-30% 。 ”佘洪宇感叹道 。
此外 ， AMD 锐龙 AI Max+ 395 AI迷你机的低功耗和小体积也是吸引佘洪宇的重要因素 。 “它避免了传统双显卡方案带来的昂贵、高功耗和高噪音等弊端 ， 非常适合在桌面或家庭环境中进行安静高效的开发 。 ”
三、开发过程：AMD锐龙AI Max+ 395迷你机如何赋能“启问Spark Query”？
有了强大的硬件支持 ， 佘洪宇的开发工作进展得非常顺利 。
“启问Spark Query”的核心功能 ， 是通过一系列提问式交互 ， 引导用户梳理思路 ， 将模糊的想法转化为精准的指令 。
在开发过程中 ， 佘洪宇需要频繁地测试和优化模型 。
“以前使用其他设备（如RTX 4090）时 ， 加载和卸载模型的过程非常耗时 ， 严重拖慢了开发进度 。 ”他说 ， “但AMD锐龙AI Max+ 395的表现让我非常满意 。 它能够快速加载和运行多个模型 ， 大大提高了我的开发效率 。 ”
特别是在处理超长上下文时 ， AMD锐龙AI Max+ 395的优势更加明显 。 “当我需要处理如播客转录、长篇文档分析等需要超长上下文的任务时 ， AMD锐龙AI Max平台能够轻松满足这种需求 ， 这在目前的消费级硬件中几乎是独一无二的能力 。 ”佘洪宇说道 。
四、实际应用：从旅游规划到电脑配置 ， 精准需求一气呵成
“启问Spark Query”正式上线后 ， 很快就展现出极高的效率 ， 向AI提问从未如此简单 。
让我们来看两个实际应用案例 ， 看看AMD锐龙AI Max+ 395是如何赋能“启问Spark Query” ， 帮助用户解决实际问题的 。
启问Spark Query也有一个在线版本 ， 以供无锐龙AI Max+ 395本地部署的用户在线体验使用 ， 这里演示使用的就是在线版本 。
启问Sparkquery在线体验地址：https://yujianaier.xyz/
案例一：丹麦旅游行程规划
一位用户想为两位从上海出发的老人规划十一假期丹麦7天旅游行程 ， 但很多需求并未明确 。
通过“启问Spark Query” ， 用户被引导输入出发城市、住宿偏好、餐饮标准、景点偏好和交通偏好等信息 。
用户经过引导填入关键词需求 ， 包括重点考虑自然风光景点 ， 主要使用火车交通 ， 住宿选择普通酒店 ， 餐饮预算为每餐人均100元人民币等等 。
点击“生成提示词”后 ， 在AMD锐龙AI Max+ 395处理器的支持下 ， “启问Spark Query”快速处理了这些信息 ， 并生成了详细的行程规划提示词 ， 包括国际航班建议、丹麦境内火车路线、住宿推荐、景点安排、餐饮建议和费用估算 。
整个过程高效流畅 ， 生成的行程方案详细且符合用户需求 ， 特别是考虑到了老年人的特殊需求 ， 如节奏舒缓、交通衔接顺畅等 。
还能一键复制并跳转到DeepSeek等平台 。
经过优化后的提示词 ， DeepSeek可以更准确地理解需求 ， 给出的方案也更具可行性 ， 大家感受下：
案例二：4000元办公电脑配置清单
另一位用户需要配置一台预算约为4000元的电脑 ， 想让AI列一下配置清单 。
通过“启问Spark Query”的引导 ， 用户输入了主要用途、外设需求、品牌偏好和预算限制等信息 。 比如主要用于日常办公 ， 需要一台27英寸显示器 ， 处理器要求使用AMD 。
借助AMD锐龙AI Max+ 395处理器的强大算力 ， 本地版的“启问Spark Query”也能迅速生成一份详细的配件清单的提示词 ， 包括处理器、显示器 ， 以及用途需求 ， 总价控制在4000元左右 ， 并且所有配件确保兼容 。
输入DeepSeek后迅速获得了一份清单 。
该回答既满足了性能需求 ， 又符合预算限制 ， 能够有效提升企业采购计算机时的效率 。
作为对比 ， 如果没有“启问Spark Query”及时提醒“显示器”需求时 ， 传统方案会默认将预算全部投入主机 ， 导致最终装机成本突破4000元 ， 或被迫压缩主机配置至性能不足 。
五、未来展望：AMD AI PC推动AI本地化部署浪潮
佘洪宇的创业故事 ， 只是AMD锐龙AI Max+ 395在AI本地化部署领域应用的一个缩影 。
随着AI技术的不断发展 ， 越来越多的企业和个人开发者意识到 ， 本地部署AI模型不仅能够提高效率 ， 还能更好地保护数据安全和隐私 。
“目前1.5万元的价位对于个人开发者和小型团队来说还是有一定门槛 。 如果价格能进一步降低 ， 无疑将极大地推动高性能AI PC在更广泛的开发者和用户群体中普及 ， 加速整个生态的成熟 。 “佘洪宇说 。
AMD正通过不断的技术创新 ， 为开发者和企业提供更强大、更高效、更经济的AI解决方案 ， 助力更多像“启问Spark Query”这样的创新应用诞生 ， 推动AI技术更好地服务于人类社会 。
或许 ， 下一个改变世界的AI应用 ， 就诞生在一台AMD AI PC之上 。
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