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在上海一間充滿設計感的工作室里，佘洪宇盯著屏幕上跳動的代碼，長舒了一口氣。
他剛剛完成了“啟問Spark Query”新版本的調試。
這個由他獨立開發的AI工具，正在以驚人的效率幫助用戶梳理模糊需求，生成精準的提示詞。
在這一切的背后，一臺看似不起眼的AMD銳龍AI Max+ 395 AI迷你機，正默默扮演著“幕后英雄”的角色。
一、創業靈感：從痛點中發現機遇
佘洪宇曾在華為等大廠工作，近的這次創業故事，要從一次跟爸媽的交流說起。
作為一名有著多年AI行業經驗的資深從業者，他經常需要與各種AI模型打交道。
然而，當他教父母使用AI時，發現一個普遍存在的問題：
父母在與AI交互時，往往會因為無法清晰、準確地表達自己的需求，導致效率低下，甚至產生令人失望的結果。
這個痛點讓佘洪宇陷入了思考。他意識到，隨著AI技術的普及，越來越多的人需要與AI進行高效溝通，但缺乏專業的提示詞工程知識成為了一大障礙。
為什么不開發一個工具，能夠引導用戶梳理思路，將模糊的想法轉化為精準的指令呢？
說干就干，佘洪宇受父母工作經驗中的“表單”啟發，開發了“啟問Spark Query”的雛形，結果在創作者和文字工作者群體中獲得極佳的反響，他們認為這極大地提升了工作效率。
二、技術選型：為何選擇AMD銳龍AI Max+ 395？
隨著“啟問Spark Query”的用戶數量不斷增加，一個強烈的“剛需”浮現出來：部分用戶的提示詞可能涉及商業機密或個人隱私，他們迫切需要一個能夠在本地運行、保護數據安全的版本。
有了創業想法，接下來就是技術實現。佘洪宇需要一臺能夠在本地運行大模型的硬件設備，以滿足用戶對數據安全和隱私保護的需求。
然而，要讓“啟問Spark Query”在本地有效運行，并保持良好的效果，至少需要一個30B參數規模的Q8量化模型。這對普通用戶的本地硬件（尤其是顯存）提出了非常高的要求。
正是這個挑戰，促使佘洪宇開始尋找市面上具性價比、能承載大模型運行的AI硬件解決方案。
“我的客戶主要使用Windows，因此我的開發環境也必須是Windows。”佘洪宇說，“作為個人開發者，預算必須控制在2萬元以內。”
這就要求平臺必須具備Windows系統、30GB以上的超大顯存、強大的GPU性能和高帶寬。
在當前市場上能同時滿足所有這些嚴苛條件的消費級平臺，只有搭載AMD銳龍AI Max 300系列處理器的PC。
AMD銳龍AI Max+ 395處理器擁有多達16個超大“Zen 5”架構CPU核心、多達40個AMD RDNA 3.5圖形核心Radeon 8060S和一個高達50 TOPS AI算力的AMD XDNA2架構的NPU，這使得它能夠在本地高效運行大型AI模型。
“讓我驚喜的是它顛覆性的模型測試效率，憑借其超大的統一內存，我可以同時在內存中加載2至3個30B規模的量化大模型。這意味著我可以實現模型間的無縫切換和即時對比，無需任何等待。僅此一項，就將我的開發效率提升了至少20-30%。”佘洪宇感嘆道。
此外，AMD 銳龍 AI Max+ 395 AI迷你機的低功耗和小體積也是吸引佘洪宇的重要因素。“它避免了傳統雙顯卡方案帶來的昂貴、高功耗和高噪音等弊端，非常適合在桌面或家庭環境中進行安靜高效的開發。”
三、開發過程：AMD銳龍AI Max+ 395迷你機如何賦能“啟問Spark Query”？
有了強大的硬件支持，佘洪宇的開發工作進展得非常順利。
“啟問Spark Query”的核心功能，是通過一系列提問式交互，引導用戶梳理思路，將模糊的想法轉化為精準的指令。
在開發過程中，佘洪宇需要頻繁地測試和優化模型。
“以前使用其他設備（如RTX 4090）時，加載和卸載模型的過程非常耗時，嚴重拖慢了開發進度。”他說，“但AMD銳龍AI Max+ 395的表現讓我非常滿意。它能夠快速加載和運行多個模型，大大提高了我的開發效率。”
特別是在處理超長上下文時，AMD銳龍AI Max+ 395的優勢更加明顯。“當我需要處理如播客轉錄、長篇文檔分析等需要超長上下文的任務時，AMD銳龍AI Max平臺能夠輕松滿足這種需求，這在目前的消費級硬件中幾乎是獨一無二的能力。”佘洪宇說道。
四、實際應用：從旅游規劃到電腦配置，精準需求一氣呵成
“啟問Spark Query”正式上線后，很快就展現出極高的效率，向AI提問從未如此簡單。
讓我們來看兩個實際應用案例，看看AMD銳龍AI Max+ 395是如何賦能“啟問Spark Query”，幫助用戶解決實際問題的。
啟問Spark Query也有一個在線版本，以供無銳龍AI Max+ 395本地部署的用戶在線體驗使用，這里演示使用的就是在線版本。
啟問Sparkquery在線體驗地址：https://yujianaier.xyz/
案例一：丹麥旅游行程規劃
一位用戶想為兩位從上海出發的老人規劃十一假期丹麥7天旅游行程，但很多需求并未明確。
通過“啟問Spark Query”，用戶被引導輸入出發城市、住宿偏好、餐飲標準、景點偏好和交通偏好等信息。
用戶經過引導填入關鍵詞需求，包括重點考慮自然風光景點，主要使用火車交通，住宿選擇普通酒店，餐飲預算為每餐人均100元人民幣等等。
點擊“生成提示詞”后，在AMD銳龍AI Max+ 395處理器的支持下，“啟問Spark Query”快速處理了這些信息，并生成了詳細的行程規劃提示詞，包括國際航班建議、丹麥境內火車路線、住宿推薦、景點安排、餐飲建議和費用估算。
整個過程高效流暢，生成的行程方案詳細且符合用戶需求，特別是考慮到了老年人的特殊需求，如節奏舒緩、交通銜接順暢等。
還能一鍵復制并跳轉到DeepSeek等平臺。
經過優化后的提示詞，DeepSeek可以更準確地理解需求，給出的方案也更具可行性，大家感受下：
案例二：4000元辦公電腦配置清單
另一位用戶需要配置一臺預算約為4000元的電腦，想讓AI列一下配置清單。
通過“啟問Spark Query”的引導，用戶輸入了主要用途、外設需求、品牌偏好和預算限制等信息。比如主要用于日常辦公，需要一臺27英寸顯示器，處理器要求使用AMD。
借助AMD銳龍AI Max+ 395處理器的強大算力，本地版的“啟問Spark Query”也能迅速生成一份詳細的配件清單的提示詞，包括處理器、顯示器，以及用途需求，總價控制在4000元左右，并且所有配件確保兼容。
輸入DeepSeek后迅速獲得了一份清單。
該回答既滿足了性能需求，又符合預算限制，能夠有效提升企業采購計算機時的效率。
作為對比，如果沒有“啟問Spark Query”及時提醒“顯示器”需求時，傳統方案會默認將預算全部投入主機，導致終裝機成本突破4000元，或被迫壓縮主機配置至性能不足。
五、未來展望：AMD AI PC推動AI本地化部署浪潮
佘洪宇的創業故事，只是AMD銳龍AI Max+ 395在AI本地化部署領域應用的一個縮影。
隨著AI技術的不斷發展，越來越多的企業和個人開發者意識到，本地部署AI模型不僅能夠提高效率，還能更好地保護數據安全和隱私。
“目前1.5萬元的價位對于個人開發者和小型團隊來說還是有一定門檻。如果價格能進一步降低，無疑將極大地推動高性能AI PC在更廣泛的開發者和用戶群體中普及，加速整個生態的成熟。“佘洪宇說。
AMD正通過不斷的技術創新，為開發者和企業提供更強大、更高效、更經濟的AI解決方案，助力更多像“啟問Spark Query”這樣的創新應用誕生，推動AI技術更好地服務于人類社會。
或許，下一個改變世界的AI應用，就誕生在一臺AMD AI PC之上。
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