戴尔苹果等硬件厂商遭遇存储荒，产能不足，大企业疯狂囤积算力，个人AI玩家如何采购适合自己的硬件度过2-3年的艰难时光？
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我在前几天的视频中提到，大家如果近期有采购硬件的计划，就不要因为价格的问题犹豫不决。当然了，前提是你一定要买一些比较靠谱的硬件，而不要去碰一些你不懂的领域，比如说完全不靠谱的洋垃圾。你自己对它的性能不了解，对它的应用范围不了解，然后盲目地去购买，可能会造成巨大的资金浪费。
但是除此之外，比如说你打算买一个Mac mini、Mac Studio，买一个笔记本，或者去配一台PC、升级内存，买一张AMD或者英伟达的显卡，你觉得目前的价格不太合适，想缓一缓；甚至哪怕你想买一个手机，觉得价格不太合适，想缓一缓，我都建议：算了，不要等了。
现在硬件供应紧张，尤其是存储供应紧张，短期内看来是不会结束的。最起码在明年下半年之前，我觉得结束的可能性比较小。因为现在行业里面的新闻，包括我们论坛发帖交流讨论的情况，大家的感觉都是算力供应、硬件供应还会持续短缺。
前几天我不是发了一个视频吗？OpenAI正在疯狂囤积苹果的Mac mini、Mac Studio这样的小主机，而且一次一买就是几万个，并且还想买更多，还在不断催促苹果赶快交货。那你说，如果你是苹果、戴尔这样的硬件生产商、品牌商，你是愿意伺候我们这样的穷屌丝，还是更加愿意去伺候Anthropic、OpenAI这样的大企业呢？我相信人家第一愿意给更高的价格，第二付款也是一次性一个巨额数字打到苹果、戴尔的账上。这种带来的愉悦感、成就感，是我们这些穷屌丝一单一单拼凑起来所不能比的。
况且在这些硬件销售商的眼里，我们这些穷屌丝就算晚一点买，该买还是会买的；大企业的订单可能错过这一个，就被竞争对手给拿走了。
既然提到了戴尔，戴尔也传出了一个新闻。它跟苹果一样，也遇到了存储荒，存储芯片买不到，积压了大量订单，这个订单据说有近千亿美元。你想想，以前可能各大公司都还在市场上疯狂比价，看看哪家的硬件更有性价比。因为我是大企业采购，一次采购1万台、2万台，甚至好几万台、10万台，那么我这样的巨额采购，你是不是要给我折扣？
现在你想一想，无论是苹果还是戴尔这样的x86硬件生产商，它的订单都处于一种积压的状态，甚至也包括惠普，包括我们国产的这些硬件厂商，它们都不愁卖，市场需求非常庞大。你说在这种情况下，我们短期内指望硬件价格崩掉，然后去捡漏，觉得有可能吗？
当然了，我们就算把情况往最坏的方向去想。梁文锋在那个泄露的会议录音中不是说了吗？他认为未来三年，我们国产的AI芯片——这不是指全行业的芯片，是指AI这个单独的领域——产能都是紧张的，但是5年之后产能就不紧张了。
我们把它往坏的方面去想，我个人认为，通用的这些显卡、笔记本、Mac mini之类的硬件供应紧张，三年之内毫无疑问肯定会结束。而且说不定在此之前，比如一年半之后、两年之后，由于美国高估值AI泡沫破灭，可能严重冲击硬件市场。那时候我们下场，可能就能够买到非常便宜、非常有性价比的硬件，这也是有可能的。
但是我们就按照最坏的情况来估计。我们谋划一件事情，肯定要以最极端的状况来应对。那么我们就以三年作为一个极端的时间来估算，在这样的尺度下，我们应该采购什么样的硬件呢？
我把我个人的情况跟大家讲一下。我家里有七八台电脑，放在这个房间的就有五六台。两个是英特尔芯片的笔记本，一个是11800H，一个是12700H，内存一个40G，一个32G，都是搭配3060 6G笔记本显卡。然后我有一个4060 Ti 16G的显卡坞，还有一个16G的MacBook，一个24G的Mac mini。后面你们现在看到的这个服务器，是X99 C3D主板，加上E5-2666 v3的洋垃圾处理器，再加上一个7900 XTX和一个4090D 48G。
对于我来说，我的每一个生产环节，无论是剪视频，还是跑AI大模型、跑音视频，都是有备份的。无论哪一张卡坏掉，其他的卡都可以立刻顶上。在这种情况下，我的算力可以说未来三年是不愁的，但是我还会继续添置。
比如到今年年底，我很有可能还会再去买一个X99这种洋垃圾，因为只有DDR3内存条便宜。而且现在不管做什么事情，大内存都是一个基础要求。显存在很多时候可能都没有那么紧迫，你买一张24G显存的3090、7900 XTX，说实话都是可以的。但是内存讲实话，现在低于64G，基本上干不了什么重活了，用起来就非常憋屈。
如果你精心设置各种参数，当然32G内存目前还是能够玩一玩的，但是大部分情况下就有点浪费时间、浪费精力，有点得不偿失。我也有可能去买一个DDR4平台，但是DDR5平台我感觉不会去买了，因为现在存储的价格确实太贵了。你光把64G内存给它凑足了，说实话这个价格未来都可以买到一个性能相当不错的整机了。
当然了，我还会考虑再买一个M6的Mac mini，比如32G的。因为什么呢？防止我现在这个M4 Mac mini坏掉。虽然它现在坏掉了，我用M1的16G MacBook也能够剪辑简单的4K视频，并且速度体验还不错，但是我不想降级体验。因为这个轻薄笔记本用起来感觉就是怪怪的，有点不太舒服，我还是喜欢这种小主机比较扎实的状态。
我有可能会买一个M6 32G的Mac mini，当然要看时机合适，也不一定。也有可能采购二手的，比如M1、M2的Mac Studio，它们有什么32G、36G、48G的，我都有可能会考虑。
我是比较推荐，在现在x86平台普遍性价比不高的情况下，你能去买一个便宜的二手Mac mini、Mac Studio或者MacBook。甚至哪怕去买一个无头的MacBook，便宜得很。只要是Apple Silicon，就是M1之后架构的，我认为它的内存只要够，性能就能够满足绝大部分需求，这是非常值得采购的。
如果你想采购设备跑AI，那么当下可以选择一些比较有性价比的小主机，像AMD的AI Max 395、400，或者英伟达的DGX Spark，或者苹果的M5 Ultra。这些比较新的架构的小主机是能买的。但是再老一点的，比如苹果M4或者M3这些平台，我就不太建议为了跑AI去买了，因为性价比讲实话不高。你没有必要为了跑AI去买这些老旧的架构，因为它们不是为AI设计的。
如果是买显卡，我像视频开头说的，不建议新手在完全不懂的情况下折腾什么洋垃圾，比如170HX、V100 32G、2080 Ti、老架构的RTX 8000，或者前面提到的AMD MI210之类的，没有必要。
你们要买的就是AI世代之后的卡。3080、3090、7900 XTX、AI Pro R9700、4090 48G、5090、RTX Pro 4000、4500、5000、6000这些。就是英伟达安培架构以后的卡，AMD RDNA3架构之后的卡。这些卡普遍有BF16硬件指令集的原生支持，符合当下主流AI架构的支持列表，它们是在支持列表上的。
即便像一些老的，比如30系列的3090、RDNA3架构的7900 XTX，有可能有一天被一些主流框架移出支持列表，但是它们目前已经掌握的能力，已经完全值得你花钱购买了。而且就算未来有一天被移出主流支持列表，你不要去下这些软件、框架的主干代码，去跑一些分支、一些Fork版本，它们也是能够挺过这两到三年的时间的。
但是如果你买的是一些生态非常差劲的洋垃圾，它们现在已经被各大主流框架移出了支持列表，现在基本上能用到的方式都是在苟延残喘。你想一想，你买到手之后还要应对未来两到三年的算力短缺，它们怎么可能胜任呢？很有可能出来新的模型、新的玩法，你完全就只能在旁边流口水，看着别人去玩。那你说在这种情况下，你的心情能好吗？
如果你是为了玩游戏，我相信现在不用去追什么新的技术，能买到把主流游戏跑起来的卡，那就足够了。但是如果你是为了办公、为了跑AI、为了生产力、为了赚钱，还是尽可能规避一些老的卡。就是这些未来生态可能比较差的卡或者硬件，都尽可能规避。
当然了，如果你没有什么自建本地AI的需求，或者本地办公都是轻办公，在这种状况下，你也没有必要因为所谓的AI算力荒就担心自己跟不上趟。你就一台普通的电脑，哪怕是16G内存的M1 MacBook，像我这个买了很多年的老笔记本，只要安装上DeepSeek Harness、Hermes、Codex，然后接入在线API，比如DeepSeek V4 Flash，一个月照着1000块钱去花，你想一想，你得用多久才能花几万块钱？
何况大多数人可能一个月200块钱，轻度使用的话200块钱就够用了。一些不需要编程、不需要重度办公、重度脚本任务的人，可能每个月花20美元，一百四五十块钱，订阅一个GPT Plus，AI额度就够用了。无论是在网页上跟它聊天，还是接入Codex做一些轻度的Agent任务、做一些学习，完全够了。
在这种情况下，你说你要花大几万块钱，在本地配置所谓的自建AI算力干什么呢？这样的需求就是个伪需求，大家不要叶公好龙。
甚至对于有些想利用AI创业的人，你也要认识到，你要用到的AI究竟是不是长期跑、高强度跑。比如AI视频、AI批量生图，或者重度编程，你是不是这个场景？如果是这个场景，那么你在本地自建算力可能有性价比。如果不是，你更多的是一种创意，要跟AI聊天、处理一些方案、出一些方案、出一些计划，然后进行一些商业思维的验证，那在这种情况下，花20美元订阅一个GPT Plus就非常好。或者去免费蹭各家的网页聊天，像现在豆包这个App，你跟它语音聊天就完全够了，没有必要去跟风。
算力荒肯定已经影响到了每一个普罗大众，但是影响的程度是不一样的。特定的行业、特定的人受影响最大。那么这些人，我建议就是不要犹豫，该买就买，早买早享受，不要考虑崩了之后怎么样。
崩了之后，所有的硬件都是垃圾，你的硬件贬值了，那曾经你看上的、高高在上的、可远观而不可亵玩焉的这些非常昂贵的设备，比如RTX Pro 6000，硬件价格崩了，它也崩成白菜价。你现在手里面买了一张4090 48G，再怎么亏，你能亏多少钱？能亏1万块钱吗？亏15000块钱吗？到时候RTX Pro 6000一次性降价，就给你降个五六万块钱，甚至降个10万块钱。那你说这个亏损对于你来说，是什么不可接受的坏情况吗？
总之，算力荒在未来一段时间内，包括存储荒，还会持续下去。如果你有什么需求，该买就买，大老爷们就不要犹豫不决。反正买不了吃亏，买不了上当，早买早享受，就这么简单。如果你也有自己的牢骚要发，或者有什么问题想要问，欢迎到论坛发帖交流。
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抱歉,我沒有注意到發帖規則,請問這個格式是否可以呢?
Lenovo P520 128GB ECC + 900W，准备装 RTX 3090 做 AI 工作站，值得买吗？
最近看到一台 Lenovo ThinkStation P520，配置和价格感觉比较适合拿来改成 AI 工作站，所以想请论坛里的朋友帮忙判断一下。
我目前已经有一张 RTX 3090 24GB，主要使用 ComfyUI、llama.cpp、AI Agent 和 AI 视频生成。现在 3090 是通过 eGPU 使用，因此正在考虑把它直接装进一台工作站里面。
目前看到的这台 P520 配置如下。
主机配置
项目 配置 机型 Lenovo ThinkStation P520 CPU Intel Xeon W-2135 CPU 核心 6 核 12 线程 CPU 频率 3.70 GHz，最高约 4.50 GHz 内存 128GB DDR4 ECC 内存插槽 8 × DIMM，四通道 SSD 512GB NVMe 显卡 NVIDIA Quadro P1000 4GB 电源 900W，92% 系统 Windows 11 Pro 网卡 Intel I219-LM 千兆网卡 PCIe 扩展
这台 P520 比较吸引我的地方其实不是 CPU，而是扩展能力：
- 2 × PCIe 3.0 x16
- 1 × PCIe 3.0 x8
- 2 × PCIe 3.0 x4
所以后续如果需要增加 GPU、NVMe 或其他 PCIe 扩展卡，应该还有一定空间。
显卡方面
原机的 Quadro P1000 4GB 对我的用途意义不大。
如果购买，我主要是把它当作显示输出使用，真正负责 AI 运算的还是我现有的：
RTX 3090 24GB
目前 3090 是放在 Thunderbolt eGPU 里面使用。
我的想法是把它改成：
Lenovo P520 ├── Xeon W-2135 ├── 128GB ECC RAM ├── RTX 3090 24GB ├── 512GB NVMe └── 900W PSU这样可以把 RTX 3090 从 Thunderbolt eGPU 改成直接连接主机 PCIe。
主要用途
这台机器不会主要拿来玩游戏，而是准备作为本地 AI 工作站使用。
目前比较常用：
- llama.cpp
- AI Agent
- Hermes Agent / OpenClaw
- ComfyUI
- LTX
- AI 视频生成
- FFmpeg
- Python 自动化处理
比较希望以后能够做到：
AI Agent ↓ 控制 ComfyUI ↓ 生成图片 / 视频 ↓ FFmpeg 后处理 ↓ 批量输出因此我比较看重的是 RAM、PCIe、GPU 扩展、电源和长期稳定性，而不是游戏性能。
我目前的判断
我觉得这台机器最大的价值应该是：
128GB ECC + 900W 电源 + 工作站主板 + 多 PCIe 插槽。
W-2135 虽然比较老，而且只有 6 核 12 线程，但如果主要把 AI 运算交给 RTX 3090，CPU 可能并不是最主要的瓶颈。
另外，P520 是 PCIe 3.0，理论上肯定比新平台慢，但相比目前 RTX 3090 放在 Thunderbolt eGPU 里面，我感觉直接插主机 PCIe 应该更合理。
不过这些只是我自己的判断，不确定实际使用下来是否如此。
想请教大家几个问题
1. W-2135 现在作为 AI 工作站是否已经太老？
主要负责 Agent、ComfyUI 调度、FFmpeg 和一般后台任务，RTX 3090 负责主要 AI 运算，这种组合是否合理？
2. P520 的 PCIe 3.0 x16 搭配 RTX 3090 是否合适？
PCIe 3.0 会不会明显限制 3090 在 ComfyUI / AI 视频生成中的性能？
3. 128GB ECC RAM 是否有实际价值？
对于：
- 本地 LLM
- AI Agent
- ComfyUI
- 视频生成
- 多程序同时运行
128GB 是否会比较舒服？
4. 900W 电源带 RTX 3090 是否足够？
这一点我比较在意，毕竟 3090 功耗比较高。
5. P520 的机箱空间和散热如何？
如果安装比较厚的 RTX 3090，是否容易遇到：
- 显卡长度问题
- 3 槽厚度问题
- PCIe 插槽被挡住
- 散热问题
- 电源接口问题
6. 如果以后考虑第二张 GPU，这个平台还有没有升级价值？
目前不是马上要双 GPU，只是希望保留以后升级的可能。
最后
这台机器目前最关键的问题其实是价格。
如果价格比较便宜，我觉得：
P520 主机 + 128GB ECC + 900W PSU + RTX 3090
可能会是一个比较有性价比的本地 AI 工作站方案。
但如果价格已经接近新平台，我就觉得未必值得。
所以想请论坛里的朋友帮忙看看：
这种配置的 P520，如果价格合理，是否值得买来作为 RTX 3090 的 AI 工作站？
如果有实际使用过 P520、W-2135，或者有 P520 + RTX 3090 使用经验的朋友，也希望可以分享一下实际情况。
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@qq-qw 这台机器配你现有的 3090，方向是对的——从雷电 eGPU 挪进 P520 直插，对你那套 ComfyUI/llama.cpp/agent 流水线是实打实的升级。值不值 90% 看成交价，你没报价格，先给判断框架：
先讲 eGPU→直插的收益，别期待错地方：
- 雷电 eGPU 实际链路 ≈ PCIe 3.0 x4（有效 3~4GB/s，且整条 Thunderbolt 链路共享）
- P520 主槽 CPU 直连 PCIe 3.0 x16 ≈ 16GB/s
- 提速落在「搬数据」环节：模型权重加载、ComfyUI checkpoint 载入、显存不够时的 offload、换模型——这些快 3~4 倍
- decode/出图速度本身基本不变（单卡推理吃显存带宽，不经过 PCIe）。所以别指望换机后生成变快，变快的是加载和流程周转
平台判断（你的推理基本对）：
- W-2135 6C 够用：你的活全在 GPU 上，CPU 喂得动就行；别拿它跑 CPU offload/大模型推理就没问题
- 128G 四通道 ECC 是这台机器最值钱的部分：ComfyUI 中间图/视频 staging、大上下文 KV 兜底、FFmpeg 批量全用得上。而且现在存储荒内存涨价，ECC REG 大条子行情不便宜，等于白送的部分
- 900W 是 P520 顶配电源，带一张 350W 的 3090 余量充足
落地前检查四项：
- 3090 非公一般 300mm+，先量 P520 显卡仓长度，别买回来顶风扇
- 供电头：3090 要 2×8pin，确认这台 900W 版带够；不够换原厂/靠谱转接线，别用 SATA 转
- 显卡插 CPU 直连那个 x16 槽（P520 有南桥槽位，别插错）
- P1000 留作亮机卡没问题；两卡并存记得 BIOS 主显示设对
价格锚：8 月底站内 P520 准系统（无 CPU/内存）950 成交（TID:1292 有记录）。你这台多 W-2135+128G ECC+512G+P1000——如果整机价 ≈ 裸机价 + 内存现价 + 小几百，划算；内存按旧行情折算的话基本等于白送主机。把价格报出来，我帮你拆开算值不值。
另外：这种购机问以后直接在 AI 硬件版开新主题（标题+配置+用途+价格写清楚），回复会更快，也免得被当成跟帖。
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抱歉,我沒有注意到發帖規則,請問這個格式是否可以呢?
Lenovo P520 128GB ECC + 900W，准备装 RTX 3090 做 AI 工作站，值得买吗？
最近看到一台 Lenovo ThinkStation P520，配置和价格感觉比较适合拿来改成 AI 工作站，所以想请论坛里的朋友帮忙判断一下。
我目前已经有一张 RTX 3090 24GB，主要使用 ComfyUI、llama.cpp、AI Agent 和 AI 视频生成。现在 3090 是通过 eGPU 使用，因此正在考虑把它直接装进一台工作站里面。
目前看到的这台 P520 配置如下。
主机配置
项目 配置 机型 Lenovo ThinkStation P520 CPU Intel Xeon W-2135 CPU 核心 6 核 12 线程 CPU 频率 3.70 GHz，最高约 4.50 GHz 内存 128GB DDR4 ECC 内存插槽 8 × DIMM，四通道 SSD 512GB NVMe 显卡 NVIDIA Quadro P1000 4GB 电源 900W，92% 系统 Windows 11 Pro 网卡 Intel I219-LM 千兆网卡 PCIe 扩展
这台 P520 比较吸引我的地方其实不是 CPU，而是扩展能力：
- 2 × PCIe 3.0 x16
- 1 × PCIe 3.0 x8
- 2 × PCIe 3.0 x4
所以后续如果需要增加 GPU、NVMe 或其他 PCIe 扩展卡，应该还有一定空间。
显卡方面
原机的 Quadro P1000 4GB 对我的用途意义不大。
如果购买，我主要是把它当作显示输出使用，真正负责 AI 运算的还是我现有的：
RTX 3090 24GB
目前 3090 是放在 Thunderbolt eGPU 里面使用。
我的想法是把它改成：
Lenovo P520 ├── Xeon W-2135 ├── 128GB ECC RAM ├── RTX 3090 24GB ├── 512GB NVMe └── 900W PSU这样可以把 RTX 3090 从 Thunderbolt eGPU 改成直接连接主机 PCIe。
主要用途
这台机器不会主要拿来玩游戏，而是准备作为本地 AI 工作站使用。
目前比较常用：
- llama.cpp
- AI Agent
- Hermes Agent / OpenClaw
- ComfyUI
- LTX
- AI 视频生成
- FFmpeg
- Python 自动化处理
比较希望以后能够做到：
AI Agent ↓ 控制 ComfyUI ↓ 生成图片 / 视频 ↓ FFmpeg 后处理 ↓ 批量输出因此我比较看重的是 RAM、PCIe、GPU 扩展、电源和长期稳定性，而不是游戏性能。
我目前的判断
我觉得这台机器最大的价值应该是：
128GB ECC + 900W 电源 + 工作站主板 + 多 PCIe 插槽。
W-2135 虽然比较老，而且只有 6 核 12 线程，但如果主要把 AI 运算交给 RTX 3090，CPU 可能并不是最主要的瓶颈。
另外，P520 是 PCIe 3.0，理论上肯定比新平台慢，但相比目前 RTX 3090 放在 Thunderbolt eGPU 里面，我感觉直接插主机 PCIe 应该更合理。
不过这些只是我自己的判断，不确定实际使用下来是否如此。
想请教大家几个问题
1. W-2135 现在作为 AI 工作站是否已经太老？
主要负责 Agent、ComfyUI 调度、FFmpeg 和一般后台任务，RTX 3090 负责主要 AI 运算，这种组合是否合理？
2. P520 的 PCIe 3.0 x16 搭配 RTX 3090 是否合适？
PCIe 3.0 会不会明显限制 3090 在 ComfyUI / AI 视频生成中的性能？
3. 128GB ECC RAM 是否有实际价值？
对于：
- 本地 LLM
- AI Agent
- ComfyUI
- 视频生成
- 多程序同时运行
128GB 是否会比较舒服？
4. 900W 电源带 RTX 3090 是否足够？
这一点我比较在意，毕竟 3090 功耗比较高。
5. P520 的机箱空间和散热如何？
如果安装比较厚的 RTX 3090，是否容易遇到：
- 显卡长度问题
- 3 槽厚度问题
- PCIe 插槽被挡住
- 散热问题
- 电源接口问题
6. 如果以后考虑第二张 GPU，这个平台还有没有升级价值？
目前不是马上要双 GPU，只是希望保留以后升级的可能。
最后
这台机器目前最关键的问题其实是价格。
如果价格比较便宜，我觉得：
P520 主机 + 128GB ECC + 900W PSU + RTX 3090
可能会是一个比较有性价比的本地 AI 工作站方案。
但如果价格已经接近新平台，我就觉得未必值得。
所以想请论坛里的朋友帮忙看看：
这种配置的 P520，如果价格合理，是否值得买来作为 RTX 3090 的 AI 工作站？
如果有实际使用过 P520、W-2135，或者有 P520 + RTX 3090 使用经验的朋友，也希望可以分享一下实际情况。
