随着 AI 浪潮的到来，人工智能专业也成为了众多大学的新设热门专业。那么作为进入这些专业学习的学生，该如何选择专业学习用电脑呢？ 今天小狮子就和大家聊聊这个。

AI 专业学习，要求什么配置性能？

目前，人工智能专业学生在自用电脑上，主要进行开源大模型（如 DeepSeek、Qwen、Llama 等）的本地化部署和相关开发工具学习。

普通学习实验场景，一般运行小规模模型（如 BERT-base）、代码调试、轻量级数据处理，需兼顾多线程计算与基础图形渲染，因此显存建议 ≥8GB，内存 ≥16GB，CPU 核心数 ≥6 核 12 线程。

而在毕设和研究生学习中，一般就开始进入中等规模训练，电脑配置需要支持 7B~13B 参数模型的微调与推理，需更高显存（≥12GB）、多核 CPU 加速数据预处理，内存建议 ≥32GB，存储需高速 NVMe SSD 提升数据吞吐。

在进入博士或科研项目组后，一般从事的就是高性能开发研究，除了使用实验室高性能 AI 服务器和云算力，自用机器一般是针对 20B+ 参数模型训练或多卡并行场景，需顶级多核 CPU、大显存显卡（≥24GB）、PCIe 4.0/5.0 通道优化，电源冗余设计保障稳定性。

配置思路与注意细节

AMD CPU 因为其全大核的调度优势，在多线程性能与能效比上领先，尤其适合并行计算任务。入门级可选 R5 7500F，中高端推荐 9700X 或 9950X。

主板方面，除了入门级配置外，其他进阶配置最好选择有第二条 PCIe 显卡槽的旗舰或准旗舰 X670E/X870E 主板，方便后期增加并行显卡。

显卡方面，显存容量优先于核心频率。对学生来说 RTX 4060 Ti 16GB 性价比突出（部分开源模型本地部署可以实现最大约 300 tokens/s 推理速度），高端可选 RTX 4090/D,RTX5090/D 或者同级别的 A/B 系列专业卡。

存储方面，SSD 主要需要保障数据集加载速度，尽量使用 PCIe4.0 甚至 5.0 级别产品，避免 QLC 颗粒硬盘。 内存 32GB 为分水岭，高频内存可提升模型预处理效率。

由于长时间高负载推理训练以及后续并行加卡需要，电源功率需预留 30% 冗余，850W 起步（单卡），双卡建议 1200W 以上，推荐航嘉 MVP 系列或振华 LEADEX G、海韵 FOCUS G 系列。 AMD 高端 CPU 发热较大，建议搭配 360 水冷或双塔风冷。

高中低方案，助力 AI 专业学习

方案一：入门学习机

AMD 显卡暂时只支持 ROCm 生态，兼容 CUDA 生态的模型产品和第三方代码库较少，因此可以考虑将 6750 GRE 12GB 显卡替换为 RTX 4060 Ti 16GB，性能稳定，CUDA 生态兼容性好，但价格相对较高，可能会使预算增加 1000-1500 元左右。

方案二：中阶训练机

方案三：高端开发站

AI 开发设备的配置需平衡算力、扩展性与性价比。显存容量与内存带宽是模型训练的核心瓶颈，建议优先满足。对于预算有限的学生，可逐步升级硬件（如先投资显卡与内存），或者在情况允许时租用云算力，避免盲目追求过于高端的本地部署配置。