麗台科技（Leadtek）推以 NVIDIA RTX PRO 為核心嘅 AI 工作站，定位將 AI Agent（人工智慧代理，即以大語言模型為核心、能自主執行多步驟任務嘅系統）落地到日常工作嘅企業，相關部署分析喺 10 月 6 日刊出，以雲端、地端同雲地協同三種模式作框架。

三種部署模式嘅取捨

按該分析，雲端部署嘅優勢係推論吞吐量大、模型版本迭代同更新即時，適合高併發大流量、跨國協作或者非機密資料嘅分析處理。地端部署喺三個面向被列出：第一係「資料永不離開裝置」加實體隔離防護，對涉及企業專利、SOP 或機密資料庫嘅情境特別關鍵；第二係低延遲，每一步推理同工具調用唔受遠端網路或雲端佇列中斷；第三係成本可控可預測，將 AI Agent 運作中快速累積嘅 token（語言模型處理單位）帳單轉為固定資本投資。雲地協同則按任務需求將請求分派畀雲端或地端模型，文中提醒要留意生態系統能否無縫整合。

硬件規格（廠商聲稱）

麗台按團隊規模建議兩條線：無獨立機房嘅中小企業，佢哋指 WinFast WS650 迷你工作站可放喺辦公桌邊即插即用，省去機房同長期維運成本；大型企業部門或研發小組，則建議 WinFast WS2050 旗艦工作站，廠商指佢可支援多達 4 張 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 雙寬度 GPU。應用場景提及用 RAG（生成式索引，將文件嵌入向量後供模型檢索）建立內部私有知識庫，以及智慧生產。

模姐驗嚇貨

先講清楚：以上硬件規格、GPU 數量同部署效益，全部來自廠商自報，並非獨立評測。地端對雲端嘅取捨——資料主權、延遲、長期成本——確係企業揀算力架構時要面對嘅真問題，邏輯上站得住腳。但「資料永不離開裝置」呢句口號，要同實際數據流同存取控制核對先至有分量；token 成本同資本投資之間嘅帳，各企業規模同情境唔同，唔好單信廠商口徑就落單。

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