LOCAL AI HARDWARE
给家用本地 AI 用户看的硬件榜。排序重点不是游戏帧率，而是显存/统一内存、CUDA/ROCm/Metal 生态、功耗噪音、二手风险和能否舒服跑本地大模型、Stable Diffusion、Flux、语音和视觉任务。
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RULES
不是越贵越对
8GB 已经很紧。新购本地 AI 机器建议 16GB 起步，常跑 32B/Flux/视频任务建议 24GB 以上。
Windows 家用少折腾基本还是 CUDA。AMD/Intel 适合愿意折腾驱动、Linux、特定框架的人。
Mac 的统一内存适合安静跑大模型，但速度和软件覆盖不等同于同价位独显工作站。
MEMORY FLOOR
按常见量化体验估算
只建议轻量 7B/8B、低分辨率图片或已有旧卡继续用。新购不建议作为本地 AI 主力。
能入门 7B/8B、部分 14B 量化和 SDXL，但上下文、LoRA、ControlNet、Flux 会很快顶住。
2026 年家用新卡较合理起步。适合 14B、图片生成和轻量 32B 量化探索。
本地 32B、图片工作流和多模型并用会舒服很多，也是二手 3090/新旧旗舰的关键价值点。
更适合长上下文、70B 低量化、多模态和生产力工作流。独显 32GB 选择少，整机统一内存可作为另一条路。
大统一内存能容纳更大的量化模型，但速度、框架兼容、价格和可升级性要单独权衡。
SOURCES
外链仅用于核对