在上海一间充满设计感的工作室里，佘洪宇盯着屏幕上跳动的代码，长舒了一口气。

他刚刚完成了“启问SparkQuery”最新版本的调试。

这个由他独立开发的AI工具，正在以惊人的效率帮助用户梳理模糊需求，生成精准的提示词。

在这一切的背后，一台看似不起眼的AMD锐龙AIMax+395AI迷你机，正默默扮演着“幕后英雄”的角色。

一、创业灵感：从痛点中发现机遇

佘洪宇曾在华为等大厂工作，最近的这次创业故事，要从一次跟爸妈的交流说起。

作为一名有着多年AI行业经验的资深从业者，他经常需要与各种AI模型打交道。

然而，当他教父母使用AI时，发现一个普遍存在的问题：

父母在与AI交互时，往往会因为无法清晰、准确地表达自己的需求，导致效率低下，甚至产生令人失望的结果。

这个痛点让佘洪宇陷入了思考。他意识到，随着AI技术的普及，越来越多的人需要与AI进行高效沟通，但缺乏专业的提示词工程知识成为了一大障碍。

为什么不开发一个工具，能够引导用户梳理思路，将模糊的想法转化为精准的指令呢？

说干就干，佘洪宇受父母工作经验中的“表单”启发，开发了“启问SparkQuery”的雏形，结果在创作者和文字工作者群体中获得极佳的反响，他们认为这极大地提升了工作效率。

二、技术选型：为何选择AMD锐龙AIMax+395？

随着“启问SparkQuery”的用户数量不断增加，一个强烈的“刚需”浮现出来：部分用户的提示词可能涉及商业机密或个人隐私，他们迫切需要一个能够在本地运行、保护数据安全的版本。

有了创业想法，接下来就是技术实现。佘洪宇需要一台能够在本地运行大模型的硬件设备，以满足用户对数据安全和隐私保护的需求。

然而，要让“启问SparkQuery”在本地有效运行，并保持良好的效果，至少需要一个30B参数规模的Q8量化模型。这对普通用户的本地硬件（尤其是显存）提出了非常高的要求。

正是这个挑战，促使佘洪宇开始寻找市面上最具性价比、能承载大模型运行的AI硬件解决方案。

“我的客户主要使用Windows，因此我的开发环境也必须是Windows。”佘洪宇说，“作为个人开发者，预算必须控制在2万元以内。”

这就要求平台必须具备Windows系统、30GB以上的超大显存、强大的GPU性能和高带宽。

在当前市场上能同时满足所有这些严苛条件的消费级平台，只有搭载AMD锐龙AIMax300系列处理器的PC。

AMD锐龙AIMax+395处理器拥有多达16个超大“Zen5”架构CPU核心、多达40个AMDRDNA3.5图形核心Radeon8060S和一个高达50TOPSAI算力的AMDXDNA2架构的NPU，这使得它能够在本地高效运行大型AI模型。

“最让我惊喜的是它颠覆性的模型测试效率，凭借其超大的统一内存，我可以同时在内存中加载2至3个30B规模的量化大模型。这意味着我可以实现模型间的无缝切换和即时对比，无需任何等待。仅此一项，就将我的开发效率提升了至少20-30%。”佘洪宇感叹道。

此外，AMD锐龙AIMax+395AI迷你机的低功耗和小体积也是吸引佘洪宇的重要因素。“它避免了传统双显卡方案带来的昂贵、高功耗和高噪音等弊端，非常适合在桌面或家庭环境中进行安静高效的开发。”

三、开发过程：AMD锐龙AIMax+395迷你机如何赋能“启问SparkQuery”？

有了强大的硬件支持，佘洪宇的开发工作进展得非常顺利。

“启问SparkQuery”的核心功能，是通过一系列提问式交互，引导用户梳理思路，将模糊的想法转化为精准的指令。

在开发过程中，佘洪宇需要频繁地测试和优化模型。

“以前使用其他设备（如RTX4090）时，加载和卸载模型的过程非常耗时，严重拖慢了开发进度。”他说，“但AMD锐龙AIMax+395的表现让我非常满意。它能够快速加载和运行多个模型，大大提高了我的开发效率。”

特别是在处理超长上下文时，AMD锐龙AIMax+395的优势更加明显。“当我需要处理如播客转录、长篇文档分析等需要超长上下文的任务时，AMD锐龙AIMax平台能够轻松满足这种需求，这在目前的消费级硬件中几乎是独一无二的能力。”佘洪宇说道。

四、实际应用：从旅游规划到电脑配置，精准需求一气呵成

“启问SparkQuery”正式上线后，很快就展现出极高的效率，向AI提问从未如此简单。

让我们来看两个实际应用案例，看看AMD锐龙AIMax+395是如何赋能“启问SparkQuery”，帮助用户解决实际问题的。

启问SparkQuery也有一个在线版本，以供无锐龙AIMax+395本地部署的用户在线体验使用，这里演示使用的就是在线版本。

启问Sparkquery在线体验地址：https://yujianaier.xyz/

案例一：丹麦旅游行程规划

一位用户想为两位从上海出发的老人规划十一假期丹麦7天旅游行程，但很多需求并未明确。

通过“启问SparkQuery”，用户被引导输入出发城市、住宿偏好、餐饮标准、景点偏好和交通偏好等信息。

用户经过引导填入关键词需求，包括重点考虑自然风光景点，主要使用火车交通，住宿选择普通酒店，餐饮预算为每餐人均100元人民币等等。

点击“生成提示词”后，在AMD锐龙AIMax+395处理器的支持下，“启问SparkQuery”快速处理了这些信息，并生成了详细的行程规划提示词，包括国际航班建议、丹麦境内火车路线、住宿推荐、景点安排、餐饮建议和费用估算。

整个过程高效流畅，生成的行程方案详细且符合用户需求，特别是考虑到了老年人的特殊需求，如节奏舒缓、交通衔接顺畅等。

还能一键复制并跳转到DeepSeek等平台。

经过优化后的提示词，DeepSeek可以更准确地理解需求，给出的方案也更具可行性，大家感受下：

案例二：4000元办公电脑配置清单

另一位用户需要配置一台预算约为4000元的电脑，想让AI列一下配置清单。

通过“启问SparkQuery”的引导，用户输入了主要用途、外设需求、品牌偏好和预算限制等信息。比如主要用于日常办公，需要一台27英寸显示器，处理器要求使用AMD。

借助AMD锐龙AIMax+395处理器的强大算力，本地版的“启问SparkQuery”也能迅速生成一份详细的配件清单的提示词，包括处理器、显示器，以及用途需求，总价控制在4000元左右，并且所有配件确保兼容。

输入DeepSeek后迅速获得了一份清单。

该回答既满足了性能需求，又符合预算限制，能够有效提升企业采购计算机时的效率。

作为对比，如果没有“启问SparkQuery”及时提醒“显示器”需求时，传统方案会默认将预算全部投入主机，导致最终装机成本突破4000元，或被迫压缩主机配置至性能不足。

五、未来展望：AMDAIPC推动AI本地化部署浪潮

佘洪宇的创业故事，只是AMD锐龙AIMax+395在AI本地化部署领域应用的一个缩影。

随着AI技术的不断发展，越来越多的企业和个人开发者意识到，本地部署AI模型不仅能够提高效率，还能更好地保护数据安全和隐私。

“目前1.5万元的价位对于个人开发者和小型团队来说还是有一定门槛。如果价格能进一步降低，无疑将极大地推动高性能AIPC在更广泛的开发者和用户群体中普及，加速整个生态的成熟。“佘洪宇说。

AMD正通过不断的技术创新，为开发者和企业提供更强大、更高效、更经济的AI解决方案，助力更多像“启问SparkQuery”这样的创新应用诞生，推动AI技术更好地服务于人类社会。

或许，下一个改变世界的AI应用，就诞生在一台AMDAIPC之上。