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AI 筆電推薦先看門檻：AI 繪圖 12GB、剪 4K 32GB，我只認這兩個數字

  • 更新日期：2026-08-23 02:07:10
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💡 核心結論速覽 (TL;DR)

  • 先算再決定買不買：以 RunPod 公告價 RTX 4090 24GB 每小時 US$0.74 計，為了多 12GB 顯示記憶體多付 US$1,000，要跑滿約 1,351 小時才追平。
  • AI 繪圖看的是 VRAM：NVIDIA 官方把模型切成三格，出圖這欄 6–12GB 只跑得動 FLUX.2 [klein] 4B FP4，12–16GB 才進得去 9B FP4，24GB 以上才排得進 FLUX.2-Dev 的 FP4 版。
  • 剪 4K 看的是系統記憶體：Adobe 建議 4K 以上 32GB 起跳加 8GB 顯示記憶體；DaVinci Resolve 免費版在 Windows 只吃單一張 GPU。
  • 先做這件事：把你最常跑的那個模型名稱寫下來，對到下面那張三格表，再回頭看手上這台的 VRAM——差不到一格就先別換機。

電腦展一過，3C 店裡的「AI 筆電」專區全亮了起來，但沒有一張規格標籤會告訴你：你要跑的那個模型，這張卡到底載不載得動。

先給答案：AI 筆電推薦這件事，真正卡住你的只有兩個數字——顯卡的 VRAM 決定你跑不跑得動 AI 繪圖模型，系統記憶體決定你剪不剪得動 4K。機型是後面才要煩惱的事。

我每天用 AI 超過 10 小時，同時養著兩家最高階訂閱，還要自己出圖、自己剪口播影片。所以每次動了換機器的念頭，我的第一個動作不是打開天梯圖，是先算一件事：這些工作丟到雲端跑，一小時多少錢？

算完常常是同一個結果——那筆升級費要跑到天荒地老才回得來。這篇就是照那個順序寫的：先分流，再看門檻，最後才落到價位帶。

所以第一個問題不是「哪台好」，而是：你的工作，真的需要一張躺在你腿上的 GPU 嗎？

AI 筆電推薦的第一個分岔：你其實需不需要買這台？

AI 筆電推薦最該先問的不是買哪一台，而是這些工作有沒有必要在自己機器上跑——租一張同等級的雲端 GPU，每小時不到一美元。

以 RunPod 官方公告價的 Secure Cloud 那一檔為例：RTX A5000 24GB 每小時 US$0.27、RTX 3090 24GB US$0.50、RTX 4090 24GB US$0.74、RTX 5090 32GB US$0.99，儲存另計每 GB 每月 US$0.05 起。

同一頁還有一檔更便宜的 Community Cloud，同樣這四張卡分別是 US$0.16、US$0.22、US$0.34、US$0.69。下面的算式我一律用貴的那一檔，算出來的回本時數才不會偏袒雲端。

把這個價格拿來當尺，就有一條很好用的算式。回本時數 = 你為了更高 VRAM 多付的美元金額 ÷ 同等 VRAM 的雲端每小時費率。

假設你為了從 12GB 跳到 24GB，機器多付 US$1,000。用 4090 那格算，US$1,000 ÷ US$0.74 ≈ 1,351 小時；用便宜的 A5000 那格算，US$1,000 ÷ US$0.27 ≈ 3,704 小時。

這是我自己列的算式，不是誰的官方數字，假設也全部攤在上面：價差多少、每小時多少，你把自己的數字代進去結果就會不一樣。

1,351 小時是什麼概念？一天扎扎實實跑滿 2 小時，要 22 個月。多數人的實際使用強度，離這個數字非常遠。

雲端也不是沒有代價，而且有兩筆成本大家算的時候都會漏掉。NVIDIA 官方在 ComfyUI 教學裡寫得很清楚，FLUX.2 的模型權重檔可以超過 30GB，你每開一台新機器就得重下一次。

不想每次重下，就要開儲存空間放著，那是按月計費的。但 US$0.05 是「起」——官方把它標成 Network Storage 超過 1TB 才有的價，1TB 以下是每 GB 每月 US$0.07。

更常用的 Volume Disk 又更貴：機器跑著時每 GB 每月 US$0.10，閒置沒關掉是 US$0.20。所以放 100GB 權重要用 US$0.07 到 US$0.20 這個區間去抓，不是用 US$0.05。

那什麼情況本機還是贏？我自己的判斷條件有四個，符合兩個以上才建議把錢花在機器上。

❶ 資料不能離開你的機器：接案素材、客戶未公開的影片、有保密條款的內容。

❷ 你是每天跑、而且跑很久的那種人：使用強度直接決定回本速度。

❸ 你常在網路不穩的地方工作：雲端方案的前提是連線穩定，這件事在移動中很難成立。

❹ 你要一邊剪片一邊即時預覽：剪輯的即時性是雲端最補不起來的一塊，這跟算圖可以丟出去排隊完全不同。

如果你算完發現走雲端比較划算，挑方案是另一門功課。我在不買機器、直接租算力該怎麼挑方案與避開哪些坑那篇整理過完整比較，可以接著看。

更省的做法是先別花錢。生圖生片的平台大多有免費試用，我在用免費額度把出圖出片先跑過一輪再決定要不要花錢裡寫過怎麼把免費的部分榨乾。

先算這一筆再往下看：翻一下你上個月實際花在算圖、算影片的時數，乘上 0.74，跟你打算多付的機器價差比一次。差距很大就先別換。

AI 繪圖到底要幾 GB VRAM？NVIDIA 官方把模型分成三格

AI 繪圖的 VRAM 門檻在 2026 年已經不是網路上那句「8GB 起跳」。NVIDIA 官方部落格用一張表把顯示記憶體切成三格，每一格跑得動的模型完全不同。

顯卡 VRAM 官方列出跑得動的代表模型 對應的筆電 GPU（本站對照）
6–12GB FLUX.2 [klein] 4B FP4（圖）、WAN 2.2 5B FP8（影片）、Hunyuan 3D-v2.1（3D） RTX 5050、5060 筆電版（8GB），以及 8GB 版的 5070
12–16GB FLUX.2 [klein] 9B FP4、WAN 2.2 5B FP8、Hunyuan 3D-v2.1 12GB 版的 5070、5070 Ti（12GB）、5080（16GB）
24GB 以上 FLUX.2-Dev FP4、LTX-2 FP4（影片）、TRELLIS.2（3D） RTX 5090 筆電版（24GB）

同一張圖底下 NVIDIA 還補了一句很關鍵的註腳：RTX 50 系列請用 FP4 版本的模型，RTX 40 系列用 FP8 效果最好。拿錯量化版本，卡再好也發揮不出來。

那句流傳很廣的「8GB 就夠」不是錯的，它只是老了。Stability AI 當年發表 SDXL 1.0 時的原句就是「8GB VRAM 的消費級顯卡或現成的雲端執行個體」。

問題是現在大家在跑的已經不是 SDXL。用 2023 年的門檻去買 2026 年的機器，中間差的不只一格。

接下來這件事，會直接推翻「一次買到頂就沒煩惱」的想法。NVIDIA 在另一篇官方文章裡，講 FLUX.2 完整版的原話是這樣的。

它是一個 320 億參數的模型，完整載入需要 90GB 的 VRAM；即使開啟 lowVRAM 模式，需求仍有 64GB，這讓這個模型實際上超出了任何消費級顯卡的能力範圍。

對照一下：筆電端最高階的 RTX 5090 Laptop GPU 只有 24GB。NVIDIA 說跟 Black Forest Labs 合作量化到 FP8 可以省下四成需求，但 90GB 砍掉四成，離 24GB 還是很遠。

所以在筆電上跑的從來就不是完整版。上面那張表把 FLUX.2-Dev 排進 24GB+ 那一格，寫的是 FP4 版本，官方註腳也要 RTX 50 系列用 FP4。買到頂規換到的是「跑得動量化版」，不是「跑得動原版」。

這改變了我看硬體的方式。本機的天花板是被模型追著跑的，你買到的不是「永久夠用」，是「這一輪夠用」。

VRAM 不夠也不代表直接開不起來。NVIDIA 在同一篇 ComfyUI 教學裡提到，它和 ComfyUI 合作做了權重串流，GPU 的顯示記憶體用完時可以把一部分工作卸載到系統記憶體——官方同一句話就說明這要付出效能代價。

所以那張三格表要這樣讀：跨過門檻是「跑得順」，沒跨過通常是「跑得動、但慢到你不想再跑第二次」。這也是系統記憶體的第二個用途——它不只影響剪片，在算圖這條線上同樣是後備。

還有一個常見誤會要拆掉：很多人跑去查 ComfyUI 的系統需求，想找一個最低 VRAM 數字。官方的系統需求頁根本沒列 VRAM，只寫作業系統、Python 版本、瀏覽器和支援的顯卡種類。

這不是官方漏寫，是它本來就不該有單一數字——真正的門檻在你要跑哪個模型，也就是上面那張表。至於 AUTOMATIC1111 那套舊介面的說明檔寫著「支援 4GB 顯卡，也有 2GB 成功的回報」，那證明的是跑得動，不是跑得順。

如果你的目標是在自己機器上跑開源模型，24GB 那道牆長什麼樣子，我在實際卡在本地硬體門檻時，載檔與記憶體到底會怎麼爆那篇拆得更細。

兩分鐘就能對完的一件事：把你最常用的那個模型名稱寫下來，對到上表的哪一格；再去看手上這台的顯示記憶體，兩個對得上就不用急著換。

剪 4K 的 AI 筆電要多少系統記憶體？Adobe 和 Blackmagic 的門檻不一樣

剪 4K 影片真正吃緊的是系統記憶體，不是顯卡。Adobe Premiere 的官方系統需求頁把最低與建議分得很開：最低 8GB 記憶體加 4GB 顯示記憶體，建議規格則是 HD 用 16GB、4K 以上「32 GB 或更多」，顯示記憶體 8GB。

Adobe 這一頁自己標明了適用版本——Premiere 26.0、26.2、26.3 與 26.3.2。這一行值得記，因為你比對規格時可以直接對到手上那一版，不用猜官方講的是哪一代。

官方自己在同一頁註明了那句最重要的話：最低規格是給剪 HD 用的，建議規格才是給 HD、4K 或更高解析度用的。照最低規格買機器來剪 4K，等於一開始就站在線外。

CPU 要幾核心這題，Adobe 也給了明確答案。官方的處理器、記憶體與 GPU 建議頁寫：時脈至少 3.2 GHz、至少八核心，理由是八核心能讓 Premiere 跑到 93–98% 的效率。

這個數字我覺得比任何「建議選 i7 以上」都有用，因為它是一個可以拿去比對規格表的門檻，不是感覺。

換到 Blackmagic Design 的 DaVinci Resolve，門檻又是另一套。官方 21.0.4 版 readme 裡 Windows 版最低要 16GB 系統記憶體、用 Fusion 要 32GB，顯示記憶體至少 4GB。

Windows on Arm 那一行寫得最直白：16GB 系統記憶體，或剪 4K、使用 Fusion 時 32GB。macOS 版反而最寬鬆，最低 8GB、用 Fusion 16GB，但要求 Apple 晶片與 macOS 15 Sequoia 以上；Linux 版則直接要 32GB。

最容易讓人白花錢的一條在這裡。官方 readme 明寫：免費版在 Windows 與 Linux 上只支援單一張處理用 GPU，而且專案母版與輸出被限制在 Ultra HD 或更低解析度。

要注意的是官方在下一段又把「4K 輸出」列為 Studio 版才有的功能——這兩種寫法我照原文並陳，不自己合併，因為 Blackmagic 講 4K 通常指 DCI 4096，講 UHD 才是 3840。

身邊做影片的人踩過這個坑：興沖沖買了配雙顯卡的電競筆電，結果用的是免費版，第二張卡在剪輯時根本沒被叫起來。錢花在了規格表上最貴、但軟體不吃的那一格。

所以我的順序會反過來：先花 NT$9,800 買斷 DaVinci Resolve Studio 解鎖多 GPU 與整套 AI 工具，再談要不要花四萬升級顯卡。先換軟體授權的邊際效益，通常比先換硬體高得多。

另一個省顯卡的方向是把工序移出去。剪片流程裡有一大半根本不吃 GPU，我在把剪片前置工序自動化、讓一半的步驟不再佔用本機算力那篇拆過整條線。

上字幕也是同一個道理，交給雲端工具跑就好。這一步怎麼選工具、交付格式差在哪，我整理在把上字幕整段外包出去、省下本機算力與剪輯時間那篇。

所以在加記憶體之前，先打開你現在的剪輯軟體確認是免費版還是付費版，再剪一段 4K 素材、開工作管理員看記憶體實際吃到幾 GB。這兩個答案會直接決定你該加的是記憶體還是授權。

筆電顯卡怎麼挑？同一個型號可能有兩種 VRAM

筆電顯卡不能只看型號名稱，同一個型號可能配到兩種不同的 VRAM。NVIDIA 英文規格表把 GeForce RTX 5070 Laptop GPU 的標準記憶體設定列成「12 GB GDDR7 / 8 GB GDDR7」兩種，同一份繁體中文規格表卻只列 8 GB。

同一家官網、同一個型號、兩種說法。所以你在賣場看到「RTX 5070 筆電」六個字，買到的可能是 8GB，也可能是 12GB——中間差的正好是能不能跨進上一段那張表的中間格。

筆電 GPU 官方標準記憶體設定 GPU 子系統功率 AI TOPS
RTX 5090 Laptop 24GB GDDR7 95–150W 1824
RTX 5080 Laptop 16GB GDDR7 80–150W 1334
RTX 5070 Ti Laptop 12GB GDDR7 60–115W 992
RTX 5070 Laptop 12GB 或 8GB GDDR7 50–100W 798
RTX 5060 Laptop 8GB GDDR7 45–100W 572
RTX 5050 Laptop 8GB GDDR7 35–100W 440

這張表要看兩件事。第一件是 VRAM，它決定你跑不跑得動；第二件是那個功率區間，它決定你跑得多快。

同一顆 GPU 的功率區間可以差到兩倍以上：5050 Laptop 從 35W 到 100W，5090 Laptop 從 95W 到 150W。塞在薄機殼裡的那台和厚重電競機裡的那台，名字一樣，實際效能不是同一件事。

這也是為什麼看評測不能只看「這張卡跑幾分」，要看那台機器被廠商設定成幾瓦。規格頁上通常標成 TGP 或最大顯卡功耗。

還在用上一代的人也給個對照：RTX 40 系列筆電版是 4090 16GB、4080 12GB、4070 8GB、4060 8GB、4050 6GB。筆電版的 4090 只有 16GB，跟你在天梯圖上看到的那張同名桌機卡不是同一張卡。

我自己現在買硬體只認一件事：規格頁上那行「顯示記憶體 8GB」或「12GB」的白紙黑字，型號名稱一律不算數。寫得含糊的商品頁，我直接跳過。

如果你的猶豫是「現在買會不會很快被下一代打臉」，那是另一個層次的問題。我在下一代桌上型 AI 硬體會怎麼改寫本機跑模型的門檻那篇算過時程與規格落差，可以拿來當參考點。

買之前一定要查到的兩個數字：打開你看上那台的官方規格頁，找 VRAM 與 TGP。找不到 TGP 就寫信問客服；問不到，就當它是那顆 GPU 的最低瓦數那一檔來評估。

AI 筆電推薦的四個價位帶：先過門檻，再挑機型

AI 筆電推薦落到實際採購時只有四段，分段的依據是 VRAM 與系統記憶體這兩個門檻，不是價格標籤。規格月月變，門檻不太變，所以我用門檻分段、機型只當例子。

❶ 只做輕量 AI（文書、簡報、會議記錄）：不需要獨立顯卡，內建 NPU 的機器就夠，系統記憶體 16GB 起。這一段的錢花在螢幕、鍵盤和續航會比花在顯卡有感。

❷ 入門 AI 繪圖加 1080p 剪輯：8GB VRAM，也就是 RTX 5050、5060 筆電版那一檔，系統記憶體 16GB。落在 NVIDIA 那張表的第一格，Premiere 剪 HD 也在官方建議線上。

❸ 認真做圖加剪 4K：12–16GB VRAM，對應 5070、5070 Ti、5080，系統記憶體 32GB 起跳。這一段同時滿足 Adobe 對 4K 的建議與 NVIDIA 那張表的中間格，是我認為最多人真正該落腳的地方。

❹ 要跑影片模型與 3D：24GB VRAM，筆電只有 5090 這一檔，系統記憶體 32GB 以上。但別忘了前面那句官方原話——就算買到這裡，FLUX.2 完整版還是載不進去。

把它變成採購判斷，我會這樣分。適合買到第 ❸ 段的人：每週固定產圖或產片、有交件壓力、素材不方便上雲。這三個條件符合兩個，硬體錢花得下去。

不適合的人：一個月出圖幾次、剪的是 1080p 口播、素材沒有保密問題。這種需求停在第 ❷ 段，或乾脆整段走雲端，省下來的錢夠付好幾年租金。

預算怎麼排順序：先鎖 VRAM 落在哪一格，再確認記憶體能不能自己加，最後才比品牌與外觀。順序顛倒的人，最常見的下場是買到一台記憶體焊死的 8GB 顯卡機。

純文書工作者其實不用進到這四段裡任何一段。哪些 AI 工具在瀏覽器裡就跑完了、完全不吃顯卡，我列在上班族用得到的 AI 工具清單，全部不需要獨顯那篇。

那要去哪裡照著門檻篩？我會先開品牌的官方直營站，因為規格頁通常把顯示記憶體白紙黑字寫出來，像 Lenovo 台灣官方直營站的筆電專區這類官方頁，規格欄至少不會含糊帶過。

想跨品牌一次比，綜合電商是另一條路，例如 momo 上專賣高效能筆電的店家頁。代價是商品標題常常只寫到 GPU 型號，顯示記憶體要點進規格表才看得到——回到前面那句，型號名稱不算數。

把門檻帶進賣場的做法：拿上面四段的門檻當篩選條件，把候選機型的顯示記憶體與 TGP 抄在同一張紙上再比，別在賣場現場憑印象決定。

「AI 筆電」有兩種完全不同的意思，買錯的人最多

「AI 筆電」這四個字在店裡指的是兩種東西。一種是微軟定義的 Copilot+ PC，門檻是 NPU 要跑得出 40+ TOPS；另一種是配獨立顯卡的創作者筆電，NVIDIA 入門的 RTX 5050 筆電 GPU 就標到 440 AI TOPS。

兩個數字差了一個數量級以上，但它們量的根本不是同一顆晶片。這是我看過最多人買錯的地方。

微軟官方的 Copilot+ PC 硬體需求寫得很具體：處理器或 SoC 要搭載可執行 40+ TOPS 的 NPU、記憶體 16GB DDR5 或 LPDDR5、儲存 256GB SSD 或 UFS。官方把這三條寫成「疊在 Windows 11 本身最低需求之上」的額外門檻，沒有另外指定版本號。

目前列在名單上的處理器是 AMD Ryzen AI 300 與 400 系列、Intel Core Ultra 200V 與 300V 系列，以及 Snapdragon X 系列。有 40+ TOPS 的 NPU 但記憶體不到 16GB，官方認定就不算 Copilot+ PC。

同一份官方文件裡還有一個很少人提的細節：Windows Studio Effects 的部分功能只需要 10+ TOPS 的 NPU，門檻比 Copilot+ PC 低得多。所以「有 AI 功能」和「是 Copilot+ PC」也不是同一件事。

那兩者到底管什麼？我的分法很簡單。NPU 管的是系統內建、常駐、要省電的即時 AI——視訊去背、即時字幕、本機小模型；GPU 與 VRAM 管的是你開軟體跑的繪圖與影片模型。

所以 5050 那 440 AI TOPS 不會讓它變成 Copilot+ PC，那是 GPU 的 AI 算力，跟 NPU 是兩條線，官方規格表也是分開列的。反過來說，一台漂亮的 Copilot+ PC 沒有獨顯，你拿它跑 FLUX 一樣跑不動。

如果你想看的是整台機器換下去、日常工作到底改變了什麼，那個層次的取捨我寫在整台 AI PC 換下去之後，日常工作真正被改變的部分那篇，跟本篇的規格門檻剛好互補。

挑機器之前先做一次分類：把你最想要的三個 AI 功能寫下來，分成「系統內建就有」和「要開軟體跑模型」兩堆。哪一堆比較長，就往哪一種機器走。

MacBook 算 AI 筆電嗎？統一記憶體不能直接當 VRAM 看

MacBook 算不算 AI 筆電，要看你把它拿來做什麼。Apple 台灣的 MacBook Air 規格頁列出的統一記憶體選項是 16GB、24GB、32GB，MacBook Pro 規格頁則一路開到 128GB。

但統一記憶體是 CPU 與 GPU 共用的同一池，官方沒有給任何「等於幾 GB VRAM」的換算。網路上流傳的那些比例都是推估，我不會拿來當你的採購依據。

剪片這條線，Mac 的官方數字確實比 Windows 低，但那一行要照原文讀。Adobe 在記憶體建議裡寫的是「Windows 或 Intel 架構 Mac 建議 32GB 以上；Apple M2 系統為 16GB 共用記憶體（目前可選的最大容量）」。

括號裡那句限定詞很關鍵：Adobe 講的是「目前可選到的最大容量」，也就是配置上限，不是「16GB 就夠用」。而 Apple 現售的 MacBook Pro 已經能選到 128GB，官方那行的機型基準明顯落後，別直接套到新晶片上。

Blackmagic 那邊 DaVinci Resolve 的 macOS 版最低 8GB、用 Fusion 16GB。對照 Windows 版要 16GB 起、Fusion 要 32GB，同一套軟體在兩個平台的官方最低要求差了一倍。

但 AI 繪圖那一格就對不上了。NVIDIA 那張三格表是拿 GeForce 顯卡排的，模型的 FP4 量化版本也是針對 RTX 50 講的；ComfyUI 官方只寫 Apple Silicon 走 PyTorch MPS，沒給任何 VRAM 數字。

所以我的判斷是：以剪片為主選 Mac 沒問題，以本機跑繪圖或影片模型為主，生態系目前還是在 NVIDIA 那邊。這跟品牌喜好無關，是模型釋出時先支援誰的問題。

還在「買機器」和「多付一份訂閱」之間搖擺的話，那條線我也算過。免費方案撐到哪裡、什麼情況該把錢換成訂閱而不是硬體那篇可以拿來對照本篇的回本算式一起看。

手上已經有 Mac 的人，先確認兩件事——它是 Apple 晶片還是 Intel、系統版本有沒有到 macOS 15。這兩項不過關，先談升級記憶體沒有意義。

規格對了還是會卡：三個規格表看不出來的地方

規格表全部達標還是可能卡住，因為有三件事不寫在規格欄裡：同名顯卡的功率設定、剪片的儲存配置，還有軟體授權層級的隱形限制。

❶ 功率設定：前面那張表的區間就是證據，5050 Laptop 35–100W、5090 Laptop 95–150W。同一顆 GPU 塞進不同機殼是兩種東西，而這個數字很多商品頁根本不寫。

❷ 儲存配置：Adobe 官方的儲存建議是系統、媒體快取、媒體檔案分成三顆碟；共用網路工作流 HD 要 1 Gbps 乙太網路，4K 要 10 Gbps。筆電通常只有一顆 SSD，媒體快取就得外接高速硬碟，這筆錢一開始要算進去。

❸ 授權層級：DaVinci Resolve 免費版在 Windows 與 Linux 只吃單一張處理 GPU、輸出被鎖在 Ultra HD 或更低；官方 readme 的 Windows 版還要求 NVIDIA Studio 驅動 581.57 以上、GPU 支援 OpenCL 1.2 或 CUDA 12.8。

三件事有一個共通點：它們都不是「買貴一點就會好」的東西，而是買之前多花十分鐘查就能避開的。

順便講一個我不推薦的做法：為了「以後可能會用到」直接跳去買 24GB。我不推的理由有兩個。

第一，筆電的 24GB 只有 5090 這一檔，價差大到足以買下好幾千小時的雲端算力。第二，模型的胃口漲得比你換機的速度快——90GB 那個數字就是最好的提醒，今天的頂規在下一輪照樣不夠。

還有一筆常被忽略的成本：雲端 GPU 與國外訂閱都是外幣扣款，刷錯卡等於每個月固定多繳一筆。怎麼把這筆壓下來，我算在刷卡付雲端算力與海外訂閱時，怎麼少被收那筆手續費那篇。

今天就能查完的三件事：你那台（或你要買的那台）的 TGP 數字、有沒有第二個 M.2 插槽、剪輯軟體是免費版還是付費版。三個答案湊起來，你就知道錢該花在哪。

FAQ 常見問題

預算三萬多，先買有獨顯的筆電還是先租雲端？

看你一個月實際會跑幾小時。用 RunPod 公告的 RTX 4090 Secure Cloud 每小時 US$0.74 當基準，一個月跑 20 小時大約 US$15，一年不到 US$180——這個強度買機器很難划算。

反過來，如果你每天固定跑 2 小時以上、或素材有保密需求，那就往有獨顯的方向走，先把 VRAM 鎖在 12GB 以上再比機型。

8GB VRAM 的筆電現在買，兩年後會不會不夠用？

以現在的模型分布看，8GB 落在 NVIDIA 那張表的最低那格，只跑得動 FLUX.2 [klein] 4B FP4 這種輕量版本。要不要買，取決於你能不能接受兩年內都停在這一格。

我的建議是：如果 8GB 和 12GB 的價差在你可以承受的範圍，直接跨過去。那一格的差別不是快一點慢一點，是能不能載進去的差別。

只剪 1080p 口播影片，還需要獨顯嗎？

不一定需要。Adobe 官方的最低規格是 8GB 記憶體加 4GB 顯示記憶體，那條線就是給 HD 用的，內顯達標的機型也算數。

真正該優先加的是系統記憶體與 SSD 空間。等你開始剪 4K、或開始上多層特效，再回頭看顯卡也不遲——那時候你也更清楚自己缺哪一塊。

Copilot+ PC 可以拿來跑 AI 繪圖嗎？

Copilot+ PC 的門檻是 NPU 40+ TOPS 加 16GB 記憶體，管的是系統內建的即時 AI 功能。繪圖模型吃的是 GPU 的顯示記憶體，兩者不是同一個規格。

所以一台合格的 Copilot+ PC 如果沒有獨立顯卡，跑 AI 繪圖依然會卡在 VRAM。要跑模型，還是回頭看那張三格表。

RTX 5070 筆電到底是 8GB 還是 12GB？

兩種都有。NVIDIA 英文規格表把它的標準記憶體設定列成「12 GB GDDR7 / 8 GB GDDR7」兩種，繁體中文頁只列 8 GB。

買之前一定要在該台機器的官方規格頁上找到那行實際數字，不要用型號推。這是本篇最實用的一條提醒。

寫在最後

把整篇濃縮成一句話：AI 筆電推薦不是挑機型的問題，是先確認你要跑什麼、再確認那件事需要幾 GB。

順序永遠是這樣：先算雲端跑一小時多少錢、跟你要多付的價差比一次 → 再把工作對到 VRAM 三格表與 4K 的 32GB 記憶體門檻 → 最後才進賣場看機型。倒過來做，就是買一台規格漂亮但軟體吃不到的機器。

我自己現在的狀態是：需要即時預覽的剪輯留在本機，算圖與影片模型丟出去跑。這個分工不是最帥的方案，但它讓我不用每次模型改版就焦慮一次。

如果你看完還是不確定自己屬於哪一段，先回去做第一段那個算式——那是整篇裡最省錢的一步。

我會持續把這類「規格表沒寫、但會讓你白花錢」的東西整理出來。想一次看完各類 AI 工具怎麼依需求挑，可以從依需求分類的 AI 工具總整理開始翻。

參考資料

 

延伸閱讀