128GB内存塞进6.5kg小机身，雷神水冷AI工作站实测

## 随着 AI 浪潮席卷全球，越来越多职场人开始将 AI 深度融入日常工作流——文案创作、代码调试、素材处理、数据分析等场景都离不开 AI 的加持，办公效率也因此大幅提升。 不过，云端 AI 应用需要上传并分析数据，不仅存在隐私泄露风险，网络波动还会导致响应延迟、高频使用不稳定，再加上消耗 token 带来的高额成本，让不少职场人颇为头疼。在此背景下，本地部署 AI 大模型成为兼顾高效与安全办公的最优解。 针对职场用户的核心痛点，雷神在今年 5 月推出了这款水冷迷你 AI 工作站——搭载消费级 AI 算力领先的 AMD 锐龙 AI Max+ 395 处理器，将小巧机身、水冷散热、内置电源等实用设计融于一体，专为桌面工作站场景而生。今天我们就全方位实测这款设备，看看它能否成为普通人也能轻松上手的本地 AI 办公神器。 **外观设计：低调小巧，质感扎实** 雷神水冷迷你 AI 工作站整体采用正方形设计，摆在桌上相当低调，没有浮夸的装饰元素和灯效，能轻松融入各类桌搭环境。全铝外壳机身质感出色，表面处理细腻光滑，四边做了圆润倒角，虽然造型偏硬朗，但上手触感很有高级感。 机身正面有镜面工艺的雷神 Logo 和一组前置 I/O 接口，从左到右依次为方形电源按键、USB2.0 Type-A 接口、USB3.2 Type-C 接口以及一个 3.5mm 音频接口。开机后电源键会亮起专属白色指示灯，提示当前运行状态。接口右侧还有一行小字，是雷神工作站的英文全拼。 尺寸方面，长宽高均为 199mm，属标准正方体造型。别看它体积小巧，分量却相当扎实，整机重量达 6.5kg，搬动起来还是有些分量的。 机身左右两侧共做了 8 颗外露六角螺丝，透着一股工业风气息。这些也是外壳的固定螺丝，拧下全部螺丝即可取下前侧和后侧两块铝合金挡板，一窥内部结构，用户后期加装升级相当方便。 机器顶部是一整面网状的圆角矩形散热开口，厚实金属顶盖内部能看到密密麻麻的蜂窝状散热网，四边采用倒角加下凹设计——水冷散热系统就位于机身内部上方。底座部分采用悬浮设计，视觉上更具科技感。雷神还为这台机器定制了 12VO 400W 白金级内置电源，不仅能为处理器充分供电，使用起来也更自由。 机身背部做了两组散热矩阵开孔，分别对应水冷和电源部分。中间集成的 I/O 接口面板包括 2 个 USB2.0 Type-A 接口、DP1.4 + HDMI2.1 视频输出接口组、2 个 USB3.2 Type-A 接口、2 个 USB4 Type-C 接口、2.5G + 10G 有线网口组以及 1 个 3.5mm 音频接口。有线网口上方还有无线 Wi-Fi 天线接口，支持 Wi-Fi 7 和蓝牙 5.4 协议，底部是一个 220V 标准电源接口。 配件方面，随机附赠一根黑色三脚电源线、两根迷你 Wi-Fi 增强天线，以及一包外壳备用替换螺丝。 **核心配置：消费级旗舰算力加持** 雷神水冷迷你 AI 工作站搭载的是目前消费级定位最高的 AMD 锐龙 AI Max+ 395 处理器。它基于 AMD 最新的 Zen 5 架构，拥有 16 核心 32 线程，3.0GHz 基础频率、5.1GHz 加速频率，55W 默认热设计 TDP，并配备 80MB L2+L3 缓存。 GPU 部分集成基于 RDNA3.5 架构的 Radeon 8060S，拥有 40 个计算单元，运行频率可达 2900MHz，图形性能比肩主流独立显卡。NPU 部分则基于 XDNA 2 架构，AI 算力可达 50TOPS，是整机 AI 性能的重要支柱。 最值得强调的是，它搭配了四通道 LPDDR5X 128GB 8000MHz 统一内存，能够从容应对本地 AI 大模型部署以及专业生产力、游戏运行等多重需求。得益于 AMD 统一内存架构技术，最高可从 128GB 超大容量内存中分配 96GB 用作专用显存，提升显存容量并降低延迟，为本地部署大型 AI 模型提供有力支撑。 此外，锐龙 AI Max+ 395 的 TDP 功耗可在 45W 至 120W 范围内灵活分配，兼顾性能与能效表现，非常适合小型台式工作站使用，且拥有丰富的软件生态支持。 **简单拆机：内部用料一目了然** 下面做个简单拆机，看看这台迷你 AI 小主机的内部究竟有何乾坤。首先拧下机身两侧 8 颗螺丝，取下两块一体成型的铝合金外壳，其中后侧壳体内壁设有两块蜂窝防尘网，接口部分也做了防护泡棉。 机箱内部上方是一只大口径风扇，采用工业级双滚珠轴承，MTBF 寿命高达 10 万小时，耐高温环境。风扇顶部是面积拉满的冷排，风扇左侧连有两条较粗的水冷管，下方的 12000mm²“散热岛”部分覆盖了核心发热区域，整体散热设计对这颗旗舰级处理器而言相当充裕。 关于这台雷神水冷迷你 AI 工作站的真实 AI 性能表现和实际部署体验，我们将在此后的测试环节中重点验证。这台 6.5kg 的小机身能否真正扛起本地 AI 大模型部署的重任？敬请关注后续实测数据。