懒猫微服最近上新了一款产品，名字叫 「懒猫 AI 算力仓」。 作为老用户，首发自然第一时间支持了一下。

其实我对这个设备的期待已经很久了。过去一年里，AI 大模型的爆发几乎让每个技术人都产生过同一个念头：能不能有一台属于自己的“算力仓”？不用再排队租云 GPU，不用担心账单像无底洞一样增长，更不用把敏感数据传到云端。所以赶了个首发，等了两天拿到了商品。

懒猫 AI 算力仓的核心是 NVIDIA Jetson AGX Orin。

这块板子可能很多人都听过，它本来的定位是“边缘计算”和“机器人中枢”，算是英伟达给嵌入式 AI 场景设计的亲儿子产品。比如跑 YOLO 目标检测、机械臂控制，这些都是它的常见场景。

除此之外， Orin 还有一个优势，就是 完整继承 CUDA 生态。这就意味着，它和桌面 GPU 一样，能跑主流大模型和 AI 框架。相比之下，很多国产芯片虽然跑分也许很高，但因为缺乏 CUDA 生态，真正落地的时候往往要做大量适配工作。可能你下载了模型，但能不能跑起来就是另一个问题了。

CUDA = 生态优势。

这点在 AI 时代非常关键。使用懒猫 AI 算力仓，下载完模型就能马上测试，而非 CUDA 芯片用户，可能还要花上几个月适配环境。这就是差距。

所以当懒猫把 Orin 改造成家用级的 AI 算力仓时，我的第一反应就是：这玩意儿正好补上了家里缺的那块“私有超算”拼图。

包装比我预想的更精美，拆开的时候甚至有点“科幻感”。外观是简洁的机身，棱角分明，风格上有点像星球大战里的装置。

尽管实物拿着沉甸甸的，但尺寸比我想象的还要小一些，高度大约只有懒猫微服的 NAS 一半。拿在手里的重量也不到 1300 克，比 MacBook Pro 还要轻很多，所以理论上你带出门也不是不行（不是）。

这种“袖珍 + 全固态”的组合，第一观感就是结实耐用，而且空间利用率极高。塞进机柜里刚刚好。

接下来看看核心参数：

• GPU：275T 算力，64 Tensor Core，2048 核心，最高 1.3GHz
• CPU：12 核 ARM Cortex-A78AE，最高 2.0GHz，轻量推理和任务调度非常合适
• 显存：LPDDR5，带宽 204.8GB/s，容量高达 64GB（显存+内存一体化设计）

这套组合，基本就决定了它能直接运行 70B 参数级别的大模型，而且是真正意义上的“无限 Tokens”，不像云端那样有额度限制。

在存储扩展方面：

• 自带 64GB eMMC 5.1 系统盘（足够跑系统和基础应用）
• 预留 2 个 M.2 插槽，最多支持 32TB SSD，这就意味着即便你想同时存储多个大模型，也能一次性装下。

接口配置也很周到：

• 视频输出：HDMI
• 外设：2 个 USB 3.2
• 网络：双网口（10G + 2.5G），特别适合多机联动或做本地集群
• 额外：还支持 WiFi6，无线连接没问题

官方参数写着整机功耗 64W，所以很省电。要知道，一块台式机的 4090 往往就能拉到 400W，而 Orin 的 64W 几乎可以说是“节能怪兽”。我把一个小型工作站，直接塞进了我的机柜里。

这次买算力仓，还有一个重要原因：我家里已经在用懒猫微服的生态。算力仓一接入，就能和原来的设备形成闭环。

比如：

• NAS 负责存储数据和模型；
• 算力仓负责推理和生成；
• 懒猫微服的软件层负责调度和调用。

这种组合让我感觉像是给自己搭了一个“家用 AI 实验室”。来一张和机柜里其他设备的合影 ↓

懒猫算力仓的应用场景非常多：

1. 大模型推理：本地跑 70B 模型，直接当私有 ChatGPT，避免云端隐私风险。
2. 文生图 / 文生视频：跑 Stable Diffusion、Luma AI 之类的模型，图生视频速度应该会很快。
3. 科研实验：对于学生和研究者来说，算力仓相当于一台低功耗的工作站，可以在寝室里跑实验。
4. 企业内部 POC：小公司如果要测试 AI 原型，直接上算力仓，比租云 GPU 灵活得多。
5. 边缘推理 + 本地 RAG：结合家里的数据仓库，跑一个完全离线的知识问答系统，做“自己的 AI 知识助手”。

整体来说，懒猫 AI 算力仓给我的感觉就是：

• 小小一台，参数硬核；
• CUDA 生态无缝兼容，开箱即跑大模型；
• 扩展灵活，功耗低，噪音小；
• 和懒猫微服生态结合，几乎是“家用 AI 实验室”的标配；
• 对我这种经常要跑 RAG、文生图的场景非常友好。

如果说之前还在犹豫“要不要上云 GPU”，现在真的可以考虑直接在家里搞一台 Orin 算力仓。算力、省钱、数据安全，全部兼顾。

更重要的是，这不是一台冰冷的机器，而是让我随时能打开 AI 世界大门的“钥匙”。