在當今顯示卡市場中，算力的天平正以前所未有的速度向生成式人工智慧 (Generative AI) 與高階圖形渲染的交匯處傾斜。隨著大型語言模型 (LLM)、擴散模型 (Diffusion Models) 與複雜路徑追蹤 (Path Tracing) 遊戲技術的普及，創作者、研究人員與極致玩家對於硬體的需求已不再涇渭分明。專業用戶需要龐大的顯示記憶體與穩定的多卡擴充性來訓練與微調模型；而遊戲玩家則渴望在 4K 解析度下，透過 AI 輔助的超取樣技術，享受毫無妥協的光線追蹤視覺饗宴。

在這樣的時代背景下，ASUS 攜手 AMD 推出了極具戰略意義的旗艦級產品：ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700。這張顯示卡不僅冠上了「AI PRO」的專業命名，更回歸專業工作站最青睞的渦輪鼓風扇 (Blower-style) 散熱架構。

筆者將深入剖析其底層硬體架構、軟體生態系相容性，並透過嚴苛的 ComfyUI、LM Studio、Hermes Agent 前沿 AI 框架，以及《惡靈古堡：安魂曲》、《人機迷惘》、《電馭叛客 2077》三款次世代 4K 光追大作進行測試，檢驗這張顯示卡效能與 FSR 技術的畫質演進。

ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 規格回顧

搭載全新 AMD RDNA 4 架構與 Navi 48 核心，內建 64 組運算單元、4,096 個串流處理器，以及 128 組 AI 與 64 組光追加速器，在最高 2,940 MHz 時脈下，可爆發出 47.8 TFLOPS (FP32) 算力與高達 1,531 TOPS 的 INT4 稀疏 AI 效能。

該卡採用 PCIe 5.0 x16 介面、300W 最大功耗與 12V-2x6 電源接頭，並提供 HDMI 2.1b 與三個 DisplayPort 2.1a 輸出。不過真正讓它與一般 16GB 遊戲卡拉開定位差距、決定本地 AI 體驗生死的話題規格，其實是那高達 32GB GDDR6 的大容量顯示記憶體 (頻寬 640GB/s，配備 64MB Infinity Cache)；這不僅能讓大型語言模型容納更龐大的 GGUF 規格與更長的上下文 (Context) 縱深，在應對擴散模型與影片生成時，更能徹底免除模型切片與 CPU 記憶體頻繁交換所導致的嚴重延遲。

散熱設計解析

對一般高階電競主機而言，三風扇開放式散熱器通常能提供較低的溫度與噪音表現；但在雙卡、三卡、甚至四卡的深度學習工作站或邊緣運算伺服器中，開放式散熱器會將大量廢熱排入機殼內。當顯示卡插槽距離緊密時，相鄰顯示卡容易持續吸入熱風，導致機殼內部熱積聚、風扇轉速提高，甚至出現多張顯示卡同時降頻的情況。

ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 正是針對這類多卡工作站環境所設計！它採用 TURBO 渦輪鼓風式散熱架構，由卡片尾端的雙滾珠軸承高風壓風扇吸入冷空氣，再將氣流導向 GPU 核心、供電模組、與顯示記憶體上方的高密度散熱鰭片。吸收熱能後的氣流會沿著內部風道，經由 I/O 擋板直接排出機殼外，減少熱空氣在機殼內循環，降低多卡之間的熱干擾。

此外，採用金屬導流外殼、相變式導熱材料，以及設置於卡片尾端的 12V-2x6 電源接頭，整體設計明顯以長時間、高負載與多卡穩定運算為核心，而非追求 RGB 燈效或超大型散熱器，更適合插槽間距狹窄的工作站配置。更多外觀細節可以看＂我有 32GB 記憶體，ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 顯示卡開箱＂這一篇。

軟體生態全面進化 ROCm 無縫整合 AI 開發環境

硬體規格只是基礎，Radeon AI PRO R9700 能否成為真正實用的 AI 工作卡，關鍵仍在軟體支援。筆者測試驅動為 AMD Software : Adrenalin Edition 26.6.4，測試涵蓋 LM Studio 本地大型語言模型、Gemma 文字翻譯與推論、Qwen 3 VL 多模態圖片辨識、ComfyUI 與 Z-Image Turbo 圖像生成、Wan 2.2 14B I2V FP8 影片生成，以及 Hermes Agent A1 的 AI 代理與工具操作。同時也包含 ROCm、PyTorch、Python、VS Code、Ollama 與 Amuse 等開發、部署及模型服務工具，顯示 Radeon AI PRO R9700 已能支援相對完整的本地 AI 工作流程。

ROCm 是 AMD 的開源 GPU 運算軟體堆疊，整合 HIP、數學函式庫與深度學習相關元件，並持續擴展 Linux、Windows及 WSL 2 的支援。它可搭配 PyTorch 等主流深度學習框架使用，HIP 工具鏈也能協助開發者將部分 CUDA 程式碼轉換為 AMD 平台可執行的格式；在 Windows 環境中，使用者還能依應用需求選擇 ROCm、Vulkan、DirectML 或 ONNX Runtime 等不同運算後端。

實際使用上，AMD 的主要優勢在於顯示記憶體容量與硬體規格具有吸引力，但部分開源專案仍以 CUDA 為優先開發平台，因此偶爾需要安裝特定社群版本、切換運算後端或自行排除相容性問題，整體安裝與除錯成本仍可能高於成熟的 CUDA 生態。不過這次的 ComfyUI、LM Studio 與 Hermes Agent 測試均能在 Windows 11 環境順利完成，代表 Radeon AI PRO R9700 已不再只能依賴少數特定應用，而是具備執行語言模型、圖像生成、影片生成、多模態辨識及 AI 代理等完整本地 AI 工作負載的基本條件。

vLLM 與 FlashAttention 加速推論與長文本處理

大型語言模型的實際運行效率，不只取決於 GPU 硬體規格，也與推論引擎及運算最佳化技術密切相關。ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 可透過相容的 ROCm 軟體環境搭配 vLLM 與 PagedAttention，改善 KV Cache 的記憶體配置方式，降低記憶體碎片化，並提升多使用者並發請求下的模型吞吐量，使其具備作為企業內部 AI API 推論伺服器的應用潛力。

在長文本處理方面，FlashAttention 透過重新安排注意力機制的資料讀寫方式，減少 GPU 顯示記憶體與內部高速記憶體之間的資料傳輸量，進而降低記憶體存取負擔。面對 32K、128K tokens 等長上下文工作負載，例如文件摘要、法律資料分析及大型程式碼庫處理，可望改善執行效率與延遲表現。

AI 效能實測

測試平台

筆者主要觀察實際任務完成時間、模型能否完整載入、顯示記憶體占用情況、以及最終生成結果是否具備實際可用性。由於各模型採用的量化格式、工作流程、輸出解析度與取樣步數皆不相同，因此測試結果不適合直接作為模型之間的算力排名，而應視為 Radeon AI PRO R9700 面對不同本地 AI 工作負載時的實際能力展示。

測試系統使用 Windows 11 Home 25H2，驅動版本 AMD Software : Adrenalin Edition 26.6.4，開啟 EXPO。

LM Studio 本地語言模型推理：Gemma-4-e4b 與 Qwen 3 VL 30B

在文本與多模態測試中，筆者使用開源社群常用的 LM Studio 作為本地模型平台，並選擇 Gemma-4-e4b 與 Qwen 3 VL 30B 進行驗證。首先在 LM Studio 載入 Gemma-4-e4b，輸入一篇約 3,280 字的 Radeon AI PRO R9700 規格介紹，開啟 Think 思考模式，並要求模型將全英文完整翻譯為繁體中文。

實測模型能順利理解長篇內容並完成翻譯，平均輸出速度達 111.16 token/s，實際體感幾乎是答案持續快速湧出，不需長時間等待。這項測試結果顯示，Radeon AI PRO R9700 不僅能將中型本地模型完整載入顯示記憶體運算，即使面對數千字長文與思考模式，仍能維持良好流暢度，足以應付文件摘要、翻譯、程式碼解釋、報告整理及知識庫問答等日常生產力工作。

第二項測試使用 Qwen 3 VL 30B Q4_K_M，將 AMD Ryzen 處理器規格表圖片上傳至 LM Studio，要求模型辨識並整理內容。實測模型能正確辨識處理器名稱與規格，依 Ryzen 9、Ryzen 7、與 Ryzen 5 分類，整理核心數、執行緒、時脈、快取、及 TDP，並進一步分析 3D V-Cache 產品定位、輸出結構化摘要、與結論，展現完整的圖片理解、表格解析與長篇資訊整理能力。

LM Studio 顯示該工作階段紀錄為 173.52 單位/秒、1,746 單位及 2.15 秒延遲，顯示 30B 級 Q4_K_M 多模態模型不僅能成功載入，也能在本地端完成圖片辨識與長篇結構化輸出。憑藉 Radeon AI PRO R9700 的 32GB 顯示記憶體，模型本體與影像編碼器更有機會完整保留在 GPU 端，減少部分運算轉移至系統記憶體或 CPU 所造成的效能損失。

ComfyUI 影像生成：Z-Image Turbo 與 Wan 2.2

ComfyUI 是生成式 AI 領域中相當靈活且具專業深度的節點式操作介面，適合建立複雜的圖像與影片生成工作流。筆者在 ComfyUI 中測試 Z-Image Turbo，採用 1536 × 1024 解析度、9 Steps、相同提示詞與工作流，分別比較 BF16 原生高精度與 FP8 Scaled 混合精度。實測兩者單張生成時間皆約為 17～18 秒，FP8 Scaled 並未明顯加快生成速度，但最高顯示記憶體占用由 BF16 約 28GB 降至約 25GB，減少約 3GB。

這項結果顯示，生成速度的瓶頸不一定只取決於模型權重精度，也可能受到取樣器、VAE 解碼、節點流程、記憶體頻寬、及 ROCm 最佳化程度影響。從生成結果觀察，BF16 與 FP8 Scaled 在整體構圖、建築細節、色彩與光影上相當接近，未出現明顯畫質劣化；若要進一步比較細節文字、重複紋理、與邊緣穩定性，仍需以原始圖片進行 100% 或 200% 像素級檢視。實務上，FP8 Scaled 的主要價值未必是縮短單張生成時間，而是釋放更多顯示記憶體，讓使用者能加入 ControlNet、放大節點、第二模型、LoRA，或執行更高解析度的工作流。

影片生成是本次測試中負載最高的項目，測試使用 Wan 2.2 14B I2V FP8 模型，以 ComfyUI 原生圖生影片工作流運行，並關閉 Lightning 與 Turbo 等加速方案。輸出解析度為 512 × 672、影片長度 5 秒、總幀數 81 幀，High Noise 與 Low Noise 階段各執行 10 Steps，合計 20 Steps。

實測 High Noise 階段耗時 6 分 11 秒，平均約 37.19 秒/it；Low Noise 階段約 6 分鐘，平均約 36 秒/it，完整工作流最終耗時 14 分 39 秒。雖然 14 分多鐘生成 5 秒影片並不屬於即時創作速度，但筆者測試刻意保留原生畫質與完整雙專家流程，因此更能反映大型影片模型的實際運算負載。

值得注意的是，執行日誌顯示「lowvram patches: 0」，代表工作流沒有因顯示記憶體不足而啟用 Low VRAM 切片機制，也不需要頻繁在 GPU 顯示記憶體與系統記憶體之間搬移資料。Radeon AI PRO R9700 的 32GB 顯示記憶體能讓 Wan 2.2 14B 完整跑完 20 Steps，證明它具備執行大型開源影片模型的能力；對偶爾製作短片、鏡頭預覽或離線批次生成的創作者而言仍有實用性，但若需要大量日常產出，則可改用加速模型、降低步數或搭配批次排程。

Hermes Agent 與 Agents-A1：本地代理工作流實測

生成式 AI 正逐漸從單純的問答模式，發展為能夠規劃任務、調用工具並自主執行多個步驟的 Agentic Workflow。筆者測試採用開源 Hermes Agent 框架，搭配 Agents-A1 代理型語言模型進行實際任務驗證。代理系統常見的運作方式之一是 ReAct，模型會依序接收目標、分析並拆解任務、調用外部工具、觀察執行結果，再根據回傳資訊調整後續行動，持續迭代直到任務完成或達到預設停止條件。

本次測試重點並非單純比較模型每秒能生成多少 Token，而是驗證本地模型能否長時間支撐多步驟、需反覆調用工具的代理工作流。任務內容包含載入預先建立的 Skill、啟動 6 個子代理、進行多來源資料研究、比對與整合不同來源、產生翻譯與摘要檔案、建立完整研究報告，以及記錄執行進度、輸出路徑、資料限制與潛在風險。實際測試中，Hermes Agent 成功透過 LM Studio 內的 Agents-A1 模型，在限定的 F:\HermesBench 工作目錄中完成 AMD 與 NVIDIA AI 晶片報告的資料處理，並產出英文翻譯、英文摘要及進度 JSON 檔案。

這項結果主要反映 Radeon AI PRO R9700 在長時間維持模型常駐與連續推論方面的價值，代理任務往往需要反覆推論、呼叫工具、讀寫檔案與整理上下文，32GB 顯示記憶體有助於降低模型反覆卸載，或將部分模型與運算轉移至 CPU 和系統記憶體的情況。不過完整代理工作流的總完成時間仍會受到 GPU 推論延遲、CPU 效能、網路搜尋、硬碟存取、外部工具回應速度、模型推理策略、與框架調度效率影響，因此不能只以 Token 生成速度評估整體效能。

遊戲效能測試

不只是一張 AI 工作卡 也具備高階遊戲能力

ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 雖然主要定位於內容創作、專業工作站與本地 AI 運算，但核心規格與 Radeon RX 9070 XT 相當接近，同樣採用 RDNA 4 架構，具備 64 組運算單元、4096 個串流處理器與 128 個 AI 加速器。更準確地說，R9700 是以 RX 9070 XT 級核心為基礎，針對專業用途重新設計的工作站顯示卡，並將顯示記憶體提升至 32GB GDDR6，搭配雙插槽渦輪散熱、12V-2x6 電源接頭與多卡部署設計，更重視長時間穩定運算、AI 模型載入與專業應用。

由於保留完整的 RDNA 4 圖形核心，R9700 除了能執行 AI 推論、影片生成與內容創作，也具備高階 3D 遊戲能力，並支援 AMD FSR 4.1 等機器學習超解析技術。因此它並非只能進行專業運算的工作卡，而是一張兼具 32GB 大容量顯示記憶體、工作站特性與高階 Radeon 遊戲功能的多用途顯示卡；不過實際遊戲表現仍會受到核心時脈、驅動設定與渦輪散熱策略影響，不能直接視為完全等同於 RX 9070 XT。

4K 光追遊戲與 FSR 4.1 技術效能測試

為了檢驗 Radeon AI PRO R9700 在高階遊戲中的實際表現，筆者選用＂惡靈古堡：安魂曲《Resident Evil Requiem》、人機迷惘《PRAGMATA》、與電馭叛客 2077《Cyberpunk 2077》＂等三款 4K 光線追蹤遊戲，測試其原生渲染效能，以及開啟 FSR 後的畫面流暢度與效能提升。

三款遊戲統一採用 3840 × 2160 解析度、最高畫質、與最高光線追蹤設定，並比較原生輸出與 FSR 模式。測試數據包含平均 FPS、Frametime 與 1% LOW AVG FPS，用來觀察整體效能，透過畫面延遲及低幀率穩定度，進一步評估 Radeon AI PRO R9700 在 4K 光追遊戲與 FSR 技術下的實際遊戲體驗。

惡靈古堡：安魂曲《Resident Evil Requiem》

在 2160p、最高畫質與最高光線追蹤設定下，ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 原生輸出平均為 35 FPS，Frametime 約 28ms，1% LOW AVG FPS 為 33 FPS，整體可遊玩，但流暢度有限。

開啟 FSR 4.1 Native AA 強化畫質細節，並搭配 FSR 3.1 提升幀數後，平均效能提升至 60 FPS，Frametime 降至 16ms，1% LOW AVG FPS 也提高至 56 FPS。相較原生模式，平均幀率提升約 71%，畫面延遲與低幀表現也明顯改善，使 4K 最高畫質與光追最高設定達到更流暢的遊戲體驗。

人機迷惘《PRAGMATA》

在同樣最高特效設定的環境下，原生輸出平均為 78 FPS，Frametime 約 12ms，1% LOW AVG FPS 為 71 FPS，已具備相當流暢的 4K 光追表現。

開啟 FSR 4.1 最高品質模式後，平均幀率提升至 167 FPS，Frametime 降至 5.9ms，1% LOW AVG FPS 也提高至 142 FPS。相較原生模式，平均幀率提升約 114%，不僅大幅提升整體流暢度，也進一步改善低幀穩定性與畫面反應速度。

電馭叛客 2077 《Cyberpunk 2077》

最後是電馭叛客 2077，在同樣極高特效的環境，原生輸出平均為 23 FPS，Frametime 約 42ms，1% LOW AVG FPS 為 20 FPS，整體流暢度相當不穩定。

開啟 FSR 4.1 最高品質模式後，平均幀率提升至 43 FPS，Frametime 降至 23ms，1% LOW AVG FPS 也提高至 38 FPS。相較原生模式，平均幀率提升約 87%，畫面流暢度、低幀穩定性、與操作反應皆有明顯改善。

什麼是 AMD FSR？FSR 3 與 FSR 4.1 有什麼不同？

在 4K 解析度與最高光線追蹤設定下，即使是高階顯示卡，也可能因為龐大的像素、反射、陰影、與間接光照運算而面臨沉重負擔。AMD FidelityFX Super Resolution，簡稱 FSR，就是為了改善這類高負載情境而推出的影像升頻技術。

FSR 的基本原理，是先以較低的內部解析度渲染遊戲畫面，再將影像重建至螢幕的目標解析度。如此一來，GPU 每一幀需要處理的像素數量便能大幅降低，在犧牲少量畫質的情況下，換取更高的 FPS 與更短的幀時間。

需要特別區分的是，FSR 升頻與 Frame Generation 幀生成，是屬於兩種不同功能。開啟 FSR Quality 品質模式，並不代表會同步啟用幀生成；若遊戲另外提供 Frame Generation 選項，可再依畫質、延遲與效能需求決定是否開啟。

FSR 的基本運作方式

以 4K 解析度為例，遊戲原生輸出為 3840×2160。開啟 FSR Quality 模式後，遊戲通常會先以約 2560×1440 的內部解析度進行渲染，再透過升頻演算法重建成 3840×2160。

這種方式能減少 GPU 實際計算的像素數量，特別是在高解析度與光線追蹤同時開啟時，能有效降低渲染負擔。不過，因為最終畫面並非完全由原生 4K 像素直接產生，所以畫質表現會受到升頻演算法與影像重建能力影響。

AMD FSR 3：時域升頻結合幀生成

FSR 3 主要由兩項技術組成：Temporal Upscaling 時域升頻、可選的 Frame Generation 幀生成。

時域升頻如何重建畫面？

FSR 3 的時域升頻會參考目前畫面、前幾個畫格、動態向量、與深度資訊，將較低解析度的影像重建至目標解析度。

因為它會利用過去畫格中的資訊補足細節，所以相比單純的空間放大，能提供更穩定的邊緣與材質表現。不過若物體快速移動、場景突然切換，或畫面包含大量粒子、細線與反射表面，仍可能出現殘影、閃爍或錯誤重建。

Frame Generation 如何提高 FPS？

FSR 3 另外加入幀生成功能，透過畫面插值與光流分析，在兩個真正由 GPU 渲染完成的畫格之間插入額外畫格，進一步提高螢幕顯示的 FPS。

例如遊戲原本只能渲染約 40 FPS，開啟幀生成後，顯示幀率可能提升至接近或超過 60 FPS。不過這些新增畫格並不是完整重新渲染，因此雖然視覺流暢度提高，遊戲的實際輸入延遲仍主要取決於原始渲染幀率。

到了 FSR 3.1，AMD 將升頻與幀生成拆分，讓兩項功能可以獨立開啟，使用者能依照遊戲需求自行搭配。

AMD FSR 4.1：從傳統演算法進化到 AI 影像重建

FSR 4.1 是 AMD 新一代以機器學習為核心的超解析度技術，目前官方名稱逐步改為 AMD FSR Upscaling。與 FSR 3 主要依賴分析式時域演算法不同，FSR 4.1 會透過神經網路分析低解析度影像、動態資訊、與過去畫格，再重建出接近原生解析度的最終畫面。

FSR 4.1 的主要改善方向及重點包括：降低移動物體周圍的殘影、更完整地保留粒子與煙霧效果、改善細小紋理與幾何細節重建、提升鏡頭移動時的時間穩定性、減少細線、高反差邊緣、以及反光表面的閃爍。

FSR 4.1 同樣提供 Native AA、Quality、Balanced、與 Performance 模式，讓玩家在畫質與效能之間進行調整。ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 採用 RDNA 4 架構，可使用 FSR 4.1 的機器學習升頻路徑，透過顯示卡內建的 AI 運算單元執行影像重建。

FSR 3 與 FSR 4.1 的核心差異

FSR 3 與 FSR 4.1 的差異，不只在於能提升多少 FPS，更重要的是畫面重建方式與最終影像品質。FSR 3 主要採用分析式時域升頻演算法，能有效提升效能與流暢度，但在高速移動、細線、反光與粒子效果中，較容易出現殘影、閃爍、或細節被抹除的情況。

FSR 4.1 則導入機器學習神經網路進行畫面重建，雖然對 AI 運算能力要求更高，但能明顯改善動態殘影、細節穩定性、與閃爍問題，並更完整保留粒子與細微紋理。簡單來說，FSR 3 的重點是提升效能，而 FSR 4.1 則是在維持相近效能增益的同時，讓畫質更接近原生輸出。

開啟 FSR 後畫面與效能會如何改變？

開啟 FSR Quality 模式後，GPU 不必直接以完整 4K 解析度完成所有渲染，而是先以較低的內部解析度產生影像，再重建為 4K 輸出。這能降低像素著色、光線追蹤、後處理、與單幀生成負擔，因此在相同畫質及光追設定下，通常可提升平均 FPS、縮短 Frametime，改善整體流暢度與操作反應。

不過升頻重建也可能造成遠處紋理略微模糊、細線與高反差邊緣閃爍、移動物體殘影，以及反光、煙霧、或粒子效果不穩定等問題。FSR 4.1 的主要價值，就是利用機器學習改善這些動態畫質缺陷，在保留效能增益的同時，提供比 FSR 3 更接近原生輸出的細節與穩定性，而不只是單純追求更高 FPS。

開啟 FSR 的實際好處

在 4K 解析度與最高光線追蹤設定下，GPU 必須同時處理大量像素、反射、陰影、與間接光照運算，部分遊戲原生效能可能低於 30 FPS。開啟 FSR 後，可透過較低內部解析度重建 4K 畫面，將幀率提升至 40 FPS 以上；若遊戲另行支援並開啟 Frame Generation，部分作品甚至有機會突破 60 FPS，讓玩家不必直接關閉光線追蹤，也能獲得較流暢的遊戲體驗。

FSR 也能縮短 Frametime，改善畫面更新與操作反應，例如 42ms 約等於 24 FPS、22ms 約等於 45 FPS、16.7ms 則約等於 60 FPS；Frametime 越短，滑鼠與控制器操作通常越即時。除了平均 FPS，1% LOW AVG FPS 也能反映沉重場景下的低幀穩定性，開啟 FSR 後因單幀渲染負擔降低，通常可同步減少突然掉幀與卡頓。

對 4K 遊戲而言，FSR Quality 通常是畫質與效能較平衡的選擇。它能在畫質損失相對有限的情況下釋放更多效能，讓玩家優先保留高材質、陰影與光線追蹤設定，而不必一開始就大幅降低畫面品質。

三種 4K 畫面模式差異分析

原生 4K 模式在紫色設備表面的刮痕、漆面顆粒、反射過渡與物體邊緣呈現最自然，沒有明顯額外銳化感，整體畫面較柔和但材質真實。不過其主要問題在於平均僅 23 FPS，難以提供理想的 4K 光追遊戲體驗。

FSR 3 品質模式的整體構圖與原生畫面相近，但放大後可發現部分細節稍微柔化，例如斜邊輪廓、細小刮痕、接縫掉漆、反光區域顆粒、與背景牆面紋理。不過在一般 4K 觀看距離下差異並不明顯，能以輕微畫質損失換取接近兩倍的幀率，整體仍具有很高的實用性。

FSR 4.1 品質模式則在細節保留與動態穩定性上更接近原生，紫色外殼輪廓、刮痕、掉漆、接縫缺口、與反光表面顆粒都比 FSR 3 更清楚，物體與背景的分離感也更好。畫面帶有較強的微對比與銳利感，第一眼甚至可能比原生更清楚，但這主要來自 AI 重建與銳化效果，並不代表實際增加了更多幾何或材質資訊。

FSR 4.1 的重要進步之一是時間穩定性，但這項優勢無法只靠靜態截圖完整呈現。若要進一步比較 FSR 3 與 FSR 4.1，應錄製相同路線與鏡頭運動的影片，觀察緩慢移動時刮痕是否閃爍、快速轉動視角時物體邊緣是否產生殘影、新進入畫面的物體是否需要數幀才變清楚，以及金屬高光、細線、遠處招牌、粒子、與煙霧是否出現跳動、忽清忽糊、或被錯誤抹除等問題。

因此 FSR 4.1 與 FSR 3 的真正差距，通常會在動態畫面中比靜態截圖更加明顯，尤其是在移動物體殘影、粒子細節、細線閃爍與高反光表面的穩定性方面。

總結

真正能完成本地 AI 工作的工作站 GPU，正是這張 ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 顯示卡的價值，不只是擁有 32GB 大容量顯示記憶體，而是能將這項硬體優勢實際轉化為完整的本地 AI 工作能力。在筆者的測試中，它能以超過 100 token/s 的速度執行本地語言模型，載入 Qwen 3 VL 30B Q4_K_M 進行多模態圖片分析，在約 17～18 秒內完成 1536 × 1024 的 Z-Image Turbo 圖片生成，並在未啟用 Low VRAM Patch 的情況下跑完 Wan 2.2 14B 影片工作流。Hermes Agent 搭配 Agents-A1 的測試也證明，Radeon AI PRO R9700 不只適合單次推論或生成，還能支撐模型長時間常駐、多代理協作、工具調用、與檔案處理等複合型工作。

遊戲方面，Radeon AI PRO R9700 的原生 4K 最高光追效能未必能在所有遊戲中穩定達到 60 FPS，但透過 FSR 4.1 可大幅改善幀率、Frametime、與低幀穩定性，讓原本較難流暢運行的 4K 光追遊戲提升至更具可玩性的水準。因此這張卡最適合需要在本地執行 20B～30B 級模型、使用 ComfyUI 製作高解析度圖片、測試大型影片模型、建立私有 AI Agent 與自動化流程，同時又希望保留 4K 遊戲能力的 AI 開發者、內容創作者、與硬體研究者。

32GB 顯示記憶體讓 Radeon AI PRO R9700 能完成許多 16GB 顯示卡難以完整載入的工作，而 RDNA 4 架構與 FSR 4.1 又讓它在專業運算之外，仍保有高階遊戲能力。它不是單純的大顯存遊戲卡，而是一張真正能兼顧本地 AI、內容創作、專業工作、與遊戲需求的多用途工作站 GPU。

ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700

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近日，YOUTUBE 頻道 Paulo Gomes 的影片 A POLÊMICA da MASSA TÉRMICA nas GIGABYTES! NVIDIA está ESCONDENDO ALGO CRUCIAL do CONSUMIDOR! (連結) 在超頻社群中引起軒然大波，因為影片疑似揭露了 NVIDIA RTX 50 系列仍然存在 GPU HOT SPOT TEMP 測量點，並非如網路上所指的 NVIDIA 拿掉 50 系的 GPU HOT SPOT TEMP。

在 7/14，知名系統監測軟體 HWMONITOR 與 HWINFO 都推出了新的測試版本，新增 GPU HOT SPOT TEMP。事情變得有趣了，因為筆者也有一張 GIGABYTE 的 RTX 5060 TI WINDFORCE 顯示卡，那就玩玩看囉！

HWMONITOR 和 HWINFO 都可以讀 GPU HOT SPOT？

傻傻分不清楚？

Paulo Gomes 在影片中展示一套顯示卡維修中常用的測試程式，不過這是經修改的版本。這款程式成功讀出 RTX 5070 TI 的即時 HOTSPOT TEMP。

HWMONITOR

HWMONITOR V1.64 加入 HOTSPOT TEMP (連結)。

筆者機殼裡的 RTX 5060 TI 在 POWER LIMIT 206W 和風扇轉速接近 2900RPM 以及室溫 30°C 的情況下，運行 FURMARK1 0XAA 2160P。在 GPU TEMP 穩定下來維持 ~76°C 後，HWMONITOR 所新增的最大 HOT SPOT TEMP 為 99.3°C，而且不斷從 99.3°C 至 ~90°C 之間震盪，呈現出一種觸發溫度保護的規律。如果只抓 MAX GPU TEMP 和 MAX HOT SPOT TEMP，兩者溫差接近 25°C。這是在無法衝破 100°C HOT SPOT TEMP 的時候所呈現的數據。

當筆者手動降低並鎖定風扇轉速至 ~2000RPM，GPU TEMP 增加約 5°C，HOT SPOT 增新約 6°C。MAX HOT SPOT TEMP 已來到 105.8°C。

把風扇轉速降至 1500RPM 後，HOT SPOT 衝破 110°C，來到 112.3°C。此時核心溫度的溫差仍然維持 ~25°C。

HWINFO

HWINFO 作者於 OVERCLOCK.NET 的 5090 集中帖發佈新一版 BETA V8.51-6025 (連結)，加入 GPU HOT SPOT TEMPERATURE，並指出這個溫度未必準確。

this temperature is unconfirmed, but assumed to be the value from hottest thermal sensor

筆者以 2900RPM 測試 FURMARK，發現 HWINFO 所呈現的 GPU HOT SPOT TEMP 未有如 HWMONITOR 般震盪。此外，HWINFO 所讀出的數值，也較 HWMONITOR 為低，約有 6°C 之差。

總結

目前來看，兩款軟體所讀出來的 HOT SPOT TEMP 不盡相同，約有 5°C 至 6°C 之差，而且 HWMONITOR 的數值不太穩定。至於哪一款比較準確，相信只有 NVIDIA 知道。筆者以不同的風扇轉速 (2900 / 2000 / 1500) 測試，在 HWMONITOR 中同樣得出 ~25°C 的溫差，反映 HWMONITOR 所呈現的 HOT SPOT 震盪行為，不一定代表就是觸發溫度保護而造成的結果。反之，HWMONITOR 的 HOT SPOT TEMP 可衝上 110°C，意味好像還沒到頂。所以，大家也不必驚慌，留待各軟體繼續開發。只是技嘉顯示卡有防拆貼紙，卡是筆者自己買的，所以筆者也會繼續看下去。

AMD 在 Computex 2026 的核心策略，主要圍繞「平台長壽命」、「遊戲效能普及」與「專業 AI 應用深化」三大方向展開。

桌上型處理器方面，AMD 以 Ryzen 7 5800X3D 10th Anniversary Edition 致敬 AM4 平台十周年，讓舊平台玩家無須更換主機板與 DDR4 記憶體，也能透過 3D V-Cache 升級高效能遊戲體驗；同時推出 Ryzen 7 7700X3D，補齊 AM5 中階 X3D 產品線，並正式承諾 AM5 平台支援延長至 2029 年，強化玩家對新平台的投資信心。

顯示卡方面，Radeon RX 9070 GRE 正式走向全球市場，主打 RDNA 4 架構、12GB 顯示記憶體與 1440p 光追遊戲體驗，搭配 FSR 4.1 回溯支援 RDNA 3 GPU，進一步延長 Radeon 生態系生命週期。專業領域則透過 Radeon AI PRO R9000 系列與 50 款以上專業軟體認證，強化 AMD 在創作者、工作站與企業 AI 市場的競爭力。

另一方面，全新的 AMD EXPO Ultra Low Latency 記憶體技術，則以更低延遲與自動最佳化時序，進一步提升遊戲平均 FPS 與 1% Low 表現，補強 AMD 平台在高效能遊戲與低延遲體驗上的完整性。

AMD 全平台戰略：從四大核心體驗到消費級與專業級產品矩陣

AMD 平台未來數年想要驅動的四大高負載運算體驗，包含追求高解析度與高更新率的 AAA 級遊戲、設備端代理式 AI 系統、高階內容創作，以及穩定可靠的商業級應用。AMD 的研發方向已不再只是單純比拚 CPU 或 GPU 的單點效能，而是轉向以「系統級使用體驗」為核心的異質整合平台。尤其在 AI 區塊中特別強調的 Agentic Systems，代表 AMD 正把重點放在本地端自主 AI 運算，會進一步聚焦於降低對雲端 AI 依賴的設備端 AI 架構。

在遊戲與日常生產力領域，AMD 主要以 Ryzen 處理器與 Radeon RX 顯示卡作為核心，強調高效能運算與無縫升級的平台體驗；在 AI 領域，則透過 Ryzen AI 處理器與旗艦級 Ryzen AI Halo 開發者平台，推動設備端 AI 推論與代理式工作流程的發展。至於商業與專業創作市場，AMD 則以 Ryzen PRO、Ryzen AI PRO 處理器，以及 Radeon AI PRO 顯示卡組成完整產品矩陣，主打安全性、遠端管理與專業運算能力。

AM4 十周年回顧：從平台壽命、X3D 王者歸來到跨世代遊戲效能躍進

AMD 傳奇性的 AM4 平台十周年歷程。AM4 自推出以來，橫跨 5 代微架構、累積超過 125 款 Ryzen 處理器，並獲得 500 款以上主機板支援，建立起極為龐大的 DIY 生態系。AMD 當年「最重要的是，你擁有選擇；AM4 生態系帶來了不可思議的選擇」這句宣言，成為 AM4 平台精神的最佳註解。這不僅展現 AMD 對平台長壽命與升級彈性的堅持，也讓 AM4 在 PC DIY 歷史中，成為「同一腳位、多年支援」最具代表性的成功案例。

過去 10 年支撐 AM4 生態系持續成長的龐大硬體合作夥伴陣容，包含 ASUS、GIGABYTE、MSI、ASRock、BIOSTAR 等一線主機板品牌，以及 CORSAIR、G.SKILL、KINGSTON FURY、TEAMGROUP 等記憶體與儲存裝置廠商。AM4 的成功並不只是 AMD 單靠處理器完成，而是整個硬體供應鏈長期信任 AMD 技術路線後，共同建立出的成熟商業生態。這種經過十年市場考驗的合作關係，也成為競爭對手難以在短時間內複製的戰略護城河。

被 AMD 稱為「DDR4 平台最強遊戲處理器」的 Ryzen 7 5800X3D 十周年紀念版，以「Return of the King」作為產品定位。這款處理器採用 8 核心 16 執行緒配置，最高加速時脈達 4.5GHz，搭配高達 100MB 的 L2+L3 總快取，TDP 則維持在相對容易散熱的 105W。由於 349 美元的定價與 6/25 上市時程，讓它成為 AM4 老平台玩家極具吸引力的升級選項。值得注意的是，AMD 這次還隨盒附上 Carbice Ice Pad 導熱墊，降低傳統散熱膏長期使用後乾涸、劣化造成散熱表現下降的風險，進一步呼應 AM4 平台「長效耐用、穩定升級」的核心精神。

Ryzen 7 5800X3D 紀念版相較舊世代 AM4 處理器，展現出明顯的遊戲效能代差。在 1080p 高畫質、30 款以上遊戲測試中，平均 FPS 比 Ryzen 7 2700X 提升 115%，比 Ryzen 7 3700X 提升 47%；即使對上同為 Zen 3 架構、但未搭載 3D V-Cache 的 Ryzen 7 5800X，仍有 16% 的效能優勢。這組數據對仍停留在 Zen+ 或 Zen 2 平台的玩家極具吸引力，因為不需要更換主機板、記憶體或重組整台電腦，只要升級 CPU 就能大幅提升遊戲流暢度。

除了鎖定舊 AM4 玩家，也直接對上競爭對手的旗艦級 DDR4 平台。在搭配 DDR4-3600 記憶體的情況下，Ryzen 7 5800X3D 於《黑神話：悟空》、《霍格華茲的傳承》、《電馭叛客 2077》等多款 3D 遊戲大作中，表現皆領先 Intel Core i9-14900K，30 款遊戲平均 FPS 更高出 10%。這代表 3D V-Cache 透過大容量快取降低記憶體延遲後，即使沿用舊 DDR4 平台，仍能在遊戲場景中挑戰甚至超越高功耗旗艦處理器，凸顯 AM4 平台在遊戲升級上的性價比與架構優勢。

AMD 透過跨越多年的時間軸，展示 AM4 平台在腳位支援上的長壽命優勢。自 2017 年隨第一代 Zen 架構推出以來，AM4 一路支援多代 Ryzen 處理器與架構演進，且新處理器與技術支援仍將延續至 2027 年之後。這種長達十年以上的平台生命週期，在快速迭代、頻繁更換主機板的 PC 產業中相當罕見，也讓 AM4 不只具備良好的二手保值性，更進一步強化 DIY 玩家對 AMD 平台升級彈性與品牌承諾的信任。

延續 AM4 的長壽命平台策略，AMD 正式宣布將 AM5 平台支援延長至 2029 年。自 2022 年推出以來，AM5 已支援多代 Ryzen 處理器，而這項承諾代表未來新架構處理器仍可望延續現有平台，讓玩家能透過「Drop-In Upgrade」方式直接升級 CPU，不必頻繁更換主機板。對於已投資 DDR5 與 PCIe 5.0 平台的使用者來說，這不僅降低了升級成本，同時強化了玩家對 AM5 平台長期投資的信心。

現在正是消費者放心升級 AM5 平台的關鍵時機。原因包括 AM5 已具備頂級遊戲 CPU 產品線，並支援未來處理器的無痛升級；同時，平台也將導入超低延遲記憶體最佳化等新一代玩家技術。再加上 AMD 已承諾 AM5 腳位支援延長至 2029 年，現有主機板在供電與匯流排設計上也具備承接未來新架構處理器的基礎，讓 AM5 成為兼具效能、升級彈性與長期投資價值的平台。

Ryzen 7 7700X3D 是 AMD 為 AM5 平台補上的新款 X3D 處理器，主打想從舊平台升級到 AM5 的跨世代玩家。這款處理器採用 Zen 4 架構，具備 8 核心 16 執行緒、最高 4.5GHz 加速時脈，以及高達 104MB 的 L2+L3 總快取，TDP 為 120W。329 美元的定價讓它具備相當強的市場吸引力，預計於 7/16 正式上市，成為玩家進入 AM5 與 3D V-Cache 生態系的高性價比選擇。

AM5 處理器產品陣容涵蓋最新 Ryzen 9000 系列與既有 Ryzen 7000 系列，並透過更細分的 X3D 產品線，完整覆蓋從頂級多工效能到主流電競市場的不同需求。尤其像 Ryzen 9 9950X3D2 這類搭載雙 3D V-Cache、總快取高達 208MB 的旗艦型號，更展現 AMD 在 3D V-Cache 與 TSV 立體封裝技術上的成熟度。

AMD EXPO ULL 記憶體技術：從低延遲最佳化到遊戲流暢度提升

AMD EXPO Ultra Low Latency (ULL) 是一項針對 DDR5 記憶體效能進一步最佳化的平台技術，透過主機板 BIOS 與處理器記憶體控制器，自動協調更低延遲的記憶體時序，在不更換硬體的前提下，額外提升平均約 4% 的遊戲 FPS。首波支援品牌包含 G.SKILL、KINGSTON、KLEVV、TEAMGROUP、XPG 等一線記憶體廠商，代表 AMD 這項低延遲記憶體最佳化技術，已獲得主要合作夥伴的韌體驗證與生態系支持。

AMD EXPO ULL 在 Ryzen 7 9700X 與 30 款遊戲測試中，展現出明顯的記憶體低延遲最佳化效果。相較於非超頻的 JEDEC 標準頻率，開啟 EXPO ULL 後平均 FPS 提升 13%，而更關鍵的 1% Low 幀率也提升 15%。對硬體玩家來說，平均 FPS 代表效能上限，但 1% Low 才真正影響遊戲過程中的瞬間卡頓與流暢度。

RDNA 4 與 FSR 生態系全面進化：RX 9070 GRE 搶攻 2K 遊戲性價比市場

AMD 正式帶來桌上型獨立顯示卡產品線的跨世代更新，以全新 RDNA 4 架構與 FSR AI 技術為核心，推出 Radeon RX 9000 系列。其中 RX 9070 GRE 成為首波焦點，主打以更親民的價格，讓更多玩家體驗高品質 1440p 遊戲。除了硬體升級，AMD 同樣強調 FSR 生態系的擴展，支援機器學習技術的新一代 FSR 已涵蓋超過 300 款遊戲。

RX 9070 GRE 定位為主攻 1440p 遊戲市場的高性價比顯示卡，定價 549 美元，並搭載 96 個 AI 加速單元，代表 RDNA 4 架構已進一步強化對 AI、矩陣運算與神經網路渲染的支援。12GB VRAM 的配置也切中現代 3A 大作在 1440p 高畫質材質下對顯示記憶體容量的需求，可降低因 VRAM 容量不足造成的效能驟降與掉幀問題。RX 9070 GRE 不只是傳統光柵效能升級，更是 AMD 將 RDNA 4 硬體架構與 AI 渲染生態推向主流玩家市場的重要產品。

RX 9070 GRE 直接鎖定 Nvidia GeForce RTX 5060 Ti 作為競爭對手，在 40 款原生 1440p 遊戲測試中，平均 FPS 領先 22%，每美元效能也高出 26%。更關鍵的是，在《霍格華茲的傳承》、《Grand Theft Auto V 強化版》、《電馭叛客 2077》、《漫威蜘蛛人 2》等光追遊戲中，RX 9070 GRE 仍能取得效能領先，顯示 RDNA 4 架構在第三代光追單元上的改良已帶來實質進步。這也代表 AMD 過去在光線追蹤效率上的短板，正逐步被新一代硬體架構補上，讓 RX 9070 GRE 在 1440p 遊戲市場具備更強的性價比競爭力。

AMD FSR 生態系全面擴張：從神經網路渲染到跨世代 GPU 支援

AMD FSR 升頻技術正快速擴大生態系，目前包含 FSR 4.1 在內，已有超過 300 款遊戲支援。從技術路線來看，AMD 正從傳統升頻與驅動層整合，逐步走向代號「Redstone」的機器學習渲染技術，代表 FSR 將更深度導入 AI 模型，強化超採樣畫質、畫格生成與整體流暢度。這也顯示 AMD 的圖形策略已不再只依賴硬體堆疊，而是透過軟體、生態系與 AI 渲染管線，正面追趕甚至挑戰競品 DLSS 的成熟度。

以《赤血沙漠》作為 FSR 技術的實戰展示，凸顯軟體演算法對高負載光追遊戲的效能加成。在 1440p 原生解析度、Cinematic 預設畫質與最高光線追蹤設定下，RX 9070 GRE 原生幀率僅有 45 FPS；但開啟 FSR 4.1 品質模式、畫格生成與光線再生後，幀率提升至 84 FPS，幾乎達到翻倍成長。

FSR 4.1 的支援路線圖顯示，這項升頻與畫格生成技術並不會只限於 RDNA 4 新卡。AMD 宣布，Radeon RX 7000 系列將從 2026 年 7 月起，透過 Adrenalin Edition 驅動更新獲得 FSR 4.1 支援；較早期的 RX 6000 系列也預計在後續更新中加入支援。

桌上型遊戲平台的全面戰略優勢總結

AMD 將其平台生態系優勢歸納為四大方向：首先是 AM5 平台承諾支援至 2029 年，提供長期且穩定的 CPU 無痛升級路徑；其次是 EXPO ULL 記憶體技術，帶來更低延遲與更快的系統反應速度；第三是支援 DisplayPort 2.1a 與 HDMI 2.1b，讓平台能對應未來高更新率 4K / 8K 螢幕需求；最後則是延續標準 8-Pin PCIe 電源接頭，提升與現有電源供應器的相容性與使用安全性。

商業 AI 新戰場：從 Agent Computers 崛起到本地端 AI 運算的架構與 ROI 優勢

隨著 AI 從單純依賴使用者輸入 Prompt 的生成式工具，逐步進化為能自主分析情境、規劃多步驟任務、呼叫外部 API，並在背景持續執行複雜工作流程的 AI Agent，傳統 PC 硬體架構同樣面臨全新挑戰。這類常駐型代理式 AI 需要更高吞吐量、更低延遲，以及能長時間穩定執行本地推論的運算能力，因此也推動 AMD 將硬體設計重心，從一般生產力與娛樂應用，進一步延伸到專為 Agentic Computing 打造的新型 AI 運算平台。

從 1940 年代的大型主機、1980 年代的個人電腦，到 2010 年代的行動運算，每一次運算平台變革都改變了人類與科技互動的方式；而 2020 年代中後期的代理式運算，則代表 AI 將從被動工具進化為能持續執行任務的主動系統。

AMD 描述了一種不同於傳統筆電或桌機的新型態 Agent Computer，它不是員工日常使用的主力電腦，而是放置在辦公室角落或企業地端機房中的本地 AI 推論設備，主要使用者其實是 AI 代理本身，IT 人員只需透過 KVM 或網路進行維護與監控。這類設備的關鍵在於具備高達 128GB 的統一記憶體，可容納大型語言模型與多個 AI 代理工作流程，解決傳統消費級 PC 難以承擔的大模型記憶體需求，也讓 AMD 的統一記憶體架構成為本地端 Agentic AI 運算的重要硬體基礎。

企業導入 AMD Ryzen AI Max 系統的最大誘因，在於本機端 AI 推論帶來的明確成本優勢。透過將原本依賴雲端 API 的大量 token 推論工作，轉移到本地 AI 設備執行，企業可大幅降低雲端訂閱與 API 調用費用。以每日約 630 萬 token 的高吞吐量來看，每位重度使用者每月最高可節省約 750 美元，整套本機端 AI 系統約 6 個月即可達到損益平衡。這樣的效益對企業 CIO 與 IT 採購部門而言，提供了相當具說服力的硬體升級與預算編列理由。

Ryzen AI Max PRO 400 與 AI Halo 平台：從頂級 AI 處理器到完整本地端開發生態

AMD Ryzen AI Max PRO 400 系列主打本機端大型 AI 推論能力，被定位為可運行 300B+ 參數大型語言模型的 x86 客戶端處理器。憑藉最高 192GB 的高速統一記憶體，此系列處理器能在本機端同時承載多個 AI 代理與複雜工作流程，降低對雲端或多 GPU 伺服器叢集的依賴。

Ryzen AI Max PRO 400 系列完整展示了 AMD 在本機端 AI 運算上的產品堆疊。三款晶片皆支援 Copilot+ PC 規格，並可在最高 192GB 統一記憶體配置下，動態分配最多 160GB 作為 GPU VRAM 使用。搭配最高 40 組 CU 的強大內顯，此套架構能滿足大型 AI 模型推論、矩陣運算與高記憶體頻寬工作負載需求。對開發者與專業使用者來說，這代表過去需要依賴高階獨顯或多 GPU 系統的部分 AI 工作，如今有機會在單一 x86 客戶端平台上完成。

AMD 預告首批搭載 Ryzen AI Max 400 系列處理器的 OEM 合作夥伴，其中包含 HP 與 Lenovo 兩大商用 PC 品牌。這代表 Ryzen AI Max 400 並非停留在概念展示或實驗室階段，而是已經進入可量產、可鋪貨、可導入企業環境的商業化階段。

Ryzen AI Halo 開發者平台主打「開箱即用」的本機端 AI 開發體驗，可搭載 Ryzen AI Max+ 395 或企業級 Ryzen AI Max+ PRO 495 處理器，定價 3,999 美元起，預計 2026 年 6 月開放預購。這套平台完整支援 AMD ROCm 軟體堆疊，並預先最佳化 LM Studio、ComfyUI、VS Code 等常用開發工具，同時內建 GPT-OSS、FLUX 2、SDXL 等熱門開放原始碼語言與影像模型。整體來看，AMD 透過這種軟硬整合的 Turnkey Solution，降低開發者進入本地端 AI 生態的門檻，也進一步擴大 ROCm 與 AMD AI 軟體框架在開發者社群中的影響力。

智慧專業運算轉型：AMD 企業級商用解決方案全面布局

AMD 透過金字塔式架構，展示其完整的企業級商用產品矩陣，從基礎行政辦公用傳統 PC、搭載 Ryzen AI PRO 系列的次世代 AI 商務筆電，到 Ryzen PRO 9000 商用桌機、Ryzen AI Max PRO 行動與微型工作站，再一路延伸至搭載 Threadripper PRO 與 Radeon AI PRO 的頂級專業工作站。這套產品線涵蓋一般辦公、生產力、AI 開發、專業創作到高階資料分析等不同層級需求，顯示 AMD 已具備足夠完整的架構與產品覆蓋能力，能滿足從基層行政人員到資料科學家、創作者與企業 IT 部門的多元採購需求。

企業 AI 架構轉型：從雲端優先走向設備端與本機端 AI 運算

企業 AI 架構正從過去依賴公有雲的集中式運算，逐步轉向設備端與本機端 AI。隨著資料隱私法規趨嚴、雲端算力與 API 成本上升，企業開始將敏感資料與高頻推論任務拉回內部環境處理。未來的企業 AI 基礎設施，將由具備本地推論能力的商用桌機、AI 筆電，以及部署在公司內部網域的 On-Prem AI 伺服器共同組成。這種分層式架構不僅能降低對外部雲端與網路頻寬的依賴，同時提升資料安全性、即時反應能力與低延遲工作體驗。

企業建置本地端 AI 算力，主要帶來安全性、效能穩定、成本控制與 IT 營運強化四大優勢。首先，敏感資料可留在企業內部網路中處理，降低資料外流與合規風險；其次，本地推論能提供更低延遲與更穩定的效能，不受外部網路或雲端服務狀態影響。成本方面，企業可減少 SaaS 訂閱與雲端 API 調用支出，長期降低營運成本；同時，AI 也能協助 IT 團隊進行異常偵測、資安預警與自動化維運。這些優勢讓本地端 AI 不只是技術升級，更成為企業將預算從雲端服務轉向 AI 硬體基礎設施的重要理由。

Ryzen AI PRO 400 商用桌機全面啟動：從辦公效能提升到 AI 工時革命

Ryzen AI PRO 400 系列正式將 Copilot+ PC 等級的 AI 運算能力帶進商用桌機平台，成為支援微軟次世代 AI PC 規格的重要桌上型處理器。憑藉 50+ TOPS NPU，這系列處理器能在本機端執行 AI 推論工作，同時搭配 Radeon 顯示核心，加速多媒體創作與日常商務應用。且其高能源效率設計有助於降低辦公環境中的熱量與噪音，符合企業對穩定、安靜、省電，以及 ESG 永續 IT 採購的需求。

AMD 以 Ryzen AI 7 450G 對比同為 65W TDP 的 Intel Core Ultra 7 265，展示 Ryzen AI PRO 400 系列在商用桌機工作負載下的效能優勢。AMD 在 PCMark 10 Extended 綜合效能領先 14%，內容創作項目領先 13%；在 Procyon Office 365 搭配 Teams 多人視訊與 AI 背景模糊的情境下，能源效率也高出 17%。

透過實際辦公流程測試，展示本機端 AI 對企業工時結構的巨大影響。使用 N8N 處理客戶詢問後，每週客戶通訊管理時間從近 16 小時降至 3 小時 16 分；透過 Anything LLM 審查 Jira 工單，時間減少 54%；使用 Liquid.ai 摘要長時間會議逐字稿，則從 5 小時縮短至 11 分鐘，節省高達 96% 的時間。

Ryzen AI PRO 400 系列商用桌機的出貨時程，預計 2026 年 Q3 將有大量品牌商用桌上型系統上市，首波合作夥伴包含 Dell Technologies 與 Lenovo。透過兩大商用 PC 品牌的支持，AMD 有機會快速把具備 NPU 的 AI 桌機導入全球企業市場，加速辦公環境從傳統 PC 轉向 AI PC。

Ryzen PRO 9000 工作站平台：從現代專業運算能力到 X3D 效能實測優勢

Ryzen PRO 9000 系列主打高階專業工作站市場，最高搭載 16 個 Zen 5 高效能核心，鎖定 3D 渲染、工程模擬與巨量資料運算等重度工作負載。特定型號更將 3D V-Cache 技術導入工作站平台，讓原本在遊戲市場展現優勢的大容量快取，也能用於提升專業運算效率。為了符合不同企業部署需求，該系列提供多種功耗設定，適應不同工作站機箱與散熱環境；同時搭配 AMD PRO 管理技術，強化硬體級資安、穩定性與遠端 IT 管理能力，滿足企業級工作站對效能與可管理性的雙重要求。

Ryzen PRO 9965X3D 是 AMD 面向高階工作站市場的旗艦處理器，具備最高 144MB 快取與 PCIe 5.0 連線能力，鎖定 3D 建模、遊戲引擎編譯與專業渲染等重度工作負載。Ryzen PRO 9965X3D 對比 Intel Core Ultra 9 285K，在 Autodesk Maya 2024 綜合測試領先 13%、Unreal Engine 編譯速度快 9%、Chaos V-Ray 渲染效能則高出 19%。

Lenovo ThinkStation P4 成為首批搭載 Ryzen PRO 9000 系列處理器的旗艦級工作站之一，預計於 2026 年 Q3 上市。對專業渲染、工程設計與企業級運算市場來說，強大的處理器只是基礎，真正影響導入意願的關鍵，還包括 OEM 廠商提供的系統散熱設計、長時間穩定性驗證、企業級保固與全球服務支援。Lenovo 的加入，代表 Ryzen PRO 9000 工作站平台已具備從晶片效能到整機可靠性的完整商用落地條件，且有助於 AMD 進一步打入高階專業工作站市場。

Radeon AI PRO R9700 工作站顯示卡：以高性價比、跨平台相容與能源效率挑戰專業市場

Radeon AI PRO R9000 系列鎖定企業工作站市場，其中 Radeon AI PRO R9700 以高性價比作為核心賣點。相較於定價高達 2,999 美元的 Nvidia RTX PRO 4500 Blackwell，Radeon AI PRO R9700 以僅 1,349 美元的價格，在多項 AI 與創作者工作負載中展現更高的每美元效能。Radeon AI PRO R9700 在 DeepSeek R1 與 Llama-3.1 等 LLM 推論任務中，性價比分別領先 86% 與 79%；在 Adobe Photoshop、Premiere Pro 等創作應用中，也分別取得 116% 與 76% 的優勢，甚至在 Maya 2024 專業 3D 測試中仍有 39% 領先。

Radeon AI PRO R9700 除了預計取得 50 款以上 Windows 與 Linux 專業應用軟體認證外，同樣強調在功耗控制與能源效率上的優勢。Radeon AI PRO R9700 在 CAD 工程模擬、複雜模型檢視、旋轉與視角切換等工作負載中，具備更穩定的功耗表現與更好的待機效率。對需要大量部署多顯卡工作站的企業來說，這不只代表單卡效能與軟體相容性提升，也能降低長期電力消耗、散熱壓力與機房冷卻成本，讓 Radeon AI PRO R9700 更適合大規模專業工作站環境。

全場硬體重點發布回顧與上市時程

RX 9070 GRE 將於 6/1 全球上市，EXPO ULL 記憶體技術與 Ryzen AI Halo 開發平台預購也會在 6 月陸續啟動；Ryzen 7 5800X3D 十周年紀念版預計 6/25 推出，Ryzen 7 7700X3D 則接續於 7/16 上市。企業與專業市場方面，Ryzen AI PRO 400 桌機版安排於 Q2 推出，Ryzen AI Max PRO 400 與 Ryzen PRO 9000 工作站平台則預計 Q3 登場，同時 Radeon AI PRO 也將迎來 50 款以上 ISV 專業軟體認證。這份時程表顯示 AMD 正以 CPU、GPU、NPU 與軟體生態同步推進的方式，全面強化消費級遊戲、AI 開發與企業專業市場布局。

總結

整體來看，AMD 在 Computex 2026 公佈的不是單一產品更新，而是一套面向未來十年的平台戰略：消費端以長壽命平台與高性價比遊戲效能鞏固玩家市場；企業端則以本地 AI、統一記憶體與開放軟體生態，搶攻後雲端時代的邊緣運算與 On-Premise AI 市場。這代表 AMD 正從傳統晶片供應商，轉型為完整運算平台與 AI 基礎設施方案提供者。