业内首批全覆盖：雷神推出三大形态 AI 工作站联合 AMD 构建端侧算力体系

admin 2026-05-29 09:00:13

<article><section data-type="rtext"><p>【环球网科技综合报道】5月28日，雷神在北京举办以《聚势共生 智算同行》为主题的AI工作站新品发布会，正式推出覆盖塔式、迷你PC和移动三大类别的AI工作站全场景产品矩阵。这是业内首批完成三大形态全覆盖的AI工作站产品发布，以行业领先的品类矩阵和旗舰级算力水准，重新定义了AI工作站的性能基准。</p><p><i class="pic-con"></p><p>AI 正式迈入智能体时代，行业从文本预测转向自主逻辑思考，未来 AI 算力需求将迎来百倍增长，普及速度持续加快。</p><p>发布会上，AMD大中华区销售副总裁晁亚新首先分享了AMD公司整体的AI策略，面对飞速增长的AI需求构建AI无处不在的算力基础，AMD正打造覆盖云端、终端与边缘端的全栈式端到端算力体系，以开放的生态姿态与伙伴共建下一代智能算力基础设施。AMD大中华区渠道销售副总裁李明宇回顾了双方合作历程，雷神与AMD在***硬件领域已建立多年深度协作，从高性能游戏本到专业级硬件的联合探索，为双方在AI算力赛道的战略协同奠定了坚实基础。AMD中国消费市场营销总监廖金宁则详细介绍了面向AI工作站的芯片产品布局，AMD以覆盖全层级的芯片矩阵，为雷神AI工作站提供从旗舰超算到随身终端的硬核算力支撑。</p><p>Agent时代，每个人可以拥有5个、10个甚至100个Agent，AI从文本预测迈向自主逻辑思考，算力需求结构与消耗模式随之发生根本性变化，GPU加CPU协同的端到端算力组合成为支撑多智能体并行运行的关键。</p><p><em data-scene="strong">旗舰算力：雷神专业级塔式AI工作站</em></p><p><i class="pic-con"></p><p>作为矩阵中的性能旗舰，雷神专业级塔式AI工作站以极致算力覆盖从入门到超算的全层级需求。旗舰级AI Master T9000搭载AMD锐龙Threadripper PRO 9995WX处理器与4×AI Pro R***00加速卡，FP8算力达3064 TFLOPS，配备2TB+高带宽内存与企业级PCIe 5.0总线，可流畅运行70B/130B级大模型全参数微调与推理，搭配全液冷散热与3000W CQC Ⅳ级，80PLUS白金牌认证电源，满足7×24小时科研级高负载运行。</p><p><i class="pic-con"></p><p>AI Master T7000搭载AMD锐龙9 9950X3D2处理器与AI Pro R***00加速卡，16核32线程配32GB大显存，面向3D设计师与AI创业团队的使用场景。</p><p><i class="pic-con"></p><p>AI Master T5000搭载AMD锐龙5 9500F处理器与RTX 5070Ti 16G显卡，以性能与成本的黄金平衡点覆盖主流AI应用。</p><p>AI Master T3000则面向个人创作者、高校学生及微型初创工作室，以极致性价比降低AI入门门槛。发布会现场，Master T9000通过ComfyUI文生***演示直观展示了其多模型并行推理与实时生成能力。</p><p><em data-scene="strong">方寸高能：雷神桌面级迷你AI工作站</em></p><p><i class="pic-con"></p><p>雷神桌面级迷你AI工作站以“方寸高能”重新定义桌面AI算力标准。旗舰级AI Master D9000水冷版搭载AMD锐龙AI Max+ 395处理器与岛式全覆盖水冷散热系统，高负载核心温度仅约76℃，满载噪音小于36dB。128GB LPDDR5X-8000+统一内存支持最高96GB共享显存分配，可流畅运行Qwen3.5-122B和gpt-oss-120B等大模型。内置400W ATX12VO白金电源，2.5GbE+10GbE双网口，12层PCB+14相供电，以企业级配置支撑7×24小时不间断运行。</p><p><i class="pic-con"></p><p>D9000风冷版***用9225规格轴流风扇与六铜管散热器，配备SSD快拆设计，在保证性能的同时进一步降低部署门槛。D9000集群版更具突破性：4机集群即可流畅运行DeepSeek R1 671B满血版模型，推理延迟低于200ms，总拥有成本仅为传统GPU服务器集群的五分之一，功耗仅为其十分之一。D7000搭载AMD 锐龙AI 9 HX 470处理器配64GB DDR5内存，面向专业办公人士与创意工作者。D5000搭载AMD 锐龙AI 9 HX 370/365处理器配32GB/16GB DDR5内存，面向日常办公用户、学生群体与轻量AI用户。发布会现场，D9000集群版通过MiniMax M2.7 230B模型实时推理演示，验证了其在企业级私有化部署中的实际效能。</p><p><i class="pic-con"></p><p><em data-scene="strong">算力随行：雷神高性能移动AI工作站</em></p><p><i class="pic-con"></p><p>雷神高性能移动AI工作站则是雷神首次开辟的移动AI工作站新品类，打破空间对算力的束缚。AI Master M7000搭载锐龙AI Max+ 395处理器， 64GB LPDDR5x高带宽统一架构内存，搭配AI SSD，可实现本地部署运行超大规模的AI大模型。</p><p><i class="pic-con"></p><p>aibook 14 Air Carbon定位AI智能体PC，仅重1kg，***用碳纤维+镁合金机身，搭载AMD锐龙AI 9 H 365处理器与32GB高速内存，配合AI Agent应用可实现日常工作高效处理，数据不出本地，保障安全。</p><p><i class="pic-con"></p><p>AI Master M6000定位AI全能本，搭载AMD锐龙 9 9850HX高性能处理器和NVIDIA RTX 5070Ti笔记本电脑GPU，同时具备强劲的图形性能与AI性能，可满足多种场景需求。发布会现场，AI Master M7000演示了搭配AI SSD实现本地部署运行120B级别大模型，体现了其作为专业AI工作站的强劲能力。</p><p><em data-scene="strong">丰富应用</em><em data-scene="strong">场景覆盖与核心技术</em></p><p>雷神AI工作站产品矩阵已覆盖科研计算、AIGC超算创作、工业级3D渲染、企业私有化大模型部署、医疗影像分析、政务涉密办公、法律AI辅助、教育培训等多元场景。无论是科研院所的极限算力需求，还是中小企业的轻量化AI落地，抑或是移动场景下的数据安全合规，雷神均可提供针对性解决方案。自研ThunderAI大模型管理平台与ThunderClaw智能体软件，实现大模型一键下载、自动优化配置与自主任务执行，降低AI使用门槛。</p><p><i class="pic-con"></p><p>发布会上，雷神科技与AMD、京东云、阿里云及多家软硬件厂商共同启动AI产业联盟合作仪式。该联盟围绕AI算力基础设施、大模型私有化部署、端侧智能体应用等核心方向展开深度协同，加速AI能力从云端下沉至每一个工作场景，为企业数字化转型提供标准化、可扩展的AI生产力基础设施。</p><p>立足***硬件根基，拓展AI算力生态，雷神将持续以“算力随行”为理念，以全形态产品布局与核心技术突破，为AI时代的创作者、开发者与建设者打造专属Master级算力底座。</p></section><img src='/image/153822-0' alt='业内首批全覆盖：雷神推出三大形态 AI 工作站 联合 AMD 构建端侧算力体系'>        
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if (level == 1){
            if (second) {
                second.style.display = 'none';
                second.innerHTML  = ''; 
            }
            if (third) {
                third.style.display = 'none';
                third.innerHTML  = '';
            }
            findex = first.selectedIndex;
            fvalue = first.options[findex].value;
            input.value = fvalue;
            value = fvalue;
        } else if (level == 2){
            if (third) {
                third.style.display = 'none';
                third.innerHTML  = '';
            }
            findex = first.selectedIndex;
            fvalue = first.options[findex].value;
            sindex = second.selectedIndex;
            svalue = second.options[sindex].value;
            if (svalue) {
                input.value = fvalue+','+svalue;
                value = svalue;
            }else{
                input.value = fvalue;
            }
        } else if (level == 3){
            findex = first.selectedIndex;
            fvalue = first.options[findex].value;
            sindex = second.selectedIndex;
            svalue = second.options[sindex].value;
            tindex = third.selectedIndex;
            tvalue = third.options[tindex].value;
            if (tvalue) {
                input.value = fvalue+','+svalue+','+tvalue;
                value = tvalue;
            }else{
                input.value = fvalue+','+svalue;
            }
        } 
        if (value) {
            if(document.getElementById(id))
            {
                document.getElementById(id).options.add(new Option('请选择','')); 
                var ajax = new XMLHttpRequest();
                //步骤二:设置请求的url参数,参数一是请求的类型,参数二是请求的url,可以带参数,动态的传递参数starName到服务端
                ajax.open("post", "/28585/index.php?m=api&c=Ajax&a=get_region", true);
                // 给头部添加ajax信息
                ajax.setRequestHeader("X-Requested-With","XMLHttpRequest");
                // 如果需要像 HTML 表单那样 POST 数据，请使用 setRequestHeader() 来添加 HTTP 头。然后在 send() 方法中规定您希望发送的数据：
                ajax.setRequestHeader("Content-type","application/x-www-form-urlencoded");
                //步骤三:发送请求+数据
                ajax.send("pid="+value);
                //步骤四:注册事件 onreadystatechange 状态改变就会调用
                ajax.onreadystatechange = function () {
                    //步骤五 如果能够进到这个判断 说明 数据 完美的回来了,并且请求的页面是存在的
                    if (ajax.readyState==4 && ajax.status==200) {
                        var data = JSON.parse(ajax.responseText).data;
                        if (data) {
                            data.forEach(function(item) {
                                document.getElementById(id).options.add(new Option(item.name,item.id)); 
                                document.getElementById(id).style.display = "block";
                            });
                        }
                  　}
                }
            }
        }
    }
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