很多人选“电商 AI 主机”，第一反应是堆显卡、看跑分。但当你把目标明确为一条可交付的生产线——ComfyUI 内容工厂 + RAG 智能运营 + Cloudflare Tunnel 零端口暴露 + Make AI Agents 编排审计——你需要的不是“最快的一台”，而是“最像机房的一台”：稳定常开、维护省心、服务可治理、入口安全。

这一章我们把对比以下可能考虑的方案：

• Mac Studio M2 Ultra：国补后 ¥18,000（24+60 核 / 64G / 1T）
• Mac（M2 Max）：国补后 ¥19,000（12+30 核 / 32G / 4T）
• ROG 枪神9 Plus 超竞版：国补后 ¥16,000（U9-14900HX + RTX 5070Ti / 32G / 1T）
• 金河田电脑主机：京东 ¥12,000（i9 + RTX 4090 / 32G / 1T）

结论先放在前面：最终选 Mac Studio M2 Ultra。理由不靠“情绪”，靠工程指标。

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1）先统一目标：你要搭的是“家庭私有 AI 机房”，不是“单机作图”

你的专栏架构本质上是四层：

1. 算力与服务层：ComfyUI、RAG API、资产系统、监控面板
2. 安全入口层：Cloudflare Tunnel + Access（零端口暴露、零信任）
3. 编排层：Make AI Agents（意图→计划→调用→审计）
4. 数据回流层：效果指标、客服对话、知识库更新

当你的系统以“服务化”存在时，主机的核心 KPI 变成：
可用性（24×7）+ 运维复杂度 + 入口安全 + 成本可控。

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2）四台机器的“工程化对比表”

设备	京东价	CPU / GPU	内存 / 硬盘	更适合 RAG？	更适合 ComfyUI？	工程化关键点评
Mac Studio M2 Ultra	¥18,000	24 核 CPU / 60 核 GPU	64G / 1T	强：多服务并发余量更大	强：适合稳定批量出图与资产管线	桌面工作站形态，稳定常开；与 Tunnel/Agent 组合更“机房化” (京东)
Mac（M2 Max）	¥19,000	12 核 CPU / 30 核 GPU	32G / 4T	中：32G 更容易被“多服务常驻”顶满	中-强：单任务没问题，但并发余量偏紧	存储很香，但你这套“常开服务栈”更吃内存
ROG 枪神9 Plus 5070Ti	¥16,000	U9-14900HX / RTX 5070Ti（Laptop）	32G / 1T	中：能跑，但长期常开不如台式形态省心	强：CUDA生态友好（但要接受噪音与功耗墙）	笔记本形态更像“移动算力”，不是最佳“机房基座” (京东)
金河田主机（i9+4090）	¥12,000	i9 / RTX 4090（Desktop）	32G / 1T	中：RAG OK，但要考虑服务栈维护	极强：4090 对 ComfyUI 吞吐非常友好	性能强、价格香；但“工程化维护/驱动/故障面/噪音功耗”成本要算进去 (京东)

你会发现：金河田4090主机的“纯ComfyUI吞吐/性价比”非常吸引人，但你这专栏卖的是“能交付的系统”，而不是“能跑的显卡”。

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3）把“RAG vs ComfyUI”的真实负载讲清楚：为什么你更需要 64G

3.1 RAG 更像“常驻服务”，吃的是并发与稳定

典型 RAG 生产态会常驻：

• API 服务（FastAPI/Streamlit 管理页）
• 向量库与索引（本地或容器）
• 日志、评测、审计、任务队列
• 监控面板（Grafana/自研）

这会把机器的压力从“峰值”变成“基线”，32G 很容易被服务常驻 + 缓存 + 并发顶满，尤其当你还要同时跑 ComfyUI 队列。

3.2 ComfyUI 更像“批处理工厂”，吃的是吞吐与磁盘组织

ComfyUI 的工程化痛点通常不是“能不能出一张图”，而是：

• 一次要跑 50/100/500 张
• 要有一致性（风格、光照、构图）
• 要可回溯（参数、模型版本、素材版本、质检评分）
• 要可归档（SKU→素材→上架包）

在这个“内容工厂”模式里，稳定常开 + 任务队列可控比“单次峰值”更重要；同时，RAG 与 ComfyUI 并行时，内存余量就是稳定性。

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4）为什么“4090 台式机很香”，但仍不作为本专栏的主基座

我建议你在专栏中用一句工程化的定义来区分：

• 主基座：负责“入口安全、服务常驻、审计与资产治理”，要求低维护、低故障面、7×24可用
• 算力加速节点：负责“高吞吐生成任务”，允许阶段性高维护（驱动/模型/兼容/超频/风道）

金河田 4090 主机在“算力加速节点”上非常强；但作为“主基座”，你需要额外承担：

• Windows/Linux 驱动与 CUDA 生态维护成本
• 机箱风道、噪音、功耗、硬件稳定性（尤其 24×7）
• 故障时的排查链路更长（硬件、驱动、依赖、容器、网络）

而 Mac Studio M2 Ultra 更像“家用机房 appliance”：稳定在线、管理简单、与你的 Tunnel/Agent 编排路线高度契合。(京东)

5）为什么不是 M2 Max：4T 诱人，但你这条生产线更看重“并发余量”

M2 Max 这套（32G + 4T）最容易踩的坑是：存储不紧张，但内存先紧张。
当你同时跑：

• ComfyUI 队列（含模型缓存）
• RAG API + 向量库
• 资产归档与索引
• 监控与审计

你会发现“4T 很舒服”，但“32G 很容易顶满”，然后系统开始交换、延迟抖动，最终影响的是“整体生产线的稳定交付”。

因此本专栏为了“工程可复制”，更推荐先把“基座稳定”做成模板：64G 是更稳的起点。

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6）本章结论（可直接作为专栏“选型结论段”）

• 金河田 i9+4090（¥12,000）：在 ComfyUI 吞吐/性价比上非常有竞争力，更适合作为“算力加速节点”。
• ROG 5070Ti（¥16,000）：适合“移动算力/兼顾游戏与生产力”，但不建议作为“家庭机房主基座”。
• M2 Max（¥19,000，32G+4T）：存储优势明显，但在“多服务常驻并发”场景下，32G 更容易成为系统级瓶颈。
• 最终选择：Mac Studio M2 Ultra（¥18,000，64G+1T）：更符合“家庭私有 AI 生产机房”的工程目标：稳定常开、运维省心、与 Tunnel + Agent 编排的体系协同最好。(京东)

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下一章

《第 2 篇：本地目录与资产标准》