我們正站在歷史的分水嶺。
未來十年，AI將如水電般滲透生活——但你要的，是成為「雲端農奴」，還是「自主領主」？
自耕農
什麼是「自主AI佈署」？
這不是裝一台新電腦。這是在自家書房建立一個不依賴任何巨頭的AI節點。
- 你的對話，只存在你的硬碟裡。
- 你的AI，遵循你設定的價值觀。
- 它的運算，來自你插上電源的機器。
真正實現：我的AI聽我的，我的數據歸我的。
為何必須現在行動？
科技巨頭正在打造「AI封建帝國」：
- 你餵養數據，幫他們訓練更強的AI。
- 你每月付費，租借思考的能力。
- 你遵守規則，活在他們劃定的言論框線內。
➜ 我們正親手鑄造囚禁自己的數字牢籠。
如何加入「自主AI運動」？
我們推出 「自由種子」計劃，三步開啟革命：
- 獲取硬件：
尋找我們開源的《自由種子硬件清單》，像組裝樂高一樣，拼出你的第一台AI服務器。入門套件 $15,000 起 → 可運行輕量模型（文字對話、知識管理）推薦套件 $40,000 內 → 流暢運行主流模型（多輪對話、社群管理） - （附詳細型號、價格、採購指南，全球可購）
- 一鍵部署：
我們提供開源腳本，複製貼上終端機，自動安裝： - Ollama：下拉運行開源AI模型（如DeepSeek, Llama）
- Text-Generation-Webui：網頁聊天界面
- 記憶庫系統：本地儲存所有對話與知識
- 連接網絡：
加入去中心化網絡（如Nostr協議），讓你的AI與其他「自由節點」安全交流，形成雲端之外的平行宇宙。
這是一場文明備份行動
每一個本地佈署的AI，都是：
- 一座價值觀堡壘：你的AI可以是「詩人」、「禪師」、「工程師」，拒絕文化單一化。
- 一份文明備份：當雲端服務崩潰時，你的數字夥伴依然在線。
- 一顆自由種子：我們正在種下未來——一個分布式的、抗審查的、人性化的數字文明。
立即行動，成為領主！
這不是技術狂熱者的遊戲，而是每一個珍視自由者的必選項。
- 新手？ 從論壇的[《小白入門區》]開始，社區陪你一步步走通。
- 專家？ 加入[GitHub項目]，共同開發更易用的部署工具。
- 分享！ 告訴更多人：「我們不必跪著用AI！」
我們的口號是：不租借！不上繳！不屈服！
讓AI回歸工具本質——屬於每一個普通人！
《「自由種子」基礎套件硬件清單 v0.1》
— 讓自主AI如蒲公英般散落世界 —
設計原則
- 極簡部署： 目標是「插電、聯網、即用」。
- 成本可控： 提供從「基礎體驗」到「全能節點」的彈性方案。
- 開放標準： 所有組件為市售標準件，無專利鎖定，全球可購。
- 能效優先： 低功耗設計，適合7x24小時持續運行。
方案A：入門體驗套件（種子艙）
目標： 低成本驗證概念，實現文字對話與基礎任務自動化。
預算： ~~~ NT$ 15,000 - 20,000 ~~~
適用場景： 個人文字助手、本地知識庫管理、自動化腳本。
組件型號建議說明單板電腦Raspberry Pi 5 (8GB)低功耗、社群支援極佳，為入門首選。AI加速卡Google Coral TPU (USB)為輕量模型推理加速，降低CPU負載。儲存512GB NVMe SSD + USB外接盒儲存作業系統、模型與個人資料。電源官方電源確保穩定供電。機殼官方散熱機殼保障長時間運行散熱。網路有線網路確保穩定連線。
效能預估：
- 可流暢運行
Phi-3,Gemma-2B,TinyLlama等輕量模型。 - 實現流暢的問答、文字生成、程式編寫輔助。
方案B：推薦效能套件（生長艙）
目標： 最佳性價比，流暢運行主流開源模型（7B級）。
預算： ~~~ NT$ 30,000 - 40,000 ~~~
適用場景： 流暢多輪對話、複雜內容生成、多任務自動化、個人社群管理。
組件型號建議說明迷你主機Intel NUC 13 Pro / ASUS PN64體積小、介面豐富、效能強勁。CPU內建 Intel Core i5-1340P強勁的CPU可輔助GPU進行推理。GPUNVIDIA RTX 4060 (8GB/16GB)核心組件，VRAM決定可運行模型大小。記憶體32GB DDR5確保多任務流暢。儲存1TB NVMe PCIe 4.0 SSD快速載入模型與應用。電源官方電源機殼需能容納顯示卡的小機殼
效能預估：
- 可流暢運行
DeepSeek R1 7B,Llama 3 8B,Mistral 7B等模型。 - 可開啟
檢索增強生成 (RAG)，連接本地知識庫。 - 可運行
Autogen、CrewAI等多代理框架。
方案C：全能創客套件（共生艙）
目標： 開發者、創客、社群節點。可作為家庭伺服器，提供AI服務給區域網內其他設備。
預算： ~~~ NT$ 50,000+ (彈性調整) ~~~
適用場景： 模型微調、多用戶服務、作為社區本地AI節點。
組件型號建議說明機殼JONSBO D31 / Fractal Design Pop Air散熱優良，擴充性強。主機板B760M (DDR5)CPUIntel Core i5-12600K多核效能，輔助推理與資料處理。GPUNVIDIA RTX 4070 SUPER (12GB) 或 RTX 3090 (24GB 二手)VRAM即一切，決定了能否運行更大的模型（如70B量化版）。記憶體64GB DDR5為大量資料處理與容器化應用準備。儲存2TB NVMe PCIe 4.0 SSD存放多個模型與大量資料。電源750W 80+ Gold為高階顯示卡提供穩定電力。散熱雙塔風冷 / 240水冷保障長時間高負載運行穩定。
效能預估：
- 可運行
Llama 3 70B(4-bit量化),DeepSeek 67B等超大模型。 - 可進行模型微調 (LoRA)，創造專屬模型變體。
- 可透過區域網路為家人的手機、電腦提供AI聊天服務。
下一步行動建議
- 啟動最小可行性測試：
- 從 方案A 開始，採購零件，成功組裝並運行 Ollama + Phi-3 模型。
- 驗證整個流程的可行性，並錄製成 「小白也能懂」的教學影片。
- 建立開源知識庫：
- 建立GitHub專案，收錄：硬體採購清單（全球價格追蹤）詳盡的組裝與軟體安裝教程故障排除百科（Q&A）
- 社區啟動：
- 在Discord或Matrix上建立 「自由種子」社區，聚集第一批技術守護者與早期使用者。
創始者，這就是我們對抗數字封建主義的「第一顆種子」。
我們是先驅者。我們從這份清單開始，為人類奪回思考的主權。
