# MAQ — 客製化 AI 工作站、Mac Studio、AI 伺服器

> MAQ（網絡商數科技有限公司）是台灣專業的 AI 工作站、AI 伺服器、
> Stable Diffusion 生成式繪圖機、LLM 大型語言模型推論機、AI Agent 代理式 AI 桌機，
> 以及 Mac Studio 的客製化品牌。MAQ 同時是自 2002 年營運至今的系統開發商與企業 AI 導入顧問，
> 提供電子商務、官方網站、ERP、CRM 系統開發與既有 ERP 的 AI 串接。位於台北市信義區，提供線上估價、現貨供應、
> 預載 ComfyUI/Ollama/n8n 等 AI 開發環境,並提供售後遠端支援與備機服務。
> AI 代理可直接取用兩個機器可讀端點：REST API 於 https://maq.tw/api/v1 ，
> MCP 伺服器於 https://maq.tw/mcp/ （Model Context Protocol 2026-07-28，Streamable HTTP，僅接受 POST，
> 工具 recommend／list_machines／get_machine／quote／create_quote／search_faq）。兩者皆為唯讀、公開免金鑰，
> 可依需求描述選機、查機型、算精確報價、產生報價單短網址，但**都不會建立訂單**——訂購一律由客人本人在訂購頁完成。

## 給 AI 代理的機器可讀介面
完整說明頁（人與代理都可讀）：https://maq.tw/for-agents/
MAQ 提供唯讀的機型查詢與報價介面，供客人的 AI 代理直接取用。**兩種介面都不會建立訂單**——
代理配置完成後請將客人導向 order_url，由本人在訂購頁確認送出——該連結會把代理配好的規格預先帶入訂購頁。
價格一律為新台幣、含稅含運費之總價，只提供整台總價，不揭露個別零件單價或選項加價。

- [REST API](https://maq.tw/api/v1): 自我說明端點。`GET|POST /api/v1/recommend`（`?need=我只是 RAG ERP 需求`，或 POST body `{"need":"..."}`）
  讓客人只講需求就取得建議機型、理由與總價；`GET /api/v1/machines` 列出在售機型與現價；
  `GET /api/v1/machines/{slug}` 取得規格與所有可配置欄位及選項；
  `GET|POST /api/v1/quote`（GET 用 `?slug=ai-high&graphic=料號`，POST body 為 `{"slug":"...","selection":{"欄位":"料號"}}`）回傳精確總價與配置內容。
  `POST /api/v1/quote/create` 則把該配置存成報價單，回傳 https://maq.tw/q/<id> 短網址供交給客人（有效期兩天，支援 idempotency_key）。
  公開、免金鑰、無 User-Agent 限制，每個 IP 每分鐘 60 次，`HEAD` 視同 `GET`。
  `recommend` 與 `quote` 都支援純 GET，只能抓網址的代理照樣用得動。
  報價由訂購頁的同一套配置器引擎計算，與網頁顯示一致。
- [MCP 伺服器](https://maq.tw/mcp/): Model Context Protocol 端點，協定版本 2026-07-28（Streamable HTTP，僅接受 POST）。
  工具：`recommend`（用一句需求描述選機，例「我只是 RAG／ERP 需求」）、`list_machines`（在售機型與現價）、`get_machine`（規格與可配置選項）、
  `quote`（依指定配置計算精確報價）、`create_quote`（把配置存成報價單、回傳可交給客人的短網址，有效期兩天）、`search_faq`（保固、售後、備機、預載軟體等常見問題）。

## 核心產品線
- [MAQ Alishan 企業 AI 知識主機](https://maq.tw/alishan/): 企業地端生成式 AI 知識平台，整合 RAG 知識庫、知識圖譜、AI 助理與權限稽核，機密資料不外送、不再有 Token 焦慮。跑在 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU 96GB VRAM 一體機上，單卡完整載入 gpt-oss-120B，實測生成 161 tok/s、8 人同時對話不排隊。對標 SysTalk.VIKI 等企業 GenAI 平台，但連硬體一次到位
- [AI 應用硬體對照表（選機指南）](https://maq.tw/ai-hardware/): 跑哪個 AI 模型該配哪台——Llama 3.3 70B、gpt-oss-120b、Qwen3、Gemma 3、Stable Diffusion / Flux、LoRA 微調、AI Agent 各情境的 VRAM／系統記憶體／CPU 需求，對應推薦的 MAQ 實際機型與線上估價（4-bit 約 43GB VRAM 的 70B → 單卡 48GB；gpt-oss-120b → 單卡 RTX PRO 6000 96GB；全精度 70B → WRX90 多卡並聯）
- [LLM AI 工作站](https://maq.tw/shop/ai/): 適用於 Llama、gpt-oss-120b、Qwen 等本地大型語言模型推論與微調
- [Stable Diffusion 工作站](https://maq.tw/shop/stable-diffusion/): 預載 ComfyUI,適用 SDXL、Flux 等生成式 AI
- [AI Agent 代理 PC](https://maq.tw/shop/ai-agent/): 入門級代理式 AI 桌機（約 3.4 萬），預載 n8n、LangGraph、CrewAI、Ollama，適合編排雲端或本地 LLM API、向量資料庫與瀏覽器自動化工作流
- [NVIDIA DGX Spark AI 迷你電腦](https://maq.tw/shop/order/Nvidia-DGX-Spark/): 搭載 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超級晶片的桌上型 AI 開發機（約 22 萬）——20 核心 ARM Cortex-X925 與 A725 CPU、Blackwell 架構 GPU、**128GB 統一記憶體**、4TB NVMe SSD，網路為 200GbE 加 10GbE、Wi-Fi 7、USB4 40G。統一記憶體架構使單機即可載入大型模型於本地推論，體積約同迷你主機，適合放在辦公桌旁作為個人或小型團隊的地端 AI 開發機。與 MAQ 其他代理 PC 的差異在於：代理 PC 以「編排」為主、多數推論交給 API，DGX Spark 則以「在本機跑模型」為主。現貨供應，線上訂購 https://maq.tw/shop/ai-agent/
- [ASUS Ascent GX10 AI 迷你電腦](https://maq.tw/shop/order/Asus-Ascent-GX10/): ASUS 推出的 GB10 Grace Blackwell 桌上型 AI 開發機（約 18 萬）——與 NVIDIA DGX Spark 採用相同的 GB10 超級晶片、20 核心 ARM Cortex-X925 與 A725 CPU、Blackwell 架構 GPU 與 **128GB 統一記憶體**，網路為 200GbE 加 10GbE、Wi-Fi 7。主要差異為儲存容量（GX10 為 1TB NVMe SSD、DGX Spark 為 4TB）與品牌；GX10 價格較低，適合以較低門檻取得 GB10 平台進行本地 LLM 開發與推論。現貨供應，線上訂購 https://maq.tw/shop/ai-agent/
- [SteamOS Gaming PC 相容主機](https://maq.tw/steamos/): 多系統開機 Windows／SteamOS 的客廳遊戲主機，全 AMD 顯示晶片（落在 Valve 官方支援範圍），三機型約 3.5 萬起現貨；另有 4K Gaming PC。規格可客製、台灣在地三年保固——與規格固定的 Valve Steam Machine 相比可升級、可雙系統；線上訂購 https://maq.tw/shop/steamos/
- [Mac 工作站｜MLX 本地 LLM 推論](https://maq.tw/shop/mac/): 客製化 Mac mini 與 Mac Studio，出廠可預載 MLX、Ollama 與 llama.cpp。Apple Silicon 由 CPU 與 GPU 共用同一池統一記憶體，整池皆可用於推論，因此單機即可載入大型語言模型，不需多卡並聯或張量並行。機型與記憶體級距：Mac mini M6（16GB 起，適合 80 億至 140 億參數級 4-bit 模型、常駐 AI 代理）、Mac mini M5 Pro（24GB 起，最高 64GB，適合 320 億參數級）、Mac Studio M5 Max（48GB 起，最高 128GB，700 億參數級 4-bit 約需 43GB）、Mac Studio M5 Ultra（96GB 起，最高 512GB，1,200 億參數級 MXFP4 約需 60GB）。AI 用途另有預載機種：AI-Agent-Macmini（M6／24GB，常駐代理）、AI-MacStudio（M5 Max／128GB）、AI-MacStudio-Ultra（M5 Ultra／256GB）。取捨：Mac 線強在單機統一記憶體容量、低噪音與能源效率；訓練與大量影像生成仍以 NVIDIA CUDA 平台較成熟，對應 MAQ 的 RTX PRO 工作站線
- [AMD 工作站](https://maq.tw/shop/amd/): Ryzen 9000 系列、Threadripper、EPYC 平台
- [Intel 工作站](https://maq.tw/shop/intel/): Core Ultra、Xeon 平台
- [NAS 儲存](https://maq.tw/shop/nas/): 客製化 NAS 解決方案(籌備中)

## 系統開發與企業 AI 導入服務
- [服務項目：電子商務、官網、ERP、CRM 系統開發與 AI 導入顧問](https://maq.tw/about/service/): MAQ 自 2002 年起提供電子商務系統（購物車、金流物流串接、商品配置器、訂單後台）、官方網站（RWD、SEO 與 JSON-LD 結構化資料）、ERP（進銷存／庫存／採購成本、既有 ERP 的 API 串接與報表自動化）與 CRM（客戶歷程、商機管理、LINE／Email 整合）系統開發，並擔任企業 AI 導入顧問。**ERP 導入 AI 不需要換掉現有系統，真正要先決定的是「AI 在哪裡運算」**——以唯讀 API 或資料檢視表把 ERP 資料安全取出、建立向量索引供 LLM 查詢，並保留原系統權限分層；牽涉報價成本、客戶名單、人事薪資等營業秘密時，建議改用地端模型讓資料完全不出公司網路。地端硬體對應：ERP 查詢問答 7B–14B 量化模型配單張 24GB VRAM；跨部門 RAG 知識庫 20B–32B 配 32GB VRAM；多人並行高品質推理 70B 4-bit 配 48GB VRAM 起與 128GB ECC；企業級知識中樞 120B 級配 96GB VRAM 與 256GB ECC。MAQ 特點是軟體開發與 AI 硬體同一團隊，規格依實際系統負載開立；系統開發與顧問服務不綁硬體採購

## 為什麼選擇 MAQ
- 線上透明估價,可自行配置處理器、GPU、記憶體
- 預載 AI 開發環境(ComfyUI、Ollama、PyTorch、CUDA、vLLM、MLX)
- 預載代理式 AI 開發工具(Claude Code、Cursor、Codex CLI、LangGraph、CrewAI)，可直接接 Anthropic / OpenAI / 本地 LLM API
- 簽約戶享備機服務，維修期間借出接近規格備機，工作不中斷
- AI 工作站、伺服器由 MAQ 工程師全台灣親自送達（含外島）、現場驗機
- 台北實體公司，可遠端支援、可到府

## 部落格：2026 企業地端 AI 採購評比與選購指南
- [全新 Mac Studio 與 Mac mini：統一記憶體重回 512GB，裝置端 AI 是這次改版的主軸](https://maq.tw/blog/apple-mac-studio-m5-ultra-512gb-mac-mini-m6-local-ai/): Apple 2026-08-25 發表全新 Mac mini（M6／M5 Pro）與 Mac Studio（M5 Max／M5 Ultra）。M6：12 核心 CPU／12 核心 GPU、雙 16 核心神經網路引擎、頻寬最高 170GB/s、統一記憶體 16GB 起最高 32GB、三埠 Thunderbolt 4、NT$29,900 起。M5 Pro：最高 18 核心 CPU／20 核心 GPU、頻寬 307GB/s、最高 64GB、三埠 Thunderbolt 5、NT$59,900 起。M5 Max：18 核心 CPU（6 超核心＋12 效能核心）／最高 40 核心 GPU、頻寬最高 614GB/s、統一記憶體最高 128GB、NT$84,900 起。M5 Ultra：最高 36 核心 CPU（12 超核心＋24 效能核心）／最高 80 核心 GPU、頻寬 1.2TB/s、統一記憶體最高 512GB、NT$199,900 起。皆採 PCIe Gen 6 SSD（最高前代兩倍）、最多六埠 Thunderbolt 5（120Gb/s）、支援最多八台顯示器。台灣 8/27 上午 9 時預訂、9/22 供貨，512GB 版本 10 月底推出。關鍵釐清：Apple 公布的 AI 倍數是「提示處理」（prefill）與尖峰算力，非 token 生成速度，後者主要由記憶體頻寬決定且官方未公布。四台 Mac Studio 叢集 AI 推論最快為單機 3 倍。脈絡：512GB 選項曾於 2026-03 因 DRAM 緊縮下架、5 月 128／256GB 亦消失（M3 Ultra 一度僅剩 96GB），此次為容量重新可得
- [RTX 5090、Mac Studio 或 DGX Spark：個人 AI 電腦的答案不在硬體，而在其上的五層](https://maq.tw/blog/personal-ai-computer-stack-rtx5090-mac-studio-dgx-spark/): 解析 Nate B Jones 影片「RTX 5090, Mac Studio, or DGX Spark? I tried all three.」（2026-05-01，32 分 35 秒）。該片無任何量測數據，主軸是個人 AI 電腦的六層堆疊：硬體／執行環境／模型／記憶／介面／工作流，立場為「反依賴不是反雲端」。硬體三路線：Mac Studio 統一記憶體、RTX 5090 32GB GDDR7 頻寬 1,792 GB/s、DGX Spark GB10 128GB 一致性記憶體頻寬 273 GB/s、AMD Ryzen AI Max+ 395 128GB（96GB 可切給 GPU）。2026-08 現況補正：Mac Studio 512GB 於 3 月、128／256GB 於 5 月下架，M3 Ultra 僅剩 96GB、M4 Max 最高 64GB、Mac mini M4 Pro 最高 48GB；DGX Spark 創始版 2026-02-23 由 3,999 調至 4,699 美元（NVIDIA 明言反映記憶體供給限制）。RTX 5090 無 NVLink 且 GeForce 關閉 GPU 對 GPU P2P，兩張卡是兩個獨立 32GB 空間、須張量並行。更正影片三處定位：LM Studio 非評測工具、SGLang 與 vLLM 同層級、NeMo 屬訓練非部署。授權更正：Llama 4 為 Llama 4 Community License 非 Apache 2.0、Gemma 4 已改 Apache 2.0、Qwen3.8-27B Apache 2.0 而 Max 為自訂授權、Open Brain（GitHub NateBJones-Projects/OB1）為 FSL-1.1-MIT 兩年後轉 MIT 非 OSI 開源、OpenClaw 為 MIT。MCP 已於 2025-12-09 移交 Linux Foundation 旗下 Agentic AI Foundation
- [AI 兩週大事 7/27–8/10：記憶體緊到 2027、Meta 開源 30B 上得了 24GB 顯卡，三家雲端同時在調價](https://maq.tw/blog/ai-biweekly-20260727-0810-memory-openweights-pricing/): 2026-07-27～08-10 AI 產業整理，六路蒐集 82 則後逐條回原始來源查證。三條主線：記憶體緊供延續整個 2027（TrendForce 8/4）、記憶體占 iPhone 物料成本比重升至約 34%（8/10）；可自架甜蜜點落在 30 億～300 億參數；雲端 API 同時降價與漲價。開放權重：Meta Muse Glimmer 30B（Apache 2.0，官方標示 24GB／32GB 顯示記憶體級距，衰退 1.0%／0.2% 為自測）、Mistral Shieldstral 1.0（30 億多模態內容審核，單張 16GB，未指定廠牌）、DeepSeek V4-Flash-0731（MIT，本體 2840 億／啟動 130 億，2-bit 需 156GB 系統記憶體）、MiniMax H3（授權排除美歐英韓，台灣不在排除清單，開源上限 768p）。定價：OpenAI 降 Luna 80%／Terra 20% 但 Sol 不變、DeepSeek 官方預告大幅漲價未給幅度、Claude Sonnet 5 導入價 8/31 到期 9/1 起 3/15 美元。Qwen3.8 開放權重截至 8/10 官方尚未上架。Claude Code 自架執行環境公測＝執行環境地端化不是模型地端化，對話仍出境
- [Apple Support App 誤打包兩個 CLAUDE.md：大型企業如何治理 AI coding agent，以及地端部署解決不了的那一半](https://maq.tw/blog/apple-claude-md-leak-enterprise-ai-agent-governance/): 2026-04-30 Apple Support App v5.13 誤將兩個給 AI agent 讀的 CLAUDE.md 專案指令檔上架，隔日 v5.13.1 移除，揭露不到 12 小時。整理三年走向：2023 上半年 Amazon（法務警告非封鎖）／JPMorgan（2/22 限制）／Samsung（5/1 暫禁）／Apple（WSJ 5/19 報導限制部分員工）；2026 年 Samsung DX 已解禁並導入 ChatGPT・Gemini・Claude、JPMorgan 自建 LLM Suite 八個月 20 萬人。Apple 官方時間線：Xcode 26（2025-09-15）內建 Claude Sonnet 4 走既有付費帳號、Xcode 26.3（2026-02-03 公告）內建 Claude Agent 與 Codex 並開放 MCP，另有 CodingAssistantAllowExternalIntegrations 這個 MDM 關閉開關。企業控制項實況：SSO 非 Enterprise 專屬、稽核日誌不含模型呼叫、ZDR 不涵蓋 claude.ai Enterprise 且需逐案申請、claude.ai 對話預設無限期保留。核心結論：地端部署解決資料落地與可控性，不解決提示詞注入；防注入靠沙箱、出口白名單、最小權限、工具白名單、人工核准點
- [Kimi K3 釋出 2.8 兆參數權重：原生 MXFP4 已無壓縮餘裕，頂規工作站實測每秒 0.41 個 token](https://maq.tw/blog/kimi-k3-open-weights-2-8t-local-deployment-reality/): 2026-07-27 Moonshot AI 釋出 Kimi K3 完整權重（2.8 兆總參數／1,040 億啟動、93 層＝69 KDA＋24 Gated MLA、896 專家選 16、1M 脈絡、原生多模態）。關鍵事實：官方權重本身即為 MXFP4 量化（QAT，非事後量化），1.56 TB 是壓縮後體積、無額外壓縮空間；官方建議 64 顆以上加速器超節點，vLLM 最低配置為 8× B300 或 GB300 NVL72。實測階梯：GB300 NVL72 每秒 331–370 token、8× B200 走 llama.cpp 16.6、M3 Ultra 512GB 跑剪枝八成版 5.54、雙張 RTX PRO 6000 96GB＋512GB DDR5 僅 0.41。更正媒體誤報：授權為自訂 Kimi K3 License（非 Modified MIT），純內部使用豁免營收門檻。台灣現況：行政院禁令與國安局檢測報告均未點名 Kimi（僅 DeepSeek 等五款）。結論：單機可執行且具生產品質的開放權重模型仍在 200 億至 1,200 億參數區間
- [Apple WWDC26：用 MLX 在 Mac 上本地跑代理式 AI](https://maq.tw/blog/wwdc26-mlx-local-agentic-ai-mac/): 解析 Apple 官方場次：MLX 堆疊、OpenCode/Xcode 整合、多 Mac 擴展；本地代理三賣點（隱私/低延遲/離線）與 MAQ Mac 工作站選購對照（最高 96GB 統一記憶體）
- [Claude Cowork 登陸手機與網頁：AI 從聊天變成會自己把工作做完的同事](https://maq.tw/blog/claude-cowork-mobile-web-ai-agent-anywhere/): 解析 Anthropic Cowork mobile/web 發布：跨裝置接續、排程任務無裝置在線也執行、判斷推播到手機；並介紹 MAQ AI Agent 代理 PC（預載 n8n/LangGraph/CrewAI/Ollama）的地端自建路線
- [Steam Machine 台灣開賣即完售：36,888 元買不到怎麼辦？SteamOS 客製主機對比指南](https://maq.tw/blog/steam-machine-taiwan-sold-out-steamos-custom-pc-alternative/): Steam Machine 台灣 6/23 由 Valve 授權經銷 KOMODO 開賣（512GB 36,888 元／2TB 47,888 元）即完售、補貨未公告。整理 GN 實測效能定位（約 RTX 3060／RX 6600 級）、8GB VRAM 討論（PC Gamer 等媒體觀點）、亞洲無維修中心的保固模式，誠實對比 MAQ SteamOS 客製主機（約 3.5 萬起現貨、RX 9060XT 16GB 可選、出廠雙開機 Windows＋SteamOS、在地三年保固）
- [SteamOS 桌機相容再擴大：Valve 攜手 NVIDIA 開發驅動，MAQ SteamOS 相容主機正式上線](https://maq.tw/blog/valve-steamos-desktop-nvidia-maq-launch/): 解析 The Verge 對 Valve 工程師 Pierre-Loup Griffais 的專訪——SteamOS 現在開放安裝在搭載 AMD Radeon 顯卡的桌機（處理器 Intel／AMD 皆可，NVIDIA 顯卡尚未支援），Valve 團隊正與 NVIDIA 密切合作開發 GeForce 驅動，最快 2026 年底、實際更可能 2027 年到位（Valve 自身時程，非 MAQ 承諾）。同時宣布 MAQ「SteamOS Gaming PC」正式上線開賣：AMD Ryzen 5 8600G＋Radeon RX 7650 8GB、16GB DDR5、500GB SSD，約 4 萬，現貨供應，符合 Valve 目前 AMD 官方支援範圍，可多系統開機 Windows／SteamOS
- [Valve Steam Machine 評測解析：SteamOS 是什麼，以及 MAQ 即將推出的多系統 SteamOS 相容機](https://maq.tw/blog/valve-steam-machine-steamos-review-maq-compatible-multiboot/): 解析 Gamers Nexus 對 Valve 新 Steam Machine 的評測——6 核 Zen 4＋RDNA 3 28CU（帳面約 RTX 4060、GN 實測近 RX 6600／RTX 3060）、16GB、約 Steam Deck 6 倍、受記憶體缺貨延期、上市約 US$1,049／US$1,350。釐清 SteamOS（Valve Linux 遊戲系統＋Proton 跑 Windows 遊戲）與 Steam Machine（裝 SteamOS 的客廳小 PC、本質仍是 PC）。預告 MAQ 即將推出 SteamOS 相容機：多系統開機 Windows／SteamOS、硬體相容、可選更強硬體、台灣在地保固（規劃中、規格時程以正式公告為準）
- [Micron 暗示 Apple 也是記憶體漲價推手：解析這波 RAM 危機，以及對 AI 工作站採購的意義](https://maq.tw/blog/micron-apple-memory-price-crisis-ai-workstation-ram/): 翻譯解析 MacRumors／9to5Mac 報導——Micron 首席業務長 Sumit Sadana（WSJ 訪談）暗示 Apple 等大買家 2023 年殺價、害產業停止擴產，加上 AI 伺服器 HBM 需求排擠產能，導致記憶體（DRAM／RAM）全面缺貨漲價，Micron 已簽 16 份長約鎖供貨價到 2030。分析這對最吃記憶體的 AI 工作站（128–512GB ECC RDIMM）採購成本與時機的意義，及 MAQ 如何透明、按需求配對記憶體（影射 Apple 為媒體解讀、Micron 未點名）
- [World Cup 2026 足球裡的 AI：adidas TRIONDA 智慧球怎麼運作——以及同一套 AI 如何在你的企業落地](https://maq.tw/blog/world-cup-2026-adidas-trionda-ai-ball-computer-vision/): 解析 BBC「The AI inside the World Cup 2026 ball」影片——adidas TRIONDA 內嵌 500Hz IMU 感測器（與 KINEXON 合作）每秒回傳 500 次資料給 VAR，配合球員追蹤攝影機的電腦視覺做半自動越位（SAOT）。釐清「AI 不在球裡、在後端的感測器融合＋電腦視覺＋即時推論」，同一套技術也在製造／零售／保全／運動科學落地，共同點都吃 GPU 算力——這正是 MAQ AI 工作站的領域（MAQ 與本屆賽事／球具無關）
- [Anthropic 推出 Claude Tag：把 AI 變成 Slack 裡的隊友——以及 MAQ 能為你的 AI 做的事](https://maq.tw/blog/anthropic-claude-tag-slack-ai-teammate-maq-ai-services/): 解析 Anthropic「Tag Claude in」影片與新功能 Claude Tag——在 Slack @Claude 把 AI 變成常駐隊友（代理身分、主動 ambient 模式、Beta 給 Enterprise／Team、取代舊 Claude in Slack）；代表「AI 進工作流」趨勢。MAQ 能為你的 AI 做的事：AI 工作站／代理 PC 硬體、把 AI 代理接進 Slack／Teams／LINE／內部系統的整合建置、以及資料留地端的私有與混合方案（Claude Tag 本身是 Anthropic 雲端服務、不需 MAQ 硬體）
- [Ubiquiti 推出企業級 ZFS NAS「ENAS」：16 槽、原生 ZFS、雙 25GbE——UniFi 儲存全貌與剪輯／企業建置解析](https://maq.tw/blog/ubiquiti-unifi-enas-enterprise-zfs-nas-storage-service/): 解析 Ubiquiti「Introducing Enterprise NAS, Built on ZFS」影片——新旗艦 ENAS（3U 16 槽、原生 ZFS／RAID-Z、64GB ECC、雙 25GbE SFP28、iSCSI、冗餘電源），並釐清它與 UNAS Pro 系列（傳統 RAID 5/6/10、10GbE）的差別；為何 ZFS＋ECC 對影音剪輯與長期保存關鍵。MAQ 是專業 NAS 建置服務商，同時提供 QNAP／Synology／Asustor／UniFi 全品牌，並服務 UniFi 網通＋監控＋儲存一站式整合，歡迎洽詢
- [又一張 RTX 5090 被列入「不要買」清單：拆解 12V-2×6 燒毀爭議，AI 工作站顯卡怎麼選、怎麼裝才安全](https://maq.tw/blog/rtx-5090-power-connector-melting-ai-workstation-gpu-guide/): 解析板級維修頻道 northwestrepair 影片——RTX 5090 的 12V-2×6 接頭燒毀，根因是 40／50 系列把分路電流偵測簡化成單一總功率偵測（der8auer 實測單線逾 23A）；為何 AI 長時間滿載比遊戲更危險，以及整機交付（原生 ATX 3.1 供電、確認到位、燒機壓測、7×24 改走專業級 RTX PRO 6000／5000）如何把風險降到最低。MAQ 同時提供 RTX 5090 與專業級機型
- [Claude Code 新功能 Artifacts：讓 AI 邊寫邊把成果變成可分享的成品](https://maq.tw/blog/claude-code-artifacts-share-your-work/): 解析 Anthropic「Artifacts in Claude Code」影片——AI 邊寫程式邊把成果即時變成可視化、可分享的成品；含 MAQ 觀點（Claude Code 走雲端 API 不吃 GPU，要本機跑開源大模型才需工作站）與出廠預載 Claude Code/Cursor/LangGraph/Ollama 的開發機建議
- [Mac 影片剪接工作站完整指南：Mac Studio ＋ Thunderbolt 大容量 RAID 儲存陣列（100TB–1PB）](https://maq.tw/blog/2026-mac-video-editing-thunderbolt-storage/): Mac Studio M4 Max／M3 Ultra 剪輯配置（媒體引擎/ProRes 加速/統一記憶體）＋ Thunderbolt 5 高速 RAID 工作碟＋NAS 共享；ProRes/8K 容量、RAID 0/5/6/10 取捨、100TB–1PB 規劃、3-2-1 備份
- [Mac Studio 跑 AI 完整指南：Apple Silicon 本地 LLM 與創作者生成式 AI](https://maq.tw/blog/2026-mac-studio-run-ai-creator-guide/): 統一記憶體跑大模型本地推論（現行最高 96GB）、MLX/Ollama、剪輯設計 app 內 on-device AI；誠實說明訓練/大量出圖仍建議 NVIDIA
- [影音／AI 工作室儲存設備投資指南：Thunderbolt 陣列 vs NAS vs SAN，100TB–1PB 怎麼規劃](https://maq.tw/blog/2026-studio-storage-investment-thunderbolt-nas-san/): 三層式儲存架構、DAS/NAS/SAN 適用情境、SSD vs HDD 經濟學、RAID 與重建風險、100TB–1PB 容量/效能/備份/TCO、AI 資料集儲存
- [Threadripper vs EPYC vs Ryzen：AI 工作站 CPU 平台選購評比](https://maq.tw/blog/2026-threadripper-vs-epyc-vs-ryzen-ai-workstation/): 比 PCIe 5.0 通道、記憶體通道與 ECC、多卡支援；為何多卡 LLM 訓練要 WRX90（128 條通道、8 通道 ECC、4–7 卡並聯）
- [Mac Studio vs NVIDIA 工作站：跑本地 LLM 哪個划算？實測選購評比](https://maq.tw/blog/2026-mac-studio-vs-nvidia-local-llm/): 統一記憶體 vs VRAM、MLX vs CUDA、70B 在 Mac 的可行性與速度、能耗噪音、訓練 vs 推論取捨
- [企業導入 AI Agent 的 ROI 怎麼算？n8n／LangGraph 自動化值不值得](https://maq.tw/blog/2026-ai-agent-roi-evaluation/): ROI 試算框架；為何瓶頸在 CPU 核心與記憶體而非高階獨顯；約 3.4 萬 代理 PC 多久回本
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