自從生成式 AI 在 2024–2025 年快速突破後，影片生成（Text-to-Video, Image-to-Video）不再是研究領域，而成為企業的日常內容生產工具。從行銷影片、廣告短片、產品展示、教學內容、動畫原型到社群素材，AI 正加速取代許多傳統製作流程。
但企業在導入 AI 生成影片時第一個遇到的問題永遠不是模型，而是「工作站要怎麼準備？」。因為 AI 影片生成與一般影片剪輯完全不同，它不是 CPU 工作，而是 大量依賴 GPU 與記憶體的長時間高強度矩陣運算，這種負載不是一般消費級電腦承受得了的。
因此本文將從企業角度完整解析 AI 影片生成所需的硬體環境，以及為何「非工作站不可」，並提供不同規模企業的採購指南。
為什麼非工作站不可？
AI 模型不同於一般應用程式，它具有以下特性：
長時間高負載運算
AI 影片生成常常需要 GPU 全速運轉 10 分鐘到 40 分鐘。消費級電腦（家庭用 PC）經常會遇到散熱不足、電源供應不穩、機殼風道不佳、主機板供電設計薄弱等問題，結果就會造成運算中斷、GPU 跳錯、模型崩潰、性能降頻（導致變慢）。
反觀工作站（Workstation）：
- 電源供應是伺服器等級
- 主機板使用工業級供電區
- 散熱設計可承受長時間 GPU 滿載
- 較低溫、較穩定
- 大型模型可持續跑不會 Crash
需要大量記憶體與顯存
AI 影片模型比圖片模型複雜好幾倍，生成一支 10 秒的影片常需：
- GPU 上的顯示卡記憶體（VRAM）至少需32GB、48GB、甚至 80GB
- 電腦系統記憶體（RAM）至少要64GB 到 256GB
- 高速 SSD 作為快取與臨時檔案儲存使用
消費型 PC 沒辦法放入：
- 48GB 顯示卡記憶體的專業 GPU顯示卡 (因需要大電源供應)
- 超高頻率的記憶體 與大容量的記憶體
- 多顆高容量U.2 或企業級 SSD 硬碟
需要多 GPU 時，更只有工作站能支援
企業要大量影片產出時通常會需要：雙 GPU、四 GPU或 GPU Server（8 卡）。
一般消費型主機板無法支援，而工作站則具備：
- 多 PCIe x16 插槽
- 高瓦數電源（1200W–2000W）
- 大空間散熱
影片大量產製的公司（影像公司、電商、遊戲業）幾乎都採用工作站或 GPU Server。
工作站具有 ISV 認證與長期穩定性
工作站硬體通常具有：
- ISV 驗證（Autodesk、Adobe、DaVinci、Unreal Engine 等）
- 長期運作 24/7 的可靠度
- 更高的運作壽命
AI 影片生成就是要一直跑、一直產、一直排程，這對一般 PC 是災難，但對工作站而言是工作本質，因此，企業正式導入 AI 影片生成時，使用工作站不是建議，是必然。
為什麼「必須搭配高階 NVIDIA GPU」？
AI 模型有 90% 的運算來自 GPU，影片模型尤其吃：
- Tensor Core 計算力（NVIDIA 特有）
- 大量矩陣乘法
- 高頻 AI 推論
- 記憶體頻寬
- 顯示卡內存容量（VRAM）
而目前只有 NVIDIA 的高階 GPU 能滿足影片生成需求，原因如下：
1. NVIDIA 擁有最完整的 AI 加速架構
AI 影片生成框架如：
- PyTorch
- TensorRT
- CUDA
- cuDNN
- ONNX Runtime
- Diffusion pipelines
完全以 NVIDIA CUDA 生態系 進行最佳化。
即便是跑原生模型或推論引擎，都需要 NVIDIA 的 Tensor Core 才能高速運作。其他顯卡（如 AMD）在 AI 生態系上完全落後，不適合企業導入。
2. 影片模型對顯示卡的內存記憶體要求極高
目前常見顯存需求：
- 一般圖片模型：12–32GB
- 控制圖生影片：32GB
- 高階影片模型（Sora-like）：48GB
- 長秒數影片：48GB–80GB
- 4K 影片生成：80GB+
下列 NVIDIA 型號可支援這樣的顯存量。
- RTX 5090（32GB）
- RTX 6000 Ada（48GB）
- L40S（48GB）搭配機架式伺服器
- H100（320GB）搭配機架式伺服器
- H200（564GB+）搭配機架式伺服器
3. 影片生成需要 Tensor Core —— NVIDIA 的獨家核心
Tensor Core 是專門為 AI 運算打造的加速核心，可使推論速度提升 10–30 倍。這是影片生成能從「幾天」縮短到「幾分鐘」的關鍵。
4. 影片模型會越來越大，不選高階 GPU 等於買了會後悔
目前影片模型大小如下：
- Pika：13GB
- Runway Gen：20GB
- Luma Ray：25GB
- 國外論文 Sora-like：超過 40GB
- 未來（2025–2026）影片模型：預估 50–80GB
因此顯存一定不能買太小。企業導入 AI 影片，一定要一次做對。
總結
AI 影片生成不是一般電腦能做的事。企業要落地，一定需要工作站架構。而 GPU 運算一定要採用高階 NVIDIA 顯卡，才能確保速度、穩定性與可擴充性。
這是一個會越買越對、越用越重要的投資。若您需要工作站或高階顯卡的產品諮詢，歡迎與我們聯繫。
