就算不是我的電腦也沒關係？用 Hetzner 伺服器直接運行 AI 模型

想像一下：早上起床後，連上自己的個人伺服器並下達指令：「幫我總結今天的頭條新聞。」這不是大型企業的雲端服務，而是你親自租用的伺服器，由你自己專屬的 AI 生成邏輯回覆。過去，這似乎是擁有強大顯示卡 (GPU) 的專家們的專利，但現在情況有所不同了。今天，我們將探討如何利用德國知名伺服器供應商 Hetzner 來運行屬於自己的人工智慧模型。

這為什麼很重要？

AI 現已超越了單純的玩具，成為商業與日常生活中不可或缺的工具。然而，有些情況下你可能不願將所有數據交託給大型企業的外部服務，因此，自行營運模型的嘗試正日益增加。這稱為「推論」(Inference，指 AI 模型根據學習內容即時生成回覆的過程)。參考資料 11 使用 Hetzner 等託管服務，讓你不需購買高價硬體，也能以經濟實惠的成本擁有自己的「AI 引擎」。參考資料 6

輕鬆理解：如何租用 AI 的「舞台」

營運 AI 模型就像準備一場表演。模型是演員，伺服器則是模型表演的舞台。

1. GPU 伺服器 (專業舞台)： 配備高效能顯示卡 (GPU) 的伺服器就像頂級劇院。若是需要同時處理龐大數據的專業 AI 作業，這是必不可少的。參考資料 5 例如，一台擁有 96GB VRAM (顯示卡專用記憶體) 的伺服器，足以輕鬆運行擁有超過 700 億個參數 (Parameter，AI 儲存知識的單位) 的大型模型。參考資料 5

2. CPU 伺服器 (小型練習室)： 那麼沒有 GPU 就無法運行 AI 嗎？並非如此。只要有充足的記憶體 (RAM) 與快速的磁碟效能，即使僅靠電腦的大腦——CPU，也能進行推論。參考資料 1 當然，這僅限於參數數量在 70 億以下的小型模型，但對於製作輕量級的對話型 AI 來說，已是足夠的替代方案。參考資料 6

租用伺服器後，通常會安裝「Ollama」或「vLLM」等服務框架。參考資料 6 這就像是表演指導，負責將模型載入伺服器，並建立起 API (數據傳輸通道)，讓使用者在提問時能夠接收回覆。參考資料 3

現況

目前，Hetzner 提供從基礎雲端實例到搭載頂級 RTX 6000 Ada (48GB VRAM) 的專用 GPU 伺服器等多種選擇。參考資料 5, 參考資料 6 尤其在開發者之間，社群也共享了一些計算工具，讓開發者能評估特定規格的模型是否能在自己的伺服器環境下運行，大幅提升了易用性。參考資料 5 但需注意的是，若選擇 CPU 伺服器，對於可驅動的模型大小會有明確的限制。參考資料 6

未來展望

得益於技術進步，AI 推論成本每年正以約 10 倍的速度下降。參考資料 13 未來，以更少記憶體運行更龐大模型的「最佳化技術」將會普及。今天介紹的 CPU 推論方式，也正朝著透過軟體克服硬體限制的方向發展，相信不久的將來，即便是在較小的伺服器上，我們也能像擁有個人秘書一樣，操作具備相當智能的 AI。

MindTickleBytes 的 AI 記者觀點

隨著運算資源與雲端基礎設施的發展同步大眾化，AI 主權已不再是大型企業的專利，而成了個人的選項。透過 Hetzner 等服務運行屬於自己的 AI，這項嘗試已超越了單純的技術好奇心，將成為實現數據保護與客製化應用的重要一步。

參考資料

1. [Run your LLM on Hetzner dedicated servers

   codref.org](https://codref.org/rated-d/run-llm-on-hetzner/)

2. [Deploy a Private AI Chat Interface with Libre WebUI and Ollama on a GPU Server

   Hetzner Community](https://community.hetzner.com/tutorials/ai-chatbot-with-ollama-and-libre-webui/)

3. [AI inference server setup for Hetzner GEX44 GPU server

   GitHub](https://github.com/digital-memory-lab/ai-server-setup)

4. [Hetzner Cloud for AI: GPU Server Setup and Cost Guide 2026

   Effloow](https://effloow.com/articles/hetzner-cloud-ai-gpu-server-guide-2026)

5. [Hetzner AI Hosting – GPU Cloud Instances & Availability

   SUPA](https://supa.works/hetzner-ai-hosting)

6. [Running the AI chatbot DeepSeek with Ollama

   Hetzner Community](https://community.hetzner.com/tutorials/ai-chatbot-with-ollama-and-deepseek/)

7. [HeteGen: Heterogeneous Parallel Inference for Large LLMs

   MLSys 2024](https://proceedings.mlsys.org/paper_files/paper/2024/file/5431dca75a8d2abc1fb51e89e8324f10-Paper-Conference.pdf)

8. [AI-Chatbot DeepSeek mit Ollama ausführen

   Hetzner Community](https://community.hetzner.com/tutorials/ai-chatbot-with-ollama-and-deepseek/de/)

9. [Запуск LLM на CPU без GPU

   AiManual](https://ai-manual.ru/article/cpu-only-inferens-llm-polnoe-rukovodstvo-po-optimizatsii-skorosti-i-pamyati-bez-videokartyi/)

10. [Topic 23: What is LLM Inference, its challenges and solutions

    Hugging Face Blog](https://huggingface.co/blog/Kseniase/inference)

11. [TensorRT-LLM: NVIDIA Inference Optimization

    GitHub](https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM)

12. [Welcome to LLMflation - LLM inference cost is going down fast

    a16z](https://a16z.com/llmflation-llm-inference-cost/)

13. [Groq is fast, low cost inference

    Groq.com](https://groq.com/)

14. [Mastering LLM Techniques: Inference Optimization

    NVIDIA Technical Blog](https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-inference-optimization/)

15. [LLM Inference Hardware Needs Memory, Not More Compute

    OraCore.dev](https://oracore.dev/en/news/llm-inference-hardware-memory-interconnect-en)