如何用價值$15000的 4060TI 談一場永不審查的戀愛，GGUF 與 ComfyUI 對於 API Wrapper CEO的救贖

那一夜，我講了一場 open mic

◼︎ 談戀愛的主角 1

▪︎ 4060 Ti 16GB（價值約 15,000台幣）

先介紹第一位主角。
它不新、不貴、也不在任何CEO的創業簡報裡。

但它很重要。

因為它代表的是，一般人買得起的算力。

◼︎ 談戀愛的主角 2

▪︎ 情趣內衣品牌

▪︎ 但 Google 沒辦法幫你生成色色的行銷圖

第二位主角比較尷尬一點。

它有需求、有預算、
但只要你把 prompt 打進 Google 的模型——

「對不起，這個內容不適合。」

不是你不會行銷，
是你根本沒有選擇權。


AI 創業者，不能只把生成能力交給雲端

我講的是一段很現實的故事——
用一張價值 15,000 元的顯卡，完成雲端做不到的事，也完成了從沒想過地端能夠完成的事情。

現場有一點點人笑，有些人點頭表示他早就懂我說的了。
你遇到一個你很想要impress的性感內衣品牌，卻發現你的 AI 大殺氣抬不起頭
你的圖像，影音生成能力變成只能服務主流價值觀覺得OK的品牌

我頓時覺得自己引以為傲的AI Agent軍團突然遜色了不少

算力主權是什麼？為什麼它突然變成創業問題

算力主權（Compute Sovereignty），
不是政治名詞，而是一個極度實際的產品問題：

你的核心價值，是不是必須透過別人的 API 才能被生產？

如果答案是肯定的，你就同時接受了三件事：

  • 成本結構不在你手上

  • 內容邊界不在你手上

  • 推理節奏不在你手上

在生成式 AI 還只是輔助工具時，這不是問題；
但當「生成本身」變成產品核心，
這會直接影響你能不能 scale、能不能差異化。

雲端生成的結構性限制（不是效能不夠）

以主流雲端模型為例（Google、OpenAI、阿里系）：

1️⃣ 內容審查（Content Moderation）是預設值

不論你做的是情趣、醫療、金融或情緒陪伴，
推理結果會先經過平台價值觀的裁切。

這不是 bug，是設計，是大公司的倫理，也是人類倫理的問題。

2️⃣ 推理延遲（Inference Latency）與成本不可控

  • 高品質模型需要排隊

  • 高峰期 latency 飄忽

  • API 計價每天都有可能調整

3️⃣ 模型不是你的

你無法深度測試極限、
也無法真正建立模型行為的理解。

這些問題，本質上都指向同一件事：
推理主權不在你手上。

那張 15,000 元的顯卡，為什麼成為轉捩點

我用的是 RTX 4060 Ti 16GB。
不是資料中心等級，也不是旗艦卡。

但只要推理發生在地端（On-device / Local Inference），
你突然可以做到雲端模型「理論上能、實務上不給你做」的事。

包括一些對行銷極度關鍵、
但在雲端平台被直接擋掉的生成內容。

在研究過程中，我理解了兩個秘密武器，GGUF與ComfyUI

什麼是 GGUF？為什麼它是地端推理的關鍵

GGUF（GG Unified Format）
是一種為「推理（Inference）」而生的模型檔案格式。

它不是新模型，，
而是對模型「怎麼被載入、怎麼被存取」的重新設計。

GGUF 的核心特性

  • Inference-first weight layout
    權重依照實際推理存取順序重排，
    降低 cache miss 與 VRAM peak，並且站在一個視角，這個模型不會再拿回去訓練了，他就是用來infernece的。

  • Block-wise Quantization（區塊量化）
    不平均犧牲精度，而是集中在低敏感區域。

  • Memory-mapped IO（mmap）
    權重不必全部常駐記憶體，
    由作業系統負責動態載入。

  • CPU / GPU Hybrid Execution
    將部分比較簡單的線性運算 offload 到 CPU，
    把 VRAM 留給 Attention 等高價值計算。

GGUF 能讓「模型大小」不再等於「記憶體需求」。

什麼是 ComfyUI？為什麼它讓 GPU 真的「撐得住」

ComfyUI
我原本以為他是一個人比較舒服使用的UI，但看起來其實一開始就沒有很COMFY
我才發現，阿原來是讓GPU comfy的阿!
不只是單純的 UI，而是一套以 DAG（Directed Acyclic Graph）
為核心的推理流程管理系統。

DAG 在推理裡做了什麼？

  • 每個節點都知道自己「依賴誰」

  • 只有當輸入改變，節點才會重新執行

  • 沒被影響的結果可以被快取與重用

例如：

  • 改 prompt → 只重跑 Text Encode 與 Sampler

  • Upscale、Face Restore、後處理 → 完全不動

這帶來一個關鍵效果：

VRAM 峰值被時間拆散，而不是被硬撐。

為什麼 Attention 特別吃記憶體？為什麼 GGUF + ComfyUI 有效

Transformer 本質只做四件事：

  1. 表示（Representation）

  2. 關聯（Attention）

  3. 變換（FFN）

  4. 穩定（Residual / LayerNorm）

真正導致 VRAM 爆炸的，是 Attention 的同時存在需求：

  • Q / K / V

  • Attention score（O(N²)）

  • KV cache（autoregressive inference）

GGUF 沒有改變 Attention 的數學，
ComfyUI 也沒有改模型結構。

它們做的只是同一件事：

避免讓所有昂貴的中間結果「同時活著」。

算力主權，最終是產品主權

當推理在你自己的機器上發生：

  • 你決定內容邊界

  • 你決定成本曲線

  • 你決定生成節奏

這對創業者意味著：

  • 可以測試雲端不允許的用例

  • 可以快速驗證市場真實反應

  • 可以在早期就建立技術護城河

回到五層蛋糕：創業者該重新思考的地方

黃仁勳提出的 AI 五層蛋糕：

  1. 能源

  2. 晶片

  3. 基礎設施

  4. 模型

  5. 應用

多數創業者只站在最上層。

但地端推理讓你第一次同時踩進：

  • 晶片選型

  • 推理基礎設施

  • 模型部署策略

護城河，不一定在最上層，
而是在你願不願意往下走。

那一夜的 open mic，
我講的其實不是顯卡，也不是模型。

我講的是一個選擇：

當生成能力成為產品核心，
你是否擁有不依賴雲端的能力？

那張價值 15,000 元的顯卡，可以讓你談一場永不審查的戀愛
你不見得要跟顯卡談戀愛，
但你第一次有資格做出選擇。