AI NAS正成为本地AI入口，谁在复制绿联成功案例？

导语： AI正在寻找它的本地身体，而NAS只是第一个被选中的外壳。

很多年前，NAS只是一个安静的盒子。

它通常放在书房、客厅角落、办公室机柜里，几块硬盘嗡嗡转着，负责备份照片、存储视频、共享文件、搭建影音库。对普通家庭来说，它像一个私有云盘；对摄影师、视频创作者和小型团队来说，它是素材仓库；对极客用户来说，它还能跑Docker、虚拟机、下载器、媒体服务器和各种小服务。

但无论功能怎么扩展，传统NAS的核心角色始终没有变：它负责把数据存下来。

直到AI来了。

传统NAS与AI NAS核心差异，来源：与非研究院整理

过去两年，大模型几乎都发生在云端。用户把文字、图片、视频、文档、代码、会议录音、家庭照片交给云端模型，等待它返回答案。云端足够强大，算力足够充沛，模型也足够聪明。但问题也越来越明显：家庭摄像头的视频能不能上传？企业内部文档能不能上传？未发布的视频素材、客户资料、代码仓库、个人知识库，真的都适合交给第三方云端处理吗？

于是，一个新的问题被摆在了桌面上：

如果AI要真正进入个人、家庭和小型组织，它不能永远停在云端。它需要一个本地落脚点。

这个落脚点，最先被看见的是NAS。

因为NAS本来就存着用户最真实、最完整、最长期的数据：照片、视频、文档、项目资料、家庭监控、工作文件、素材库。过去这些数据只是被放在那里，像一个安静的仓库。但AI来了以后，这些数据突然有了新的价值。它们可以被理解、被检索、被总结、被调用，甚至成为个人AI Agent的长期记忆。

这也是AI NAS这个品类突然被业界开始关注的原因。

UGREEN NASync系列在Kickstarter获得13285名支持者,来源：Kickstarter官网

在CES 2025上，国内厂商绿联发布了NASync iDX 6011/6011 Pro AI NAS，并强调与英特尔合作、本地AI和内置LLM能力；到CES 2026，绿联继续以AI NAS作为智能生态核心展示，产品搭载Intel Core Ultra、最高64GB LPDDR5x、双10GbE、双Thunderbolt 4，并强调无需依赖云服务的智能文件管理和安全能力。绿联官方资料显示，UGREEN NASync系列在Kickstarter获得13285名支持者，筹资667.8664万美元，并称其为Kickstarter NAS品类最高众筹金额产品之一。

调研机构ResearchAndMarkets已有“AI NAS Device Sales Market”报告，预计全球AI NAS设备销售市场在2025—2031年CAGR约为12%，驱动因素包括数据存储需求、多媒体共享需求和安全备份需求。

虽然这个品类的出货量还没有出现爆发式增长，但已经带来了很多的想象空间。因为AI NAS讲了一个新的故事：AI正在从云端回到本地，而本地世界正在重新搭建一套基础设施。

绿联等新势力为什么冲得最快？

根据笔者从产业链了解到的消息，绿联的AI NAS相关产品目前已经在京东等渠道出货，根据未证实的小道消息，目前出货已经到30万台（这个数据未证实）。很多厂商都准备出货类似于绿联这样的AI NAS产品，同时包括AMD、高通、瑞芯微等芯片厂商也在积极针对该市场推出有针对性的AI NAS方案。

传统NAS长期有一个问题：它的操作门槛太高，普通人很容易被复杂的配置和术语劝退。AI给了新势力一个重新定义NAS的机会。

绿联是这一轮AI NAS浪潮中最具代表性的玩家之一。它并不是传统意义上的老牌NAS厂商，而是从消费电子配件、扩展坞、充电、存储周边等领域成长起来的品牌。它更熟悉普通用户，也更擅长把复杂技术包装成可理解的消费电子产品。

在AI NAS上，绿联的产品叙事不是“我有几个盘位、支持什么文件系统”，而是“这是一台本地智能助手”。绿联的iDX系列所强调的本地大模型、AI语义搜索、AI文件归类、智能相册、OCR、AI Chat，本质上都是为了降低用户与数据之间的交互门槛。

用户不再需要记住照片在哪个文件夹里，只需要描述：“找出去年夏天在海边拍的所有照片。”

用户不再需要手动整理PDF、图片和办公文档，而是让系统自动识别、分类和索引。

用户不再只是通过图形界面操作NAS，而是可以通过自然语言与NAS对话。

极空间的路径也类似。它过去切入的是家庭私有云和低门槛NAS体验，让普通用户先理解“我为什么需要一台家庭云盘”。如果继续向AI NAS演进，它的机会不一定在高性能GPU，而在家庭照片、视频、影音、家人权限和轻量AI整理等高频场景。

此外还有Zettlab、畅网、拓普魔方、河泊科技等玩家则试图通过差异化定位切入。有的强调本地AI数据管理，有的绑定英特尔平台，有的更偏网盘体验，有的强调ZFS文件系统和数据安全。它们共同说明一件事：AI NAS市场正在从传统NAS小圈层走出来，变成一个消费电子、私有云、AI硬件和本地智能入口交汇的新赛道。

AI NAS主要玩家，来源：与非研究院整理

主流的芯片供应商及方案

AI NAS表面看是整机品牌竞争，但真正发生变化的是底层芯片架构。

传统NAS时代，低功耗CPU基本够用。它主要负责文件系统、网络协议、RAID管理、转码、Docker、虚拟化等任务。只要系统稳定、功耗低、网络传输不卡顿，处理器不会成为大多数用户关注的核心。

AI NAS时代不同。

一台AI NAS可能同时承担文件服务、照片识别、文档OCR、语义索引、视频分析、本地大模型、Agent任务、多用户访问和远程协作。这对CPU、GPU、NPU、内存、SSD缓存、网络接口和操作系统都有了新的要求。

英特尔和AMD在传统NAS时代就是主要的芯片供应商。其中英特尔不是简单把Core Ultra处理器卖给NAS厂商，而是试图用CPU+GPU+NPU，以及OpenVINO等工具链，把AI NAS变成一个可复制的平台。Core Ultra中的NPU适合处理低功耗、持续性的AI推理任务，比如图片识别、人脸分类、OCR、语音识别、后台索引。Arc GPU则可以承担视频转码、图形处理和更复杂的并行计算任务。CPU负责系统调度、文件服务和通用计算。

这种异构计算架构非常适合NAS。因为NAS需要长期在线，不能像游戏PC或AI服务器那样长期高功耗运转。很多AI任务并不需要一直调用高性能GPU，而是需要一个低功耗AI单元在后台持续工作。

更重要的是，英特尔提供的不只是硬件，还有软件栈。OpenVINO可以帮助开发者优化、量化和部署AI模型，让模型更高效地跑在CPU、GPU和NPU上。对NAS厂商来说，这一点很关键。AI NAS不是把一个NPU装进去就完成了，真正困难的是模型适配、推理效率、系统调度、功耗控制和用户体验。

AMD则更适合工作站化AI NAS。Ryzen AI平台的多核CPU、GPU、NPU、PCIe扩展和内存能力，非常适合Homelab、创作者私有云、小型工作站和开发者环境。Minisforum等厂商采用AMD平台做AI NAS和迷你AI工作站，说明AI NAS的高端形态正在接近“NAS+工作站+私有云”的混合体。

ARM阵营中则以高通、瑞芯微为代表。高通目前还没有公开其AI NAS方案，但据笔者了解，高通已经在对不少客户私下推广了。高通5 月 30 日将在深圳举行以“AI 共进 · 开源新生”为主题的开发者日活动，届时将推出与飞牛深度合作的基于高通平台的 AI NAS 产品。笔者猜测高通的AI NAS方案将会在低功耗SoC、无线连接能力、Hexagon NPU/DSP，以及在边缘AI上做文章。

瑞芯微针对AI NAS市场主要发布的芯片是RK3588。虽然RK3588并不是专门为AI NAS设计的芯片，但它在开发者硬件、边缘计算和部分NAS/私有云产品中有很强适配性。它具备ARM CPU、GPU、NPU、多媒体能力和丰富I/O接口，适合做低功耗、高性价比、偏开源社区和边缘AI场景的AI NAS。不是所有AI NAS都需要高性能，也不是所有用户都要本地跑复杂大模型。对于家庭影音、智能相册、轻量视频分析、边缘网关和开源硬件生态，瑞芯微这类ARM SoC路线仍然有吸引力。

AI NAS主流芯片供应商，来源：与非研究院整理

新的方向：AI基础设施与远程接管

在AI NAS的不同路线中，河泊科技代表的是一种对AI数据更激进的方向。

它不只是把AI NAS看成传统NAS的升级，而是试图把它做成本地AI工作站、私有云和家庭算力中心的结合体。类似于河泊科技这样的初创公司，正在AI NAS中加入NVIDIA显卡的接口，这就使得AI NAS拥有了超强的AI算力，适合高端视觉AI、视频分析和专业推理场景。

传统NAS厂商习惯把NAS本身看作中心。但AI时代，真正的中心可能不是NAS这个盒子，而是围绕本地数据运转的操作系统、模型、Agent和设备网络。NAS只是提供数据支撑的一环。

据了解，河泊创新Nexus AI Station强调全尺寸独显支持、AMD Embedded方案、直连CPU的PCIe通道、800W电源、ECC内存、ZFS、本地存储和开源HarborOS。它不是一台低功耗传统NAS，更像一台本地AI工作站和家庭算力中心。

AI NAS的高端形态，可能会越来越像工作站、私有云和边缘服务器的混合体。

当然，这条路线不会适合所有用户。它的成本、功耗、体积、噪声、散热和售后复杂度都会更高。普通家庭未必需要全尺寸独显，也未必愿意维护一台复杂的本地AI工作站。

但河泊科技提示了一个方向：当NAS开始承载本地模型、Agent和IoT入口时，它就已经不再只是NAS。它开始接近一台本地AI基础设施设备。

如果只是卖硬件，它不值钱。关键在于能否解决生产力瓶颈，同时保护用户隐私。这个判断对整个AI NAS行业都成立。

5 月30 日，瑞莎将联合高通在深圳举办开发者活动日。活动现场，瑞莎将正式介绍一款面向开发者、设备玩家、运维工程师和AI Agent 的远程控制工具：瑞莎灵控Radxa Linkr。如果说AI NAS解决的是数据和算力的问题，那么Radxa Linkr这类工具揭示了另一个问题：真实设备该如何被接管？

开发板在桌上，NAS在机柜里，迷你主机在角落，Agent Computer长期跑着任务。你想操作它们，可能要找显示器、键盘、鼠标，甚至要找人现场帮忙重启。远程桌面软件很好用，但前提是系统已经启动、网络正常、软件能运行。真实设备经常不这么配合。

这时，Radxa Linkr的意义就出来了。它是一款浏览器远程控制工具，通过HDMI和USB连接被控设备，再通过USB直连、以太网、Wi-Fi、热点或虚拟局域网接入网络。用户可以在浏览器里查看、操作和管理电脑、开发板、NAS、迷你主机等真实设备。

这和传统软件远程控制最大的不同在于，它更接近硬件级接管。被控设备上不需要安装驱动，也不需要安装远程控制软件。只要设备有HDMI输出和USB输入，就可以通过Linkr进行操作。这对于AI NAS生态很重要。

因为未来的本地AI基础设施不会只有一台NAS。它可能包括NAS、开发板、迷你主机、AI工作站、Agent Computer、路由器、摄像头、边缘AI设备和各种测试机。这些设备需要被发现、被接管、被维护、被恢复。

当设备正常运行时，软件远程控制足够好。

当设备异常时，硬件级入口才是真正的保险。

今天的AI Agent已经可以读文档、写代码、调用API、处理工作流。但很多开发者真正需要的，是让Agent进入真实硬件世界：帮你重启设备，看启动画面，进入BIOS，操作开发板，连接NAS或迷你主机，观察现场状态并继续调试。

这时，Agent不能只活在软件层。它需要一个能看见屏幕、发送键盘鼠标操作、接管设备状态的入口。

Radxa Linkr提供API和Skill，并可与OpenClaw等Agent工作流结合。它不只是一个KVM小工具，也可能成为Agent操作真实设备的入口。

这让AI NAS的故事变得更完整：

AI NAS解决数据如何被AI使用。

Agent Computer解决AI如何自动执行任务。

Radxa Linkr解决真实设备异常时如何被人或Agent接管。

三者合在一起，才更接近完整的本地AI基础设施。

总结：AI NAS的结局，可能不再叫NAS

笔者认为，AI NAS今天看起来像一个存储新品类，但长期看，它可能只是本地AI基础设施最早被市场看见的形态。

未来的本地AI系统，可能由几部分组成：

NAS负责存储真实数据；

NPU和GPU负责本地推理；

操作系统负责权限和调度；

Agent负责执行任务；

Radxa Linkr这类工具负责接管真实设备；

云端大模型则负责补充更强的通用能力；

这套系统的名字，未来不一定叫AI NAS。它可能叫家庭私有AI服务器，可能叫Agent Computer，可能叫本地AI工作站，也可能只是藏在路由器、电视盒子、NAS或智能中控里的一个能力。

但它指向的方向很清楚：AI正在从云端回到本地，而本地需要一个新的底座。

传统NAS的价值，是把数据留在自己手里。AI NAS的价值，是让留在自己手里的数据真正被AI用起来。再往后，本地AI基础设施的价值，是让数据、模型、Agent和真实设备形成闭环。

所以，AI NAS火了， AI正在寻找它的本地身体，而NAS只是第一个被选中的外壳。