拒绝吃灰：AI 时代，手中的搬瓦工 VPS 还能用来做什么？

在过去几年，搬瓦工 VPS 商家凭借其顶级的 CN2 GIA 线路，成为了许多技术爱好者手中的“传家宝”。但在 2026 年的 AI 浪潮下，如果还是只把它仅仅当作一个简单的 Web 服务器，那绝对是大材小用了。在 AI 时代，算力固然重要，但连接性和逻辑编排同样是基础设施的核心。搬瓦工 VPS 虽然没有强大的 GPU，但其极低丢包率和优秀的路由线路，恰恰是部署AI 和轻量级应用的绝佳土壤。

以下为大家总结搬瓦工 VPS 在 AI 时代的几大硬核玩法。

一、部署 AI Agent 编排中心 (Orchestration Node)

AI 的未来不再是单纯的对话，而是 Agent（智能体）的自动化执行。运行复杂的 Agent 工作流不需要昂贵的 GPU，只需要稳定的 CPU 和网络，这正是 VPS 的强项。

• 核心应用：n8n 或 Flowise。

• 场景描述：

  • 你可以部署一个自托管的 n8n 自动化平台。

  • 工作流示例：每天早上 8 点，自动抓取 Hacker News 的头条 -> 通过 API 发送给 GPT-4 总结 -> 将摘要推送到你的微信。

  • 为什么用 VPS：这种任务需要 24 小时在线运行，且频繁调用外部 API。搬瓦工 VPS 充当了“指挥官”的角色，逻辑在这里运行，繁重的推理任务交给云端的大模型 API 完成。

二、搭建轻量级 RAG 知识库 (Private Knowledge Base)

虽然 VPS 跑不动 70B 的大模型，但跑一个知识库管理系统绰绰有余。

• 核心应用：FastGPT、Dify 或 RAGFlow。

• 玩法：

  • 利用 Docker 部署 FastGPT。

  • 接入你自己的 API Key（如 DeepSeek 或 ChatGPT）。

  • 上传数据：将你的个人笔记、代码文档、论文 PDF 上传到 VPS 的数据库中（利用向量数据库如 pgvector）。

  • 成果：你拥有了一个带私有记忆的 AI 助手。你可以随时问它：“我去年写的那篇关于边缘计算的论文里，核心观点是什么？”

  • 注意：对于内存较小（如 1GB/2GB）的搬瓦工套餐，建议配置 Swap 交换分区，并使用外部的向量数据库服务（或轻量级方案）以降低内存压力。

三、极客玩具：运行边缘端小模型 (Edge AI Playground)

随着模型蒸馏技术的发展，一些量化后的微型模型（SLM, Small Language Models）已经可以在 CPU 上流畅运行。

• 核心应用：Ollama。

• 玩法：

  • 在 VPS 上安装 Ollama。

  • 拉取极小的模型，如 qwen:0.5b 或 llama3.2:1b。

  • 用途：虽然它们不够聪明，但用来处理简单的任务（如文本分类、简单情感分析、日志格式化）完全足够，而且完全免费、无需联网。

  • 意义：这是一个完美的边缘 AI 实验场，用于测试如何在低资源环境下部署 AI 服务，非常契合“Edge-Cloud Collaboration”的技术趋势。

四、给站长的建议：环境配置关键点

要在搬瓦工上顺畅玩转上述应用，建议做好以下基础优化：

1. 开启 Swap：AI 应用（尤其是 Java 或 Node.js 编写的）吃内存。务必设置 2GB-4GB 的 Swap 文件，防止进程被 OOM Kill。

2. Docker 化：所有应用建议通过 Docker Compose 部署，保持系统通过性，方便迁移。

3. 安全加固：既然作为 API 网关，必然会遭到扫描。务必配置好 UFW 防火墙，仅开放必要端口，并给 API 接口加上强 Token 验证。

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选择建议：

• 入门：洛杉矶 KVM 套餐，目前最便宜，可选 DC8 ZNET 等机房，CN2 GT 线路，入门之选。
• 推荐：洛杉矶 CN2 GIA-E 套餐，速度超快，可选 DC6 CN2 GIA-E/DC9 CN2 GIA/日本软银 JPOS_1/联通荷兰 EUNL_9 等机房，性价比最高。
• 高端：香港 CN2 GIA 套餐/东京 CN2 GIA 套餐，价格较高，但是速度、延迟、丢包等方面无可挑剔。

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