一台退役挖礦機在二手平台只賣35美元，湊出54GB VRAM跑本地大型語言模型，在Reddit掀起一波「電子垃圾變寶」討論。俄羅斯分類網站Avito上，一名買家以3,000盧布（約35美元、新台幣1,120元）買下一台配備9張顯示卡的舊礦機，總顯示記憶體達54GB，成功在本地環境部署LLM。
9張P106礦卡、每張6GB 從5,000盧布殺到3,000
據Reddit論壇r/LocalLLaMA用戶markpronkin分享，這台礦機是前礦工遺留在車庫裡的設備，賣家原先開價5,000盧布（約60美元），交涉後以3,000盧布（35美金；約台幣 1120 元）成交。整套設備的核心是 9 張 NVIDIA P106 專用礦卡，架構相當於 GeForce GTX 1060 的無顯示輸出版本，每張配備6GB VRAM，全機累計54GB顯示記憶體。P106是NVIDIA在2016年Pascal世代推出的純運算卡，沒有影像輸出接口，當年為了不衝擊GTX 1060銷量而刻意封鎖DirectX API並限制PCIe頻寬。
能跑27B甚至70B量化模型 但瓶頸不少
這組機器看起來雖然有點陽春或過時，但 54GB VRAM足以支援 8-bit 量化的 27B 級模型，透過4-bit或5-bit量化甚至可以載入70B參數的超大型模型。買家實測用 Ollama 上跑 Qwen3.6 35B-A3B，得到每秒 30 多個token的生成速度，他認為再經過最佳化還能更快；這台機器連SSD都沒有，靠一支USB隨身碟就能開機。
極低價格背後有明顯的架構限制，P106 沒有專門針對張量運算設計的 Tensor Core，且礦機普遍以 PCIe 3.0 x1 介面連接顯卡，GPU 之間的資料傳輸會有嚴重瓶頸。主要原因是 VRAM 容量並非決定模型預填充與 token 生成速度的指標（主要是決定能跑多大的模型），記憶體頻寬反而才是關鍵，Pascal世代卡片以今天的標準來看速度偏慢。不過對比動輒數千美元的AI工作站，僅花了 35 美元就換 54 GB VRAM，仍然是相當划算的資源回收再利用案例（但運行起來的電費划不划算就是另外一回事）。
礦渣硬體成平價AI出路 舊卡再利用討論發酵
加密貨幣挖礦潮退去後，大量二手礦渣硬體流入市場，成為預算有限的技術愛好者建構AI運算平台的出路。像最近最夯的就是 NVIDIA 老礦卡 CMP 170HX 因為解鎖隱藏的算力、VRAM 容量與頻寬，價格在短時間內被炒作了十倍的案例，這些都是讓原本要報廢或資源回收的老機器回春的案例，不過普遍都需要一定的技術能力與運氣（畢竟都有很長的使用時間了），一般人還是不建議去賭卡就是。
