很多人并不是突然想买 NAS 的，而是在某一个具体时刻意识到：存储已经开始拖慢工作节奏了。

当项目变多、文件体积变大、设备频繁切换，原本熟悉的工作方式会逐渐变得笨重：拷贝时间拉长、版本开始混乱，远程调取文件几乎不再现实。这些问题并不在于你是否会管理文件，而是在这个阶段，依赖本地存储和零散硬盘，本身就已经不够用了。

这也是我重新认真看待 NAS 的原因。我想知道，现在的 NAS，是否已经不再只是一个被动的存储设备，而是能否真正跟上创作者的工作节奏。

作为一名内容创作者，我需要长期保存大量照片、视频素材和成片。四年前第一次使用 NAS 时，我关注的重点只是容量和稳定性，但随着工作内容和方式的变化，文件调取、多设备协作、远程访问、自动备份等需求不断叠加，原有 NAS 开始显得吃力，也直接影响了效率。

也正是在这样的情况下，我重新选择了一台 NAS。这次我关注的重点不再只是存储本身，而是它是否有能力承载更复杂的工作流。一台搭载 AMD 锐龙 AI 9 HX Pro 370 处理器的 NAS，看起来明显超出了传统 NAS 的性能预期，而它究竟是一次必要升级，还是单纯的硬件堆料，只有在实际使用中才能得到答案。

这次我体验的是铭凡 N5 Pro AI NAS，整体包装风格偏克制，没有过多装饰，但它绝对不是一台走保守路线的 NAS。

侧面参数中最醒目的几项包括：AMD 锐龙 AI 9 HX Pro 370 处理器、万兆网口、USB4（40Gbps），以及对 ECC 内存的支持。其中 ECC 内存这一点，对于需要长时间运行、以数据安全为优先级的设备来说，在 NAS 场景中尤为重要。

我拿到的这台为 16GB 内存、128GB 系统盘版本。打开包装后，附件被分为多个独立区域，其中包含了一块 M.2 转 U.2 的转接板，以及常规的电源线、网线、HDMI 线和 U.2 供电线。电源规格为 19V / 14.73A，最大输出功率 280W。这个功率水平，已经接近不少高性能笔记本的适配器规格，也为多盘位和扩展使用预留了足够余量。

铭凡 N5 采用银灰色铝合金外壳，整体风格偏向功能性，没有刻意强调家电化的设计语言。体积控制得当，无论放在桌边还是设备柜中，都不会显得突兀。

正面集成了电源键、状态指示灯、网口 / 硬盘指示灯，以及一个 USB4 和一个 USB-A 3.2 Gen2 接口，方便临时接入存储设备。

前面板采用磁吸设计，拆卸非常方便。打开后可以看到 5 个 3.5 英寸硬盘位，这基本已经是该体积下的极限配置。硬盘架为抽拉式结构，支持 3.5 英寸 HDD，同时兼容 2.5 英寸硬盘，机械盘安装无需工具。

将硬盘架全部取下后，可以看到 SATA 接口通过一块独立扩展板与主板连接。SATA 扩展板通过标准 PCIe 插槽连接，最多支持 5 个 SATA 接口，属于成熟稳定的方案，这种设计也是目前高性能 NAS 中较为常见的解决方案。

如果说外观还算克制，那么接口配置则明显激进得多。铭凡 N5 Pro 提供了一个 10GbE 万兆网口和一个 5GbE 网口，已经可以满足高带宽局域网环境下的需求。同时还提供 HDMI 2.1 FRL 视频输出、USB4 以及多个 USB-A 接口。

除此之外，它还额外提供了 OCuLink 接口，用于连接外置显卡或高速扩展设备。

从这一点就能看出，铭凡并没有把这台产品简单定义为 " 存储设备 "，而是用设计拉近了 NAS 与高性能小型主机之间的界限。那么接下来我们来看看它的内部结构。

底部固定螺丝拆卸后可以直接抽出整套主板架，模块化程度很高，维护和升级都非常直观。从主板布局看，CPU 一侧集成了 PCIe 插槽和内存槽，另一侧为 M.2 SSD 区域，并额外配备了 SSD 散热风扇。

M.2 接口均支持 2280/22110 规格（插槽 1 还支持 2230 规格），共提供三个接口，对企业级 SSD 的兼容性较好。系统盘我们前面也说过了，是一块 128GB SSD，作为预装系统使用问题不大。

网卡方面，万兆采用 AQC113，5G 网口为 RTL8126，均为当前主流方案。内存为双槽设计，标配一根 16GB DDR5 5600，支持后续扩展，最高 96GB。

在这个 NAS 的核心中，是我们前面提到的 AMD 锐龙 AI 9 HX PRO 370，这颗处理器由 4 个 Zen5 大核和 8 个 Zen5C 核心组成，共 12 核心 24 线程，最高加速频率 5.1GHz，搭配 16 核心单元的 Radeon 890M 内置显卡，还有高达 50 TOPS AI 算力的 NPU。无论从 CPU、GPU 还是 NPU 规格来看，都明显高于传统的 NAS 常用平台。

为了更直观地理解这套硬件的真实性能边界，我在这台机器上安装了 Windows 系统，对平台本身进行了几项基础测试。

在 AIDA64 的 Cache & Memory Benchmark 中，系统在当前内存配置下的读写带宽稳定在 40GB/s 左右，延迟约 107ns。这样的表现对于 NAS 的实际使用场景已经足够，从多服务并行、I/O 密集到虚拟化负载，内存都不会成为性能限制因素。

在 Cinebench R23 中，锐龙 AI 9 HX Pro 370 处理器的单核成绩接近 1950 分，多核成绩约 20000 分。这项测试更能反映处理器在持续高负载下的表现，也是 NAS 更常遇到的使用场景，从成绩来看远超市面上 N100 的 NAS 性能。无论是长时间任务、并行服务，还是重度计算负载，这颗 CPU 都具备非常充足的性能余量。

此外，在 Geekbench AI 的测试中，无论是单精度、半精度还是量化项目，锐龙 AI 9 HX Pro 370 与 Radeon 890M 的组合都给出了完整且稳定的分数表现。这意味着它并不仅仅是性能强，而是已经具备了承载本地 AI 推理和 AI 相关服务的强大能力。

这些测试的意义，并不在于证明铭凡 N5 Pro AI NAS 能完成多少极限操作，而是在真实的 NAS 使用场景中，这颗 CPU 几乎不用我们为性能担心，真正需要考虑的，反而是你要在这台 NAS 上跑多少服务。当文件服务、Docker、转码、备份等任务同时运行时，CPU 不再是需要担心的瓶颈。这种余量在长期使用中，会直接体现在系统响应速度和整体稳定性上。

铭凡 N5 Pro AI NAS 预装了自家的 MinisCloud OS，开机即可使用，从实际体验来看，初次连接、更新和初始化流程都比较顺畅。

系统基于 Debian，支持企业级 ZFS 数据快照，以及从 Raid0/1/5/6/Z2 等多种阵列方案。存储池创建提供新手模式和高级模式，大多数用户使用新手模式即可完成部署。

系统内置 Docker、文件管理、公网分享等常用功能。文件管理的流畅度表现不错，整体体验比传统 NAS 系统更加轻快。共享服务支持 SMB、DLNA、WebDAV 等协议，需要在设置中手动开启。

完成相关设置后，在 Windows 中输入 NAS 的 IP 地址并登录账号即可访问设备，或者也可以直接点击一键挂载让 NAS 自动设置，设置好后就可以通过拖拽的方式进行数据传输了，对于万兆 NAS 来说，文件传输的上限更多取决于 CPU 和存储性能。在 SSD 作为存储介质的前提下，接近 1GB/s 的传输速度是可以预期的。

除了桌面端的使用体验，移动端 App 也是我这次体验里一个比较意外的加分项。在手机上打开 App，只要 NAS 处于同一网络环境，设备就会自动识别，进入个人空间或公共空间都非常直观，不需要额外折腾设置。

影视内容在移动端的整合度也很高，影片会自动分类到影视中心，海报、信息展示都比较完整，日常查找和播放的逻辑更接近一个成品化的视频应用，而不是让你反复在手机上远程翻文件。不管是最近在追的剧集，还是已经存进 NAS 的电影，都可以直接点开播放。

实际观影过程中，拖动进度条、切换播放都很流畅，在局域网环境下几乎没有等待感。即便是在外网访问的情况下，只要网络条件允许，也可以比较稳定地进行串流播放。对我来说，这种移动端的顺畅体验，反而让 NAS 从一个工作时才会想起的设备，变成了日常生活里会频繁用到的一部分。

这次我对 MinisCloud OS 还有一个比较期待的点，是它对 "AI NAS" 方向的尝试。官方在相册功能里给出了 AI Photo Library 的模块，主打人脸识别、场景归类，以及更接近 " 语义 " 的图片检索。

这个功能，就是让你不需要记文件名和路径，也能用更自然的方式把内容找回来，比如在搜索框输入 " 猫 "，系统就可以搜索对应的素材。对于照片、素材量一大就容易失控的创作者来说，这类能力比单纯更大的容量更有意义，利用 AI 的能力，这台 NAS 能提供给用户的是找素材、用素材的解决方案，而不只是简单的存储空间。

在完整体验铭凡 N5 Pro AI NAS 一段时间之后，我对它的定位已经非常清晰。它并不是一台只强调存储容量的传统 NAS，而是一台以性能和扩展性为前提，重新思考 NAS 角色的产品。

AMD 锐龙 AI 9 HX PRO 370 所带来的性能空间，为多服务并行和复杂使用场景提供了充足保障。更重要的是，这种性能并不是以短时间爆发为导向，而是体现在长时间运行、多任务调度以及后台持续负载时的稳定与从容，这也是 NAS 用户在使用场景中最看重的能力基础。多核心架构、稳定的内存与 I/O 表现，也让诸如内存索引、媒体分析这类 AI 相关任务可以在后台持续运行，而不干扰日常的存储与访问体验。

在这样的硬件基础上，AI NAS 的价值也变得更加清晰。我觉得 AI NAS 的关键价值并不是把 NAS 变成一台会跑模型的电脑，而是让存储从 " 堆积 " 变成 " 可被理解与调度 "。当文件量上来之后，真正拖慢效率的往往不是存不下，而是找不到、理不清、用起来麻烦。AI 在 NAS 上更现实的落点，就是围绕照片、视频、文档这些内容做识别、分类与检索，把用户的管理成本降下来。铭凡 N5 Pro 这种把高性能平台和 AI 能力提前铺在硬件与系统里的一体化方案，至少给了一个清晰方向：NAS 未来会越来越像工作流的一部分，而不只是一个静态仓库。

MC 锐龙 AI 9 HX Pro 370

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