我把一台 8G 老笔记本改造成 Ubuntu AI 开发机
我把一台 8G 老笔记本改造成 Ubuntu AI 开发机
最近 AI 编程越来越重度。
平时主要使用：
Claude Code
Codex
OpenRouter
VSCode
Docker
Node.js
慢慢发现：
Windows 开发环境虽然也能用，但很多 AI 工具本质上更偏 Linux 生态。
尤其：
CLI 工具
Docker
MCP
Agent
Python 环境
Shell 工具链
于是，我决定把一台老笔记本直接重装成 Ubuntu，专门作为 AI 开发机。
这篇文章记录一下整个过程，以及国内网络环境下比较合理的安装方案。
我的电脑配置
开发笔记本：
AMD Ryzen 5 3500U
8G 内存
256G SSD
主力娱乐机：
R5 5600G
32G 内存
Windows
分工非常明确：
Windows 主机
负责：
游戏
Ubuntu 笔记本
负责：
AI 编程
Docker
Linux 开发
VPS 管理
Claude Code
Codex
Git
这种体验其实比“一台机器干所有事情”舒服很多。
为什么我选择 Ubuntu
1. AI 编程工具更适合 Linux
现在很多 AI 工具默认就是 Linux 思维：
bash
shell
Docker
Python
Node CLI
比如：
Claude Code
MCP
Playwright
Docker
LangChain
Ubuntu 基本都是一条命令安装。
而 Windows 经常会遇到：
PATH 问题
PowerShell 问题
Python 环境问题
npm 权限问题
2. Docker 在 Linux 下体验更好
Windows 的 Docker 本质还是：
WSL2
Hyper-V
Docker Desktop
属于“套娃”。
而 Ubuntu 是真正原生 Docker。
3. Ubuntu 更省资源
我的 8G 笔记本：
Windows 11
刚开机：
4~5G 内存直接没了
Ubuntu
刚开机：
1.5~2.5G 左右
开发空间会大很多。
Ubuntu 版本选择
推荐：
Ubuntu 24.04 LTS
原因：
稳定
AI 工具兼容性最好
教程最多
Docker 兼容最好
LTS 支持时间长
下载文件：
ubuntu-24.04.2-desktop-amd64.iso
或者更新版本：
ubuntu-24.04.3-desktop-amd64.iso
都可以。
24.04.x 本质都是同一个 LTS 系统，只是补丁和驱动更新。
国内下载 Ubuntu 的推荐方案
Ubuntu 官方下载有时候比较慢。
国内建议：
清华镜像
速度会快很多。
推荐下载：
ubuntu-24.04.3-desktop-amd64.iso
如果没有直链，也可以下载：
ubuntu-24.04.3-desktop-amd64.iso.torrent
然后使用 BT 下载。
torrent 文件是什么
很多人第一次看到：
.iso.torrent
会有点懵。
其实它不是系统本体。
它只是：
下载信息
Tracker
文件校验信息
需要用 BT 工具打开。
推荐 BT 下载工具
推荐：
MotrixNext
不要用：
迅雷
一些国产魔改 BT
安装后：
直接双击：
ubuntu-24.04.3-desktop-amd64.iso.torrent
最终会下载得到：
ubuntu-24.04.3-desktop-amd64.iso
制作 Ubuntu 启动盘
很多人会犯一个错误：
错误方式
直接：
复制 ubuntu.iso 到 U盘
这样无法启动。
必须：
使用 Rufus 写盘。
正确制作方式
准备：
8G 以上 U盘
工具：
Rufus
步骤：
1. 打开 Rufus
2. 插入 U盘
3. 选择 ISO 文件
比如：
E:\ubuntu-24.04.2-desktop-amd64.iso
4. 推荐配置
选项 | 设置 -- | -- 分区类型 | GPT 目标系统 | UEFI 文件系统 | FAT325. 点击开始
Rufus 会：
格式化 U盘
写入 Ubuntu 启动系统
制作启动盘
完成后：
U盘就不再是普通 U盘，而是 Ubuntu 启动盘。
安装 Ubuntu
重启电脑。
开机狂按：
F12
ESC
或 BIOS 启动键
进入：
U盘启动
即可进入 Ubuntu 安装界面。
安装时的重要选择
推荐：
Minimal Installation
不要完整安装。
原因：
我的机器只有：
8G 内存
256G SSD
最小安装会轻很多。
不需要：
LibreOffice
游戏
一堆媒体软件
因为这台机器本质是：
Linux 开发机。
磁盘分区方案
因为我：
不双系统
全盘 Ubuntu
所以最简单：
Erase disk and install Ubuntu
让 Ubuntu 自动分区即可。
会自动创建：
EFI
ext4
swap
不用手动折腾。
Ubuntu 安装后的第一件事
非常重要：
换国内软件源
否则：
apt update
会非常慢。
推荐清华源
编辑：
sudo nano /etc/apt/sources.list
Ubuntu 24.04：
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ noble main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ noble-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ noble-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ noble-security main restricted universe multiverse
然后：
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
速度会明显改善。
我的 Ubuntu 开发环境
基础工具
sudo apt install git curl wget unzip build-essential zsh -y
Node.js 推荐方案
不要用 apt 安装 Node。
推荐：
fnm
安装：
curl -fsSL https://fnm.vercel.app/install | bash
然后：
fnm install 22
fnm default 22
pnpm
npm install -g pnpm
VSCode
推荐直接安装 Linux 版 VSCode。
插件：
ESLint
Prettier
Docker
GitLens
Docker 建议
因为我的机器只有 8G。
所以：
不建议滥开 Docker
建议：
同时只跑 1~2 个容器
不用及时关闭
否则容易卡。
8G 内存还能做 AI 开发吗
其实完全可以。
因为：
现在大多数 AI 编程：
模型跑在云端
本地只是编辑器和 Agent Runtime
本地真正消耗并不大。
所以：
Claude Code
Codex
OpenRouter
都能正常使用。
不建议做的事情
这台机器不适合：
本地跑大模型
Android Studio
多虚拟机
Docker 开很多服务
Chrome 几十个标签
但作为：
AI 开发副机
它其实非常合适。
最后的感受
很多人觉得：
老笔记本已经不行了。
但实际上：
只要换成 Ubuntu，并且明确定位：
开发
Linux
AI 工具
Docker
SSH
体验会比继续坚持 Windows 好很多。
尤其现在 AI 编程越来越偏 Linux 生态。
提前把开发环境迁移到 Ubuntu，其实是一件很舒服的事情。
这台 3500U + 8G 的老机器，现在已经变成了我的：
移动 Linux AI 工作站
日常：
VSCode
Terminal
Claude Code
Git
SSH
Docker
已经完全够用了。
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