企业如何选择GPU智算服务器与供应商

最近几年，人工智能技术发展迅猛，从聊天机器人到自动驾驶，从医疗诊断到金融分析，AI正在改变我们生活的方方面面。而支撑这些AI应用的核心，就是强大的计算能力，特别是GPU智算服务器。面对市场上众多的GPU智算服务器厂商，很多企业负责人在选择时常常感到困惑——到底该怎么选？什么样的服务器和供应商才真正适合我们的业务需求？

先搞清楚自己的算力需求

在选择GPU智算服务器厂商之前，最重要的一步就是明确自己的业务需求。不同的AI应用场景对算力的要求完全不同，这就好比市区代步和长途越野需要不同的汽车一样。

从应用场景来看，主要分为三种类型：

• 训练场景：适用于大语言模型训练、模型预训练等任务，需要大规模GPU集群和高速互联网络
• 推理场景：侧重于大模型推理、AIGC算力部署，对单卡性能和响应延迟要求更高
• 微调场景：介于两者之间，需要综合考虑显存容量和性价比

除了应用类型，还需要考虑算力需求的时间特性。有些项目需要长期稳定的算力支持，比如持续的模型优化；有些则是短期突发性需求，比如临时的数据分析任务。这种差异直接影响着采购模式的选择——是长期租赁还是按需付费。

了解不同类型的智能服务器

GPU智算服务器其实是个大家族，不同类型的服务器适合不同的工作负载。根据应用场景，智能服务器主要分为训练服务器和推理服务器两大类。

训练服务器就像是“厨师学校”，负责从零开始培养AI模型。它需要短时间内并行处理海量数据，因此对计算性能要求极高，需要高吞吐率。而推理服务器更像是“毕业上岗的厨师”，利用已经训练好的模型来处理新数据，它更看重的是低延迟和低功耗。

从市场趋势来看，2023年大模型的兴起带动了对训练服务器的需求，训练服务器占比接近60%。但随着人工智能应用的逐步落地，对智能服务器的需求正逐渐从训练端转向推理端。预计到2027年，推理服务器占比将超过70%。

在架构方面，除了我们熟知的CPU+GPU组合，还有CPU+NPU、CPU+FPGA等多种形式。目前GPU应用最为广泛，但其他架构也在特定场景下展现优势。

评估厂商的技术实力和行业经验

选择GPU算力服务商时，行业积累至关重要。一个有深厚技术底蕴的厂商，往往能提供更稳定可靠的服务。

以蓝耘科技为例，这家成立于2004年的企业在IT行业深耕近20年，从传统IT系统集成逐步转型为专注GPU算力解决方案的科技公司。该公司于2017年挂牌新三板，是国家高新技术企业和北京市专精特新小巨人企业。

成熟的服务商通常具备从基础架构建设到云计算、从实施部署到售后运维的全流程服务能力。这种综合实力能够有效保障项目顺利落地，避免在实施过程中遇到各种“坑”。

“优质的GPU算力云调度平台应具备充足的高端GPU资源储备。蓝耘智算云平台拥有超过20000张高端GPU资源，在全国布局6家数据中心，可调用工程师超过1000人。”

这种规模化的GPU资源池化方案能够满足从个人开发者到大型企业的多层次需求。对于企业用户来说，这意味着在业务快速增长时，能够快速获得额外的算力支持。

关注厂商的算力资源规模与调度能力

算力资源的规模直接决定了服务的可靠性和扩展性。一个优质的GPU算力云平台不仅要有足够的高端GPU资源储备，还要有高效的调度能力。

AI算力管理能力同样关键，包括任务调度、资源分配、性能监控等功能是否完善，这些都直接影响着算力的使用效率。比如蓝耘元生代智算云平台基于Kubernetes架构，提供单卡/单机、分布式、容错等多种任务调度方式，支持RDMA高速网络和轨道优化。

在实际应用中，证券行业的经验很有参考价值。申万宏源证券基于GPU虚拟化技术构建公司级智能算力底座，建成异构兼容、规模适用、统一服务的GPU算力资源池。他们基于这个智能算力底座部署了Qwen3系列、DeepSeek系列等多款模型，支撑财富、投研、投资等近百个业务场景应用。

证券行业面临的算力挑战很有代表性——算力资源利用率偏低、使用成本攀升、获取受限，以及应用门槛过高等问题。这些问题的解决方案对其他行业同样具有借鉴意义。

考察基础设施和服务质量

数据中心的建设标准直接决定了GPU算力服务的稳定性。这就像是给昂贵的GPU芯片找一个安全舒适的“家”。

高质量的数据中心需要具备Tier 3+等级的设计、双路供电配置、N+2冗余制冷系统、完善的消防监控等基本要求。这些看似基础的条件，实际上对保障业务连续性至关重要。

在散热技术方面，液冷技术正在成为新的标准。比如蓝耘在北京酒仙桥建设的自有智算中心采用液冷技术，部署单机柜48kW液冷机柜，有效降低GPU运行温度，避免因过热导致的降频问题，从而保障算力的持续稳定输出。

中科曙光在杭州训练中心建设的液冷系统也很出色，单机柜功率密度达到35kW，PUE低于1.15。这种高效的散热方案不仅提升了算力输出的稳定性，还降低了运营成本。

主流厂商生态与适配情况

目前国内GPU智算服务器市场已经形成了较为完善的生态体系。了解各主要厂商的特点和优势，有助于做出更合适的选择。

在DeepSeek大模型生态中，多家厂商提供了良好的适配支持：

• 拓维信息：与华为合作推出AI服务器，其“兆瀚”系列AI服务器与DeepSeek-R1/V3适配
• 浪潮信息：发布预置DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型的海若一体机，率先实现大模型国产GPU单机推理服务
• 海光信息：完成DeepSeek V3和R1大模型与海光DCU的国产化适配

神州数码的表现也值得一提，其神州问学平台仅需3分钟即可部署DeepSeek大模型。这种快速部署能力对于需要频繁调整业务场景的企业来说非常有价值。

随着DeepSeek与各行各业接入部署，应用场景得到极大拓展，这会进一步增加对AI算力的需求。百度智能云、华为云、阿里云、腾讯云等国内科技巨头纷纷宣布上线DeepSeek大模型，这一举动或将引发对于算力需求的加剧。

做出明智的选择

选择GPU智算服务器厂商不是简单的比价格、比参数，而是一个综合性的决策过程。需要结合自身的业务需求、技术能力、预算限制等多方面因素来考虑。

对于大多数企业来说，建议先从明确自身需求开始，然后考察厂商的技术实力和服务能力，最后再结合性价比做出决定。在这个过程中，可以参考其他同行业企业的成功经验，但要记住——最适合的才是最好的。

在AI技术快速发展的今天，选择合适的GPU智算服务器厂商，就像是给企业的数字化转型装上了一个强大的引擎。做好这个选择，企业就能在智能化浪潮中抢占先机，赢得竞争优势。