GPU服务器集采目录归属与采购指南

最近不少单位在采购GPU服务器时遇到了一个实际问题：这东西到底该不该纳入政府集中采购目录？随着人工智能、大数据分析的普及，GPU服务器已经从专业领域走向常规办公场景，但它在采购体系中的定位却让很多人摸不着头脑。

GPU服务器在集采目录中的定位

从现行的政府采购品目来看，GPU服务器并没有被明确列为独立的采购品目。在集采目录中，与计算设备相关的品目主要包括台式计算机、便携式计算机等传统设备。GPU服务器作为一种高性能计算设备，其定位更接近于“计算服务”或“专用计算设备”。

参考某招标文件中的描述：“视频工作站、GPU服务器等设备均由采购人集中采购，不在合同采购范围内”。这表明在实际操作中，GPU服务器确实可能被纳入集中采购范围，但具体执行时需要根据项目的实际情况来判断。

这里需要特别注意一个常见的误区：有些采购人在采购台式计算机时，会要求供应商一并提供配套的应用软件，或者将不同显示设备打包在一条预算中采购。这种做法其实是不符合规定的，因为“这些额外的货物或服务都有对应的政府采购品目，因此不应放在一条预算中一并采购”。

集采目录中信息化设备的分类标准

要理解GPU服务器的定位，首先需要了解集采目录中对信息化设备的分类逻辑。根据政府采购实务操作指南，集采目录主要按照设备的功能和用途进行分类，比如：

• 台式计算机
• 触控一体机
• LED显示屏
• 液晶显示器

这些分类都是基于设备的主要用途来划分的。GPU服务器作为一种提供并行计算能力的设备，其主要用途是高性能计算，这与传统的办公计算机有着本质区别。

在实际操作中，GPU服务器可能被归类到“计算服务”类别中。正如某政务云项目描述的那样：“政务云中计算服务（应用服务器）、计算服务（数据库服务器）……由采购人集中采购”。这种归类方式反映了政府采购对计算资源管理的新思路。

GPU服务器采购的三种常见模式

根据不同的采购需求和场景，GPU服务器的采购通常采用以下三种模式：

选择哪种采购模式，关键要看GPU服务器的具体用途。如果是用于科研计算、AI训练等专业场景，往往需要定制化配置，这时候分散采购可能更合适；如果是用于常规的办公计算需求，集中采购能够更好地控制成本。

采购过程中的常见问题与解决方案

在GPU服务器采购实践中，采购人经常遇到几个典型问题：

问题一：配置要求过于具体导致流标

有些单位在编制采购需求时，会指定具体的GPU型号、显存大小等技术参数，这种做法实际上限制了竞争，容易导致流标。正确的做法是明确性能要求，而不是指定具体型号。

问题二：忽视后续运维成本

GPU服务器的电力消耗、散热要求都远高于普通服务器，采购时如果只关注设备价格而忽视运营成本，最终的总拥有成本可能会超出预算。

“供应商应积极配合采购人完成设备集成，并完成与本合同各系统的整体集成，形成自上而下，集中统一的设备监控与管理系统”

这句话提醒我们，GPU服务器的采购不是一锤子买卖，后续的集成和维护同样重要。

合规采购的关键要点

要确保GPU服务器采购既合规又高效，需要注意以下几个关键点：

• 准确归类：根据主要用途确定采购品目，避免错误归类
• 预算分开：设备采购与配套服务分开编制预算
• 需求明确：基于实际业务需求制定技术规格
• 全成本核算：考虑设备价格之外的电力、空间、运维等成本

特别是在编制技术需求时，要避免出现排他性条款，确保充分竞争。也要考虑到GPU技术的快速迭代特点，在采购周期和设备使用寿命之间找到平衡点。

未来趋势与建议

随着数字化转型的深入，GPU服务器的采购呈现出新的趋势。一方面，采购方式从单纯的设备采购向“设备+服务”转变；云计算模式的出现让GPU资源的使用更加灵活。

对于采购量不大的单位，可以考虑采用云服务的方式使用GPU资源，这样既能满足计算需求，又避免了设备采购的繁琐流程和高昂成本。

对于必须采购实体设备的单位，建议：

• 建立GPU资源池，提高设备利用率
• 制定统一的配置标准，降低维护复杂度
• 加强采购人员的专业培训，提高采购效率

GPU服务器是否属于集采目录，不能一概而论。采购人需要根据具体用途、采购规模和技术要求来综合判断，选择最适合的采购路径。在这个过程中，既要遵守政府采购的相关规定，又要确保采购的设备能够真正满足业务需求。