一、基础硬件成本分析
AI大模型部署的核心硬件成本集中在GPU集群与配套设备。以NVIDIA A100/H100为例,单台含8张GPU的服务器成本约86-98万元,支持3792人并发的32节点集群总价超过4000万元。存储系统需配备全闪存阵列,10TB NVMe SSD基础配置约1.4万元,百TB级存储成本可达50万元。
二、主流厂商报价方案
方案类型 | 配置示例 | 报价范围 |
---|---|---|
自建集群 | 32×H100服务器 | 2000-4000万元 |
训推一体机 | 中国电信方案 | 600万元+年费 |
云服务租赁 | H100×8节点 | 3-5万元/月 |
三、隐性成本与运维支出
除显性硬件投入外,需关注三类隐性成本:
四、成本优化策略建议
企业可通过以下方式降低部署成本:
- 采用梯度累积技术减少显存占用
- 部署混合云架构分离敏感与非敏感任务
- 选择二手A100服务器降低初期投入
五、部署方案横向对比
不同部署模式的核心差异:
六、未来成本趋势预测
随着国产GPU生态成熟与液冷技术普及,预计2026年单卡推理成本将下降40%。软硬协同优化可能使千亿参数模型部署成本压缩至当前水平的1/3。
AI大模型部署需综合评估硬件采购、软件授权、运维支出三方面成本。企业应根据业务规模选择混合云或一体机方案,通过架构优化与资源调度实现成本效益最大化。