越来越多的企业开始使用AI来搭建知识库、优化生产流程、使用各类AI智能体 ，考虑到数据安全可控和数据本地化监管要求，不少企业需要本地化部署AI算力服务器。
那么问题来了，算力服务价格从十几万到几百万不等，开源模型可选参数这么多，AI发展又快，要选择什么样的算力服务器才适合自己企业的生产环境呢？
自从我们的产品巴别鸟企业网盘推出智巢AI服务以来，我们的私有化客户都会提出这个问题，这个问题还有几个衍生问题，总结出来为：
- 私有化AI算力服务器能不能达到公网大模型的效果？如果达不到差别有多大？
- 如果投入很大会不会算力跑不满很浪费？如果买很基础的，会不会很慢并且效果也不好？
- 有没有什么性价比高的可拓展方案？（预算不足怎么办？）
所以，这篇文章回答的就是这几个问题，给用户一个可参照的配置指南。
该配置指南主要以推理运算为主，不适用于有大模型训练要求的用户。
首先回答第一个问题：
私有化AI算力服务器能不能达到公网大模型的效果？如果达不到差别有多大？
公网服务对接的大模型可选范围是比较广的，甚至可以根据不同的需求选择相对擅长的模型，譬如深度思考用DeepSeek、语义理解用智谱、写文章用kimi…并且公网接口的大模型一般也都是全血大模型，拿Deepseek 推理模型举例，公网接入的一般都是DeepSeek R1 671B全血。
私有部署如果用671B 全血就要购买很贵的算力服务器，一般考虑成本会采用 32B参数的蒸馏模型。32B的模型因为参数量限制效果是肯定不如671B的，那么差距有多大？
这个问题可以简化为： DeepSeek-R1 671B 和 32B 的差距有多大？
这里先明确个概念，DeepSeek R1 32B 版本指的是 “
DeepSeek-R1-distill-Qwen-32B” 版本，是使用 DeepSeek R1 Zero 和DeepSeek V3得到的高质量强化训练数据对 Qwen-32B 版本进行SFT（监督微调）后得到的模型，本质上是Qwen大模型，而不是DeepSeek大模型。QWQ 32B出来后，因为效果比R1 32B好不少，所以下文图表比较的是 DeepSeek-R1 671B 和QWQ 32B
先说结论：在一般企业场景使用上差别并不大。特别是在中文和英文环境上。
QwQ-32B基准测试结果
是不是有点反常识，参数小不少，性能差不多。当然，这还使用场景有关，32B版本在很多方面有局限性：
Qwen官方指出的局限性
官方测试结论也显示，32B的DeepSeek-R1大约能够实现90%的671B的性能，且在AIME 2024、GPQA Daimond、MATH-500等部分场景之下效果略优于OpenAI的o1-mini。
在我们的部署经验中，蒸馏32B模型对小语种的支持很差，但是中文和英文的日常应用还是没有问题的。
但是低于32B（如：7B、8B、14B）的模型差异还是比较明显的，所以我们推荐用户部署32B的模型。
这里说的是深度思考模型，一般我们还需要部署一个non-thinking模型来高效处理非深度思考的场景。
开源模型也在不断发展，截止2025年9月 我们推荐的模型为：
所以，如果企业没有特殊要求，部署两个32B级别的模型就够用了。没有必要部署671B的全血模型。
接下来回答第二个问题，购买什么样的算力服务器合适？
我们的答案是，按需购买即可。刚开始买能满足当下需求最基础的算力服务器。随着业务增长需要更大的算力时，再进行扩展。首先算力服务器长远上看是会越来越便宜的，其次，算力服务器是可以叠加多台使用的。
我们可以根据选用的模型和并发量粗略预估下所需算力
首先以FP8精度部署32B模型所需的显存是32-48G，所以推荐使用48G的显卡，下面是各显卡按FP8精度部署deepseek 32B的每秒并发token数（考虑用户体验，保守估算，不用极限并发）：
注：A6000 没有 FP8 Tensor-Core，只能用 FP16 跑，算力 309 TFLOPS，带宽也最低，因此 32B 模型即使放得下，吞吐只有 Ada 架构的 40 % 左右。所以不推荐A6000，可以选用 6000 Ada作为替代。
我们可以把token数简单理解为模型每秒产生多少字符，一般使用大模型时单用户每秒有20个tokens就能感觉比较流畅了，100并发tokens相当于可以5个用户同时使用也不觉得卡顿，要增加并发数就增加算卡的数量，而且算卡多了还会有一定的增益。
譬如：4*4090 48G 理论上就可以做到 1200 tokens/s 的并发tokens（保证单用户体验的前提下）
所以我们可以根据使用的用户并发数来计算需要的算卡数量，考虑到我们需要跑两个30B量级的大模型，所以需要至少2块48G显存的算卡。（Qwen3-30B-A3B 有融合模型方案，但是出于性能考虑不推荐）
如果是信创环境部署，推荐使用华为Atlas 300I Duo（双昇腾 310P SoC，一体封装，共享 96 GB LPDDR4X，带宽 408 GB/s）显卡，这样1块卡可以部署2个32B大模型在上面还绰绰有余，甚至向量服务也可以跑在上面。不过价格也贵不少。
同时，我们还需要至少一块24GB的显存算卡来做向量和知识库入库（如果采用VLM方案）。
这里有两个方案可以选，一个是部署一台专用的向量服务器（使用一块3090 24G） ，一个是再增加1-2块算卡，增加的算卡不仅可以跑向量，也可以增加每秒输出的Tokens数量。
然后从性价比角度来看，选择就简单了，显卡的价格一列就明了。
如果只考虑性能，肯定是 4090 48G 的方案最划算，但4090 48G并不是官方版本而是魔改版本，稳定性和保修问题都需要考虑，同时4090的功耗高达450w，比5880ada和6000ada的250w功耗高不少，功耗高意味着需要强大的散热。
考虑性能和极致性价比选用 4090 48G，考虑稳定选用 5880ada 48G，不缺预算考虑 6000ada 48G，信创就用Atlas 300I Duo
下面是我们推荐的企业上AI的基础配置，这个配置能兼顾向量和2个32B大模型在FP8精度的运行，保证AI输出效果，并且能支持10-20个用户并发流畅使用。如果对大模型的流畅度没有极高要求，能支持到最高100并发。
推荐配置一：算力服务器和向量服务器分开，双服务器方案（低预算高性价比）
总价：13W 左右，如果算力服务器 选用 2块 6000ADA 总价在16W左右，如果算力服务器选用2块4090 48G，总价在9万左右。配合优化大概能做到并发 500-1000 tokens/s
推荐配置二：单台算力服务器方案
总价：20W左右，如果算力服务器选用 4块 6000ADA，总价在30W左右
但这个价位拥有更强大的算力，即使安装了向量服务器，大模型token性能也比上个方案大2倍。配合优化 4块 6000ADA大概能做到并发1500-2000 tokens/s
推荐配置三：信创服务器方案
总价：18W左右，能做到并发 1500-2000 tokens/s
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