过去大家拼命上云, 但推理阶段的单位算力成本让很多团队意识到：长周期、大规模的 AI 推理在云上烧钱太快. AI 原生应用更适合将关键推理任务下沉到本地机房, 既降低延迟又节省带宽和云租用费用 争夺内存是深度学习训练早期的典型特征(谁的显存大谁赢) , 但今天： 存储到 GPU 的数据吞吐极限直接影响推理 QPS GPU 与 CPU/加速卡之间的交互速度是流水线性能的上限 单机柜 AI 集群功耗可达数十千瓦，PD设计不合理会直接卡死算力部署规模 如果数据中心布局还停留在 2015 年传统 Web/数据库业务的设计范式，就会在 AI 工作负载下直接翻车 查看我们的见解： 20 Tech Experts On Emerging Hardware Trends Businesses Must Watch via @forbes