過去大家拼命上雲, 但推理階段的單位算力成本讓很多團隊意識到：長週期、大規模的 AI 推理在雲上燒錢太快. AI 原生應用更適合將關鍵推理任務下沉到本地機房, 既降低延遲又節省帶寬和雲租用費用 爭奪內存是深度學習訓練早期的典型特徵(誰的顯存大誰贏) , 但今天： 存儲到 GPU 的數據吞吐極限直接影響推理 QPS GPU 與 CPU/加速卡之間的交互速度是流水線性能的上限 單機櫃 AI 集群功耗可達數十千瓦，PD設計不合理會直接卡死算力部署規模 如果數據中心佈局還停留在 2015 年傳統 Web/數據庫業務的設計範式，就會在 AI 工作負載下直接翻車 查看我們的見解： 20 Tech Experts On Emerging Hardware Trends Businesses Must Watch via @forbes