本地 AI 服务器：所需 GPU、内存与存储
AI 服务器的需求几乎完全由模型大小和并发用户数决定。
在自有服务器上运行语言模型，意味着显存（VRAM）、内存和存储都要自己准备。最常见的错误是在不了解模型和负载前就采购硬件。正确顺序：确定用例、选择模型、计算内存、再选硬件。
模型需要多少显存？
粗略估算：参数量乘以每个参数的字节数。16 位模型每参数 2 字节，4 位量化约半字节，再加上上下文缓存和开销，通常多 10% 到 30%。70 亿参数模型约 14 GB（16 位）或 4 到 5 GB（4 位）；700 亿参数约 140 GB 或 35 到 40 GB。以上为估算，采购前请先测试。
常见问题
没有 GPU 可以吗？
小模型可以，但回答较慢；多人共用几乎总是需要 GPU。
试点应进行多久？
几周，使用事先准备好的测试问题即可评估准确性和负载。
什么时候租比买更合适？
负载仍在测试或使用不频繁时。
您的组织也有类似情况？
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