设计院的 AI 大多在私有化环境跑：显存够不够，决定能不能用上 32B 级模型。
结论：7B–14B 级设计助手（规范问答、图纸摘要、参数推荐）→ 16–24GB 单卡可跑；32B 级与多模态（图纸理解）→ 32–48GB；要接入多用户 → 机架服务器 + 推理服务。
设计数据敏感，建议内网私有化部署，不要走公有云 API。
生成式设计目前两条路线：参数化生成（算法寻优，吃 CPU/GPU 求解）与 大模型辅助（规范问答、图纸理解、方案建议，吃显存与推理算力）。
第二段是与 CAD 共存：AI 助手常以插件形式嵌进 CAD，与建模共用一台机器；此时显存要同时满足 CAD 与模型，建议把 AI 推理放到独立服务器，工位只做客户端。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 规范/图纸问答 | 显存为主 | FP16/INT8 | 显存容量、推理吞吐 | 14B 级 24GB 可跑 |
| 图纸/图像理解（多模态） | 显存 + 算力 | FP16 | 显存容量、视觉编码算力 | 32B 级建议 48GB |
| 参数化生成寻优 | CPU/GPU 混合 | FP32 | 核数与求解器 | 视工具而定 |
| 多人并发服务 | 显存 × 并发 | FP16/INT8 | 显存容量、批处理 | 建议独立推理服务器 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，32B 级多模态与多用户内网服务。 |
| RTX 5000 Ada Generation | 32 GB GDDR6 | 65.28 TFLOPS | 250 W | 32GB，32B 量化与图纸理解。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态，部门级 AI 服务节点。 |
| RTX A5000 | 24 GB GDDR6 | 27.77 TFLOPS | 230 W | 24GB，14B 级助手的入门档。 |
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14B 级 24GB 单卡可跑；32B 建议 48GB；多用户并发建议独立推理服务器。具体取决于上下文长度与并发。
比纯文本高不少。32B 级多模态建议 48GB 起，并预留上下文余量。
涉及图纸与规范等敏感数据时，多数设计院要求内网闭环。建议私有化部署。
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