不是所有 AI 需求都要上数据中心卡：按模型档位配卡，能把成本压到三分之一。
结论：先定模型档位，再定显存，最后才选卡型。
7B–14B 量化 → 16–24GB 消费卡足够；32B 量化 → 24–32GB；70B 量化 → 48GB 专业卡起；要跑 70B FP16 或做微调 → 直接上 数据中心卡。
本地 AI 工作站最常见的浪费是按「AI」两个字买卡：实际负载只是内部知识库问答和文档摘要，7B–14B 量化模型就够，一张 24GB 消费卡能跑得很好，却买了 8 卡集群。反过来，想跑 70B FP16 却买了消费卡，才发现显存根本不够。先量化需求，再谈硬件。
第二个决定项是要不要长期对外服务。内部自用、白天用晚上关 → 消费卡/工作站卡完全够；要 7×24 对外提供接口 → 数据中心卡（ECC、被动散热、长质保）更合适，故障成本远高于差价。
第三个是整机的隐性成本：大功率卡要配套电源、风道、UPS 与机房条件；多卡还要考虑 PCIe 通道与主板布局。这些加起来常占到总预算的两三成，报价时别漏。
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 这个场景里适合干什么 |
|---|---|---|---|---|
| GeForce RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB GDDR6 | 22.06 TFLOPS | 165 W | 16GB，7B–14B 量化模型的入门解，整机成本最低。 |
| GeForce RTX 4090 | 24 GB GDDR6X | 82.58 TFLOPS | 450 W | 24GB GDDR6X，32B 量化与本地多任务的主力。 |
| GeForce RTX 5090 | 32 GB GDDR7 | 104.80 TFLOPS | 575 W | 32GB GDDR7，显存与带宽都上一档，长上下文更从容。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB GDDR6，70B 量化与专业创作一体的工作站解。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB，机架形态、可共享给团队，适合当部门级推理节点。 |
| H100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 51.22 TFLOPS | 350 W | 80GB HBM3，70B FP16 或需要微调时的数据中心解。 |
表内数字来自站内显卡档案库的厂商公布规格，用于横向比较；实际性能受驱动、散热与软件版本影响。想看完整规格，点型号进入详情页。
显卡通常占一半以上，其余是 CPU、内存（建议不低于显存的 1–2 倍）、NVMe 存储、电源与机箱风道。优先把预算放在显存上，其次内存，最后才是 CPU 主频。
16GB 跑 14B FP16 或 32B INT4 刚好，24GB 能宽松跑 32B INT4 并留出上下文空间。差价通常不到 50%，但决定了能不能舒服地跑 32B 档模型。
三件事：数据合规（本地部署本来就是为这个）、备份与容灾、以及模型更新后的显存余量。留 20–30% 显存余量给未来的模型和更长上下文，比现在的峰值性能更实用。
扫码关注
