隨着AI從“可選項”變爲“必選項”，企業正加速構建專屬算力基礎設施——無論大型集團還是小微企業，都在認真評估：是調用雲端API，還是自建本地AI工作站？最新趨勢顯示，越來越多企業選擇後者，尤其在數據安全、成本控制與長期業務穩定性要求較高的場景下，自建AI硬件投入通常可在1. 5 至2. 5 年內收回成本，經濟性優勢日益凸顯。

根據任務複雜度，企業需匹配不同規模的模型與硬件配置：

- 7B參數模型：適用於基礎文本生成、客服問答等輕量任務，推薦入門級GPU（如RTX 4090）搭配64GB內存、高速NVMe SSD；

- 13B參數模型：可處理多輪對話、邏輯推理與簡單代碼生成，需雙GPU或專業級顯卡（如A6000），內存建議128GB以上；

- 70B級大模型：面向深度分析、科研仿真或企業級Agent部署，必須採用多卡服務器架構（如8×A100/H100），配備TB級內存與高帶寬存儲系統。

值得注意的是，GPU並非唯一關鍵。內存容量與帶寬、硬盤I/O性能、電源穩定性及散熱效率，共同決定系統能否長期高效運行。專家強調：“性能瓶頸往往出現在最弱一環”——例如，高速GPU若搭配低速硬盤，將嚴重拖累模型加載與推理速度。因此，均衡配置比堆砌頂級部件更重要。

在此背景下，金士頓科技推出面向企業AI場景的全棧硬件解決方案，涵蓋高性能DDR5 內存、企業級NVMe固態硬盤及定製化存儲架構，強調高可靠性、長期供貨保障與專業技術支持，助力企業規避“買得起GPU、跑不穩系統”的常見陷阱。

對於中小企業而言，自建AI工作站不僅是技術升級，更是戰略自主權的體現：既避免敏感數據上傳公有云，又可靈活迭代私有模型。而在全球算力供應鏈波動的當下，本地化部署更顯韌性價值。

當AI進入“落地爲王”時代，算力基建的理性選擇，正成爲企業智能化轉型的第一道分水嶺。