GPU 服务器一体机

预装大模型运行环境的本地一体机，上电即可使用，模型与数据全程留在企业内网。适合数据不允许出内网，或对推理响应有要求的场景。

业务场景与痛点

客户资料、生产数据、财务文档这类内容不允许出内网，用公有云接口就不合适；厂区、涉密区域或跨境链路不稳定的环境，公网往返也不可靠；需要实时推理的业务，等不起网络延迟。这些场景需要算力待在本地，同时又要开箱能用，不折腾环境。

我们提供的服务

• 数据敏感：合同、客户信息、研发资料不能出内网。
• 网络受限：厂区、涉密区域或跨境链路不稳定的环境。
• 响应要求高：需要在本地做实时推理，不能依赖公网往返。
• 成本可控：调用量大到一定程度后，本地单次推理成本低于接口调用。

交付内容

除硬件本身，我们负责推理框架与模型部署、接口对接、账号与权限配置，以及后续的模型更新与硬件维保。上线前会做一轮性能压测，给出并发与延迟的实际数据。

一点建议

如果还不确定调用量与效果，先用 GPU 云服务器跑一两个月，把真实的并发和成本测出来，再决定一体机的规格。这样不容易买错。

交付方式

先确认模型、并发与内网环境，评估所需显存与卡型；随后按货期备货交付，完成上架、部署与接口联调；最后做压测与验收。机房供电、散热与承重需要提前确认，设备体积与运行噪音也要考虑实际摆放位置。

服务保障

提供硬件维保、固件与框架版本管理、模型更新协助与故障响应。升级前在测试环境验证效果，避免影响正常推理；对关键业务可约定备机或备件方案。

常见问题

• 一体机能跑多大的模型？取决于所选显存与卡型，需要按模型的参数量与精度体积评估，我们会在选型阶段给出测算。
• 后续要联网更新怎么办？可以在受控网络内做离线更新，更新包先验证再部署，避免引入不兼容版本。
• 和自建服务器有什么区别？一体机把 GPU、存储与推理环境预先配好，省去兼容性调试，交付即可用。