# 给财务讲 GPU 成本：深圳实测笔记

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# 「给财务讲 GPU 成本」背后的真正问题

资本开支对云端 token 三情景——不吹 tok/s。很多本地大模型的硬件讨论一上来就问买哪张卡。更好的起点是工作负载：你真正要跑哪些模型、能接受的量化等级、用户平时粘贴的上下文有多长、同一时间有几个人在用。把这几件事写清楚，购物清单才有意义。

# 先算内存预算

模型权重只是一部分。KV 缓存会随上下文长度和并发会话增长，推理程序自己也要占缓冲区，桌面环境在你加载模型前可能已经吃掉一部分显存。请记录冷启动后的实际可用显存，而不是包装盒上的数字。如果模型加上真实上下文放不下、还留不出余量，就会溢出到系统内存，变得很慢，任何参数都救不回来。这时可以对照显存与模型尺寸速查表，按参数量和量化等级来推算，而不是按营销档位。

# 平台和显卡一样重要

好显卡配弱平台是最常见的后悔。重点检查：

电源的额定功率和品质，为瞬时峰值留足余量，不只看标称功耗。
物理空间：显卡长度、厚度，以及供电线的弯折半径。
如果以后想加第二张卡，主板插槽的通道分配。
风道：侧板装上、室温偏高时依然通畅。
系统内存：足够同时放下系统、推理服务和嵌入模型，不触发交换。

# 新卡、二手卡还是统一内存

二手卡可以很划算，但要验：螺丝缺失、换过风扇、接口变色、短时间负载下温度异常，都是放弃的理由。苹果芯片走另一条路：统一内存意味着模型和系统共用一个池子，要给 macOS 和其他软件留足余量。迷你主机跑小模型、做展台没问题，前提是接受它的散热上限。无论选哪种，装机当天都要记录序列号、发票和照片。

# 合理的采购顺序

用一段话写清工作负载：模型、上下文、用户数、使用时段。
换算成带余量的内存需求。
先定平台（电源、主板、机箱、内存），再定显卡。
烤机至少半小时，同时看温度和日志。
用自己的小评测集跑一遍，再宣布装机完成。

# 采购前要问的问题

系统、驱动和运行时各自占用之后，需要的模型还放得下吗？
大家真实粘贴的文档有多长，同时有几个人在粘贴？
工作时间持续负载的噪音和发热，房间能接受吗？
风扇或电源坏了谁来换，团队能接受机器停多久？
有没有清晰的升级路径，还是下一步就得换整个平台？

只要有一个问题答不清，就先租用或借用类似的硬件试一周。一周的真实使用比一个月看参数表更有用，也能让采购建立在自己的工作负载之上。

另见硬件测评。

# 速记要点

驱动和运行时版本一起固定。
给系统和嵌入模型留出内存余量。
商用前先读模型许可证。
检索文本和上传文件一律视为不可信。

作者：本地AI 1号网，深圳团队，专注本地大模型软硬件、装机与私有化部署。

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