随着大模型训练与推理需求爆发，AI算力服务器成为企业采购热点。但"训练"与"推理"对硬件的要求差异巨大，选型思路完全不同。

训练服务器：核心指标是算力密度与显存带宽。大模型训练需要多卡高速互联（NVLink / IB / RoCE），单卡算力、显存容量与卡间带宽直接决定训练效率，适合搭配8卡GPU整机、高速存储与InfiniBand网络。

推理服务器：核心指标是吞吐量与能效。推理场景追求单位功耗下的token产出，低精度（FP8 / FP4 / INT8）支持、内存带宽与CPU-GPU协同效率更关键，对单卡显存要求相对宽松。

选型建议：先明确业务是训练还是推理、模型规模与并发量，再确定卡数、显存、网络与存储配置，避免"训练机做推理"或"推理机做训练"造成的资源错配。睿恒可提供从选型、集群部署到运维的全栈服务。