AI 竞争下半场：宝德 AI 服务器如何铸就算力基石？

当大模型从“百模大战”的技术狂欢，逐步迈向行业落地的深水区，一场关于竞争重心的转移正在悄然发生。国际数据公司（IDC）最新指出，大模型技术正快速走向成熟和规模化，AI正在从“模型竞争”转向“基础设施与系统能力竞争”，底层基础设施成为竞争的焦点。

IDC数据显示，中国生成式AI基础设施市场正处于高速增长阶段，预计未来几年将保持超过60%的年复合增长率。这一趋势的背后，是企业对算力资源、存储能力、网络架构等底层能力的迫切需求，如何构建一套高效、稳定、可扩展的AI基础设施，已成为战略发展的必答题。

在这一关键转折点上，宝德计算凭借深厚的技术积累与前瞻性布局，推出了以PR4910E、PR6910E2、PR6930E为代表的服务器产品矩阵，全面适配大模型训练与推理场景，为企业构筑新一代AI基础设施提供了坚实可靠的算力支点。

宝德方案：
基于NVIDIA GPU的 “AI训推” 双引擎

大模型时代，随着模型参数量迈向万亿级，传统的算力堆砌已无法满足需求，高性能GPU的并行计算能力、低精度计算的效率优化、多级缓存体系的数据吞吐能力，以及高速互联网络的协同调度能力，共同构成了决定模型训练效率与推理成本的关键力量。

宝德AI服务器系列产品正是为此而生，从硬件架构到系统优化，全面匹配大模型训推核心需求，成为企业抢占AI基础设施高地的优选方案。

• 释放GPU极致性能，提供澎湃算力底座

宝德AI服务器PR4910E

宝德AI服务器全系搭载NVIDIA高性能GPU，支持高带宽内存（HBM）与PCIe 5.0技术，提供强大的计算性能。以PR4910E为例，它支持多达10块NVIDIA GPU，配备高扩展性内存与存储架构，从容承载千亿级参数大模型的训练负载。而PR6910E2和PR6930E则在多卡互联与散热设计上进一步优化，并且充分发挥Blackwell和MGX的架构优势，确保多GPU之间数据交换无瓶颈，从而大幅缩短训练周期。

• 低精度计算+KV Cache，让推理成本“降”下来

宝德AI服务器PR6910E2

模型训练只是起点，真正大规模应用考验的是推理效率。在推理场景中，显存带宽、延迟控制和缓存命中率直接影响用户体验和运营成本。宝德AI服务器深度适配低精度计算能力（如FP8、INT8），能够在几乎不损失模型精度的前提下，显著提升推理吞吐量。同时，针对大模型推理中常见的KV Cache特性，宝德服务器通过优化多级缓存体系，有效减少对HBM（高带宽显存）的重复读写，降低访问延迟，从而让每一次Token生成都更“丝滑”，助力客户实现降本增效。

• 高速互联+系统级优化，构筑长期竞争壁垒

宝德AI服务器PR6930E

单一服务器的性能再强，若无法高效扩展至集群，也难以满足千亿甚至万亿模型的训推需求。宝德AI服务器深度适配NVIDIA高速互联技术（NVLink / NVSwitch），配备400Gb ETH和HDR高速智能网卡，提供超高带宽和超低延迟的节点间通信能力。无论是PR6910E2的高密度算力，还是PR6930E的高密度扩展，都能实现GPU间的线性扩展，确保高位集群算力利用率，杜绝“算力空转”。
       同时，依托深耕算力领域多年积累的集群调优、散热管理和可靠性设计经验，宝德可以提供从硬件架构到软件栈的全栈优化能力，确保算力资源高效调度、稳定运行。

无论是互联网大厂构建AI训练集群，还是金融、制造、医疗等行业客户部署实时推理服务，宝德都能提供定制化、场景化的“训推一体”AI基础设施部署，助力企业实现从“模型能用”到“系统好用”的跨越。

AI下半场，算力即实力，底座定高度。IDC的高速增长预测，既是行业机遇，也是对算力厂商技术实力的考验。宝德计算将继续以技术为基、以场景为导向，聚焦大模型训推全链路优化，不断迭代AI服务器产品，为中国生成式AI产业提供稳定、高效、高性价比的算力支撑，助力更多企业输出高质量Token，在智能化转型的浪潮中赢得先机！