2024年，AI走入推理时代，算力需求发生了显著变化。随着开源模型性能接近GPT-4水平，中小模型应用日益成熟，中小企业和开发者纷纷加入市场。

推理链的出现更是推动了推理市场，其规模预计将迎来千万乃至十亿倍的增长。这一潜在增长趋势导致市场推理需求大幅增加，而训练需求的增长则开始放缓。

与训练阶段相比，推理阶段对硬件要求相对较低。在实际应用中，通常使用最先进的设备进行训练，而上一代产品则用于推理。因此，中小企业/开发者不再盲目追求高端设备，转而关注更具性价比的选择。

01    戳破算力市场的「泡沫」

尽管企业对AI的投入持谨慎态度，但在许多场景下，消费级RTX4090显卡已能很好地满足大模型非预训练的需求，这导致8卡GPU服务器的采购需求量激增，市场出现供不应求的情况。

然而，GPU虽是最昂贵的单个组件，但在每个服务器中的每个GPU的价格范围是准确的，而整个成本结构中，还有其他成本因素需要考虑。

用户若缺乏对市场行情和产品的深入了解，踏入“成本陷阱”，容易在非算力组件被”榨取价值”，做出错误决策，导致成本负担激增。

我们从用户角度汇总

几个遇到的核心问题展开看看：

• 非算力组件过度投资

• PCIE 5.0平台不匹配

• 算力市场饱和式竞争

源于以上各方面的原因，导致用户投资在非算力部件上，没办法在短时间内形成具体业务形态，严重损害用户利益。

为了解答为什么8卡风扇卡服务器特别适配算力投资，我们有必要捋清下4090显卡应用的真正场景。

02  AI推理：RTX4090真正用途

NVIDIA的GPU产品线广泛覆盖了从消费级到数据中心级的不同市场，其中H100、A100和RTX 4090是各自类别中的佼佼者。

三款GPU各具特色，H100和A100在深度学习训练领域表现卓越；而RTX4090在推理任务中，以其FP16算力性能和亲民价格，在推理应用方面极具性价比。

RTX4090显卡真正的用武之地在于AI推理工作负载——其对AI芯片的显存容量、数据传输带宽以及多卡之间的协同工作能力的要求相对较低。

在AI推理场景中，8卡RTX4090风扇卡服务器就成为了用户在权衡价格、成本及易用性后所青睐的“平衡点”方案。

03拒绝踏入算力组件成本“圈套”

在考虑将RTX4090显卡集成到风扇卡服务器中用于推理任务时，我们需要知道，RTX4090设计采用PCIE4.0 x16接口，GPU与CPU通信依然是基于PCIe链路互联。

面对成本效益与性能之间的权衡，一个关键问题摆在我们面前——在算力需求相同的情况下，我们应该选择PCIE4.0平台还是PCIE5.0平台？

这是一个需要深思熟虑的决策。