算力从训练转向推理，机房怎么配
算力从训练转向推理，机房怎么配
训练与推理的支出拐点
按 IDC 口径，2024 年全球推理基础设施投入约 2094 亿美元，2025 年预计升到 2404 亿，与训练侧 2934 亿的差距首次缩到个位数百分比。SemiAnalysis 等机构更判断，到 2028 年推理将占数据中心算力的 75%–80%。钱往哪走，机房就该往哪改。
设备形态先变
过去机房的核心是少数几座大训练集群，现在要铺大量中端推理节点。推理对单卡算力峰值没那么饥渴，但对显存容量和带宽更敏感：长上下文下 KV Cache 能吃掉几十 GB 显存。一台推理服务器往往要同时跑多个模型、做预处理和检索，CPU 侧内存若跟不上，GPU 就会饿着等数据。
内存与能耗的两条线
DDR5 RDIMM 从 4800 MT/s 到 6400 MT/s，再到 MRDIMM 的 8800 MT/s，带宽差距直接影响能否把 GPU 喂饱。单条容量也从 16 GB 一路到 3DS 的 256 GB，同样机箱能塞下更密的内存，对多模型混部很关键。
能耗曲线也变了。训练是连续满负荷，推理是潮汐式突发，白天高、深夜低。机房供电和制冷若按训练峰值静态预留，低谷期大量功率被闲置，GPU 平均利用率甚至可能掉到 7%–28%。
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