市场价格与成本构成
本节为您提供整机采购的总体价格预估，并深入剖析硬件成本构成。这有助于您理解价值核心，并为商务谈判提供基准。
整机市场价预估
120万 - 150万
人民币 (含标准服务)
纯硬件成本预估
95万 - 112万
人民币 (不含服务与利润)
核心组件
NVIDIA H20
8-GPU 平台
硬件成本构成分析
这台AI服务器的成本结构极不均衡。搭载8颗NVIDIA H20的GPU平台是绝对的核心，其成本占据了纯硬件总成本的绝大部分。理解这一点至关重要，因为GPU的定价和供应直接受到地缘政治因素的显著影响。CPU、内存和存储虽然也是重要组件，但其成本占比相对较小。
- GPU平台: 约 70万 - 87万, 占比 ~75%
- CPU (2颗): 约 10.4万, 占比 ~10%
- 内存 (2TB): 约 8万, 占比 ~8%
- 其他 (硬盘/机箱等): 约 7万, 占比 ~7%
主流供应商深度对比
选择供应商不仅是选择硬件，更是选择一个技术生态、服务体系和合作伙伴。点击下方Logo，探索各家厂商的核心差异化优势。
核心战略抉择：NVIDIA vs. 华为
当前，采购决策已超越硬件本身，上升为对技术生态的战略投资。您的选择将深刻影响未来5-10年的AI发展路径。这是一个需要在性能、生态、成本和供应链安全之间进行权衡的重大抉择。
NVIDIA H20 生态系统
核心价值：即时性能与成熟生态
拥抱全球最广泛、最成熟的CUDA软件生态，无缝对接海量现有AI模型和框架，获得当前市场上的顶尖性能。
主要优势:
- 与主流AI框架（PyTorch, TensorFlow）完美兼容
- 庞大的开发者社区和丰富的工具链
- 当前最高的“开箱即用”性能
风险与挑战:
- 极高的地缘政治与供应链不确定性
- 受美国出口管制，供应可能随时中断
- 价格包含“地缘政治税”，成本高昂
- 面临中国本土的安全审查风险
华为昇腾 (Ascend) 生态系统
核心价值：战略自主与供应链安全
选择一条完全不受外部制约、自主可控的技术路线，确保长期、稳定、安全的AI算力供应，与国家技术战略协同。
主要优势:
- 供应链完全自主，不受美国出口管制影响
- 软硬件深度协同优化，潜力巨大
- 符合国家长期信息技术应用创新战略
- 强大的原厂支持与服务
风险与挑战:
- 软件生态（CANN/MindSpore）尚在发展初期
- 需从CUDA迁移，存在学习和开发成本
- 工具链和第三方库丰富度不及CUDA
- 部分关键性能指标与顶尖产品仍有差距
采购行动指南
本节为您提供清晰、可执行的决策框架与关键问题清单，助您高效、精准地完成采购流程。
采购决策框架
路径一：优先考虑性能与生态
如果您的核心目标是最大化利用现有AI模型，获得即时高性能，那么 NVIDIA H20平台是当前首选。在此基础上，根据对生态、行业方案或服务模式的偏好，选择浪潮、新华三或联想。
路径二：优先考虑战略安全
如果您的机构将规避供应链风险作为核心战略（如国企、政府部门），那么 华为昇腾平台是更优的战略选择。这需要企业投入资源进行生态适配和人才培养。