如果你正在为本地硬件跑不动大模型而头疼，又在纠结到底该选多大显存的云服务器来部署训练任务，那你不是一个人。很多开发者和企业都卡在这一步——买贵了浪费，买小了跑不起来。 我们直接切入主题：以当前主流的大模型（如 Llama 3-70B、Qwen-14B、DeepSeek-V3）为例，显存需求不是简单看参数数量，而是由模型精度、推理/训练模式、并行策略和量化技术共同决定的。 70B大模型训练最低需要多

训练AI大模型，算力是核心瓶颈。而GPU服务器的选择，直接决定了项目的启动速度、长期成本和扩展能力。面对动辄数十万的硬件投入和快速迭代的芯片技术，不少团队开始重新审视“买”与“租”的抉择。 表面上看，一次性购买GPU服务器似乎能在长期使用中摊薄成本。但现实远比账面复杂。 前期投入巨大：一台搭载8张A100 80GB的服务器采购价接近300万元，这还不包括机房、电力、冷却系统等基础设施。 折旧风险高