做AI项目，从模型训练到线上部署，硬件选型是第一道坎。选错平台，轻则成本翻倍、效率低下，重则项目延期、资源浪费。 作为长期服务AI团队的云架构顾问，我见过太多人盲目上车：买完才发现带宽不够、GPU驱动不兼容、存储I/O拖累训练速度。今天就从实战角度，拆解一套真正跑得通的AI全流程方案。 为什么90%的AI项目卡在环境配置阶段？ 新手常以为“有GPU就行”，结果发现CUDA版本和PyTorch不匹配