不少中小企业技术负责人最近频繁咨询：有没有一套真正能跑起来、不烧钱、还能满足数据不出内网要求的AI模型部署方案？答案是肯定的——但前提是硬件选对、环境搭准、模型适配。 本文聚焦真实落地场景，不谈理论，只讲可执行的部署路径和必须满足的硬件边界条件。 一、先明确：你部署的是“推理”还是“微调”？ 这是决定服务器配置的核心分水岭。很多团队一开始没厘清这点，结果买错卡、配错内存，白白浪费预算。 纯推理场景

中小企业在部署AI推理服务时，常常面临一个现实问题：预算有限，但又希望获得稳定、高效的推理性能。腾讯云提供的GPU云服务器中，Tesla T4和Tesla P40是两个常被拿来比较的选项。它们都出自NVIDIA Tesla系列，但架构、功耗、显存类型和适用场景差异明显。本文从成本控制和推理性能匹配度两个维度出发，帮助中小企业做出更务实的选择。 一、T4与P40的核心参数对比 选择GPU不能只看“谁

很多中小企业在尝试部署AI服务时，最头疼的不是技术，而是成本。尤其是当业务需要稳定运行的AI推理服务时，自建GPU服务器动辄数十万投入，维护复杂，利用率却常常不足30%。有没有更灵活、低成本的方案？答案是：用好GPU云服务器，结合弹性部署策略，完全可以用极低门槛启动企业级AI应用。 为什么中小企业不该盲目自建GPU服务器 不少团队一开始都想着“买几块显卡，搭个服务器，一劳永逸”。但现实是，自建方案