樸賽AI服務(wù)器引爆WAIC 2025：場景化算力是智能時代的“水電煤”    

當(dāng)2025世界人工智能大會（WAIC）的7萬平方米展廳被3000余款A(yù)I成果填滿時，一個共識愈發(fā)清晰：算力不再是簡單的“參數(shù)競賽”，而是要像水電煤一樣，精準(zhǔn)匹配千行百業(yè)的“用能需求”。在這場全球AI盛宴的H1館A105展位，樸賽帶來的兩款旗艦級AI服務(wù)器——PGI654-D08L與PGA644-D08L，正用“場景化算力”的思路，重新定義智能計算的核心邏輯。

雙平臺旗艦：Intel與AMD的“算力雙子座”

走進(jìn)樸賽展位，最吸睛的莫過于兩臺并排放置的6U機(jī)架式服務(wù)器。它們看似相似，卻藏著兩套截然不同的“算力引擎”——這正是樸賽本次展出的核心：分別基于Intel和AMD平臺的雙旗艦，精準(zhǔn)覆蓋不同場景的算力需求。

PGI654-D08L是Intel陣營的“性能猛獸”。它搭載第四/五代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器，最亮眼的是支持8張600W三寬GPU——這意味著它能同時驅(qū)動8顆頂級算力芯片，像8個并行工作的超級大腦，輕松扛住千億參數(shù)大模型的訓(xùn)練任務(wù)。32個DDR5內(nèi)存插槽（最高8TB容量，5600MHz速率）則像一條超寬高速路，讓數(shù)據(jù)在CPU與GPU間流轉(zhuǎn)無阻。對于需要處理海量數(shù)據(jù)的科研機(jī)構(gòu)或大型AI企業(yè)來說，12個硬盤插槽的“存儲彈性”更是關(guān)鍵——當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)從TB級躍升至PB級時，無需更換服務(wù)器，只需擴(kuò)容硬盤就能跟上節(jié)奏。

隔壁的PGA644-D08L則是AMD平臺的“效率專家”?；贏MD SP5平臺的它，更擅長平衡性能與能耗：支持8張450W雙寬GPU，24個DDR5內(nèi)存插槽（6TB容量，4800MHz速率），默認(rèn)配置10個SATA硬盤+2個NVMe SSD。這套組合看似參數(shù)稍遜，卻在“精準(zhǔn)算力”場景中更具優(yōu)勢——比如為中小科技公司提供大模型推理服務(wù)，或支撐云游戲的實(shí)時渲染，既不會因算力過剩造成浪費(fèi)，又能保證響應(yīng)速度。

這種“雙平臺策略”暗藏樸賽的行業(yè)洞察：如今的AI算力需求早已分化——互聯(lián)網(wǎng)巨頭需要Intel平臺的“極限性能”來訓(xùn)練大模型，而中小企業(yè)更需要AMD平臺的“性價比算力”來跑推理；科研機(jī)構(gòu)看重內(nèi)存帶寬，游戲廠商則在意存儲速度。兩款服務(wù)器如同“算力雙子座”，剛好卡住了不同場景的需求痛點(diǎn)。

場景化算力：從“通用”到“定制”的破局點(diǎn)

在WAIC現(xiàn)場，不少觀眾圍著樸賽服務(wù)器的參數(shù)表討論：“8卡GPU不算新鮮，樸賽的核心競爭力到底在哪？”答案藏在“場景化適配”的細(xì)節(jié)里。

以AI訓(xùn)練場景為例，當(dāng)訓(xùn)練一個千億參數(shù)的大模型時，數(shù)據(jù)需要在GPU間高頻交換，這對內(nèi)存帶寬和穩(wěn)定性要求極高。PGI654-D08L的5600MHz DDR5內(nèi)存就像“超導(dǎo)電纜”，能減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，讓8顆GPU協(xié)同工作時效率提升20%；而三寬GPU的散熱設(shè)計，則避免了長時間滿負(fù)載運(yùn)行時的“降頻卡頓”——這對需要連續(xù)數(shù)周訓(xùn)練的團(tuán)隊來說，意味著能提前3-5天完成任務(wù)。

再看大模型推理場景。當(dāng)用戶在手機(jī)上與AI助手對話時，每一次提問都需要推理服務(wù)器快速響應(yīng)。PGA644-D08L的450W雙寬GPU更擅長“輕量高頻計算”，配合NVMe SSD的高速讀寫，能讓單條推理請求的響應(yīng)時間壓縮到50毫秒以內(nèi)（相當(dāng)于人類眨眼時間的1/4）。某到場的智能客服企業(yè)工程師坦言：“我們試過用通用服務(wù)器跑推理，經(jīng)常因延遲過高被用戶投訴，樸賽這種針對性設(shè)計的機(jī)型，剛好解決了我們的痛點(diǎn)?！?

更值得關(guān)注的是“混合場景適配”能力。比如一家同時做自動駕駛訓(xùn)練和車路協(xié)同推理的企業(yè)，白天可用PGI654-D08L訓(xùn)練算法模型，夜間切換到PGA644-D08L處理實(shí)時路測數(shù)據(jù)——這種“一機(jī)多用”的靈活性，能讓算力資源利用率提升40%，這在算力成本高企的當(dāng)下，無疑是企業(yè)的“降本神器”。

能效比革命：當(dāng)算力進(jìn)入“精打細(xì)算”時代

在WAIC的綠色計算論壇上，“算力能效比”成了高頻詞。當(dāng)數(shù)據(jù)中心的電費(fèi)占比超過硬件采購成本時，“高性能+低能耗”不再是加分項(xiàng)，而是生存必需。樸賽兩款服務(wù)器96%的電源能效比，在現(xiàn)場引發(fā)了不少數(shù)據(jù)中心運(yùn)維人員的熱議。

“別小看這4%的差距?！币晃粊碜匀A東某超算中心的負(fù)責(zé)人給記者算了筆賬：一臺AI服務(wù)器每天滿負(fù)載運(yùn)行，電源能效從92%提升到96%，單臺每年可節(jié)省電費(fèi)約1200元；若一個數(shù)據(jù)中心部署1000臺，年省電費(fèi)超百萬。更重要的是，低能耗意味著散熱壓力減小，機(jī)房空調(diào)成本還能再降15%。“這就是為什么我們寧愿多花點(diǎn)錢買高能效機(jī)型——長期看反而是賺的?！?

而0℃~35℃的寬溫設(shè)計，則讓服務(wù)器能適應(yīng)更復(fù)雜的環(huán)境。對于邊緣計算場景（如工廠、礦區(qū)的AI監(jiān)控），無需額外搭建恒溫機(jī)房，直接部署在工業(yè)環(huán)境中即可穩(wěn)定運(yùn)行。這一點(diǎn)，剛好契合了“AI向產(chǎn)業(yè)下沉”的趨勢——當(dāng)算力從云端走向工廠車間、田間地頭，適應(yīng)力就是核心競爭力。

從“賣硬件”到“造基建”：樸賽的13年算力積淀

在AI服務(wù)器賽道，樸賽算不上最“年輕”的玩家，但2012年成立的它，卻用13年時間磨出了“全棧能力”。從通用計算到智算服務(wù)器，從高?？蒲械街腔劢鹑冢浞?wù)的客戶覆蓋了AI算力需求最復(fù)雜的多個領(lǐng)域——這種積累，讓它比純硬件廠商更懂場景，比互聯(lián)網(wǎng)大廠更懂硬件落地。

比如針對AI大模型訓(xùn)練的“突發(fā)算力需求”，樸賽不僅提供服務(wù)器硬件，還能配套定制化存儲方案（最高十TB帶寬），避免“算力強(qiáng)但數(shù)據(jù)傳不動”的尷尬；針對中小企業(yè)的預(yù)算限制，其“分期擴(kuò)展”設(shè)計允許客戶先買4卡GPU，后期再升級到8卡，用最小成本啟動項(xiàng)目。這種“硬件+服務(wù)”的模式，讓算力從“奢侈品”變成了“可按需采購的基建”。

在WAIC現(xiàn)場，樸賽展位的人流始終不斷。有科研人員拿著參數(shù)表追問內(nèi)存擴(kuò)展性，有企業(yè)IT負(fù)責(zé)人盤算著能效比帶來的成本優(yōu)化，還有創(chuàng)業(yè)者在詢問邊緣場景的適配方案——這恰好印證了一個趨勢：智能時代的算力競爭，早已不是誰的GPU更多、參數(shù)更高，而是誰能像水電煤一樣，精準(zhǔn)、高效、低成本地滿足每個場景的“剛需”。

當(dāng)大模型、自動駕駛、工業(yè)AI的競賽進(jìn)入深水區(qū)，樸賽在WAIC 2025展出的兩款旗艦服務(wù)器，或許只是一個開始。但可以肯定的是，那些能把“通用算力”轉(zhuǎn)化為“場景化能力”的玩家，終將成為智能時代的“基建運(yùn)營商”，這或許是樸賽留給行業(yè)的啟示。