本周发布的新品呈现明显分层：英伟达推出面向边缘的Jetson Thor 2（主打低功耗词元生成），谷歌Cloud TPU v7侧重高带宽域（HBD）互联，而国内某云厂商发布自研交换芯片，宣称将数据中心网络时延降低40%。这些动态意味着，企业选型不再只看GPU峰值算力，更要看Token/s（词元吞吐）与带宽/网络协同的实际表现。
轻量开发/小规模推理（预算<5万元）
适合初创团队或内部工具。推荐组合：2块消费级RTX 5090（或二手A6000）搭一台1U服务器，配合本周发布的llama.cpp 2.0（支持KV Cache量化），可本地跑7B模型，词元速度约45 Token/s。网络侧用双万兆网卡（如Intel X710），配合开源的Ray Serve做多机负载均衡——但注意，若单机仅1GbE上行，模型并行时会成为瓶颈，建议至少预留10Gbps端口。IDC托管可选低延迟机房（如Equinix IBX），月成本约3000元。
中型推理集群/垂直行业AI（预算20-80万元）
典型场景：金融风控、医疗影像或企业私有化部署。本周谷歌发布的TPU v7 Lite（价格下降40%）值得关注，但更稳妥的方案是采用英伟达L40S（48GB显存）构建4-8卡服务器。关键点在于词元吞吐优化：搭配vLLM框架并启用PagedAttention，可将单卡吞吐从350 Token/s提升至520 Token/s。网络层面，务必采用RoCEv2（RDMA over Converged Ethernet），配合支持PFC的交换机（如思科Nexus 93180YC），带宽从10G升级到25G/40G，时延可降低至5μs内。IDC机柜建议选择带独立BGP带宽（至少100Mbps），避免共享带宽波动。参考本周华为发布的CloudEngine 16800，其无损网络特性可减少长尾时延。
重载训练/千亿级大模型（预算>500万元）
面向头部科技公司或AI实验室。英伟达本周发布的GB300 NVL72（72个GPU）提供了整机柜方案，但更关键是网络架构：采用NVLink Spine-Plus架构，配合Quantum-2 InfiniBand（400Gbps），可实现900GB/s的梯度同步带宽。如果选用以太网路线，微软Azure公布的UEC（Ultra Ethernet Consortium）白皮书建议采用自适应路由+负载均衡，避免拥塞。IDC场景需自建光模块（如800G OSFP），并设计两层CLOS拓扑，带宽冗余建议按1.2:1预留。软件层面，本周发布的Megatron-LLM新版本支持序列并行+异步梯度通信，在千卡规模下能将有效算力利用率从38%提升至45%——这对词元吞吐的最终输出至关重要。
总结：小预算追求性价比，中预算平衡吞吐与带宽，大预算必须重构网络拓扑。本周所有发布都在传递一个信号：AI基础设施的瓶颈正从单卡算力转向词元传输效率与网络协同。建议企业先评估自身实际并发请求量（QPS）与模型尺寸，再按上述档位选型，避免盲目堆料。
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