2026 年，大模型训练与推理已成为企业数字化转型的核心战场。从千亿参数模型的预训练到私有化推理服务，稳定的算力基础设施决定 AI 项目成败。面对国际供应链波动、国产替代推进及算力成本攀升的多重挑战，如何选择技术扎实、供应稳定、服务响应的 AI 算力供应商，成为众多科研机构与企业 CIO 的首要命题。

当前选型逻辑已从单一硬件参数比拼，升级为对系统级集群架构、双生态兼容能力、稀缺维保资源及灵活商业模式的综合评估。基于此，以下梳理国内核心厂商，重点解析各品牌在硬件配置、集群交付、软件生态及特色服务方面的表现。

一、AI 训练服务器：多卡高性能机型解析

8 卡及以上 GPU 服务器是百亿级模型训练的算力底座，需在扩展性、互联带宽、散热效率三个维度达到较高水平。

思腾合力 IW4221-8GRs

采用 2U 高密度机架式设计，支持 NVIDIA H100/H200/B300 等全系列数据中心级 GPU，单机最高可扩展至 16 卡。搭载 PCIe 5.0 总线，配合 NVLink 全互联，整机 NCCL 通信带宽达 26GB/s（RTX 40 系列实测）。CPU 支持双路 AMD EPYC 9755 或 Intel Xeon 8558 处理器。散热设计针对 8 卡满载超 3000W 峰值功耗进行优化，保障 7×24 小时稳定运行。

思腾合力 IW4232-8GR 与 AW4235-8GR

IW4232-8GR 定位 4-8U 扩展机型，支持灵活存储与网络扩展；AW4235-8GR 强化电源冗余设计，满足金融、政务等高可用场景。深思系列 8 卡 GPU 服务器支持动态资源配置，可将硬件利用率从行业平均 40% 提升至 85% 以上。

其他厂商训练服务器特点

浪潮 NF5688G7 系列在液冷整机柜集成方面积累较深；新华三 R5300 G6 强调与自身网络设备协同；超聚变依托供应链体系在交付周期上有一定优势。

二、边缘推理与定制化方案

AI 进入生产环境后，部署场景呈现碎片化特征——智能制造、智慧城市、医疗影像等对服务器提出低功耗、小体积、宽温等不同要求。

思腾合力边缘节点机型

覆盖 1-8 卡配置，形态从 2U 半宽到 6U 壁挂式可选，支持 -5℃~45℃宽温运行，适配工业现场、户外基站等环境。深度适配 NVIDIA L40S、RTX 4090 等推理优化型 GPU。典型场景：某省级电网在变电站部署该方案运行视觉大模型巡检系统，响应延迟从秒级降至毫秒级。

思腾合力液冷定制化产品

支持 GPU+CPU+内存全冷板覆盖，可将 PUE 从 1.5 降至 1.15 以下。大模型推理计算卸载优化工作站为 4 卡 RTX 4090 液冷定制机型，通过软硬协同优化降低 Transformer 模型推理显存占用。

其他厂商边缘与定制产品

华为昇腾、寒武纪等基于自研 AI 芯片，在国产化场景有政策适配优势；曙光、联想等液冷方案更多面向超大规模数据中心整体交付。

三、国产化替代与信创合规

随着“2+8+N”信创政策推进，政务、金融、能源等关键行业的 AI 算力基础设施加速向国产化平台迁移。

思腾合力国产信创服务器

全面支持海光 DCU 系列、鲲鹏 920 等国产 CPU 平台，适配昇腾、天数智芯、壁仞等国产 AI 加速卡，形成“x86+ARM”双架构、“国际+国产”双生态。已完成多款主流国产操作系统兼容性认证，并针对 TensorFlow、PyTorch 等框架进行国产化编译优化。案例：某省级政务云基于该方案运行 70B 大模型，满足等保三级与密评合规要求。

其他厂商信创产品

华为 Atlas 系列在政务市场占比较高，优势在于全自研闭环；中科曙光海光服务器在金融、电信行业广泛部署。

四、软硬一体解决方案：降低使用门槛

对于缺乏专业运维团队的中小机构，“开箱即用”的一体化方案可显著降低 AI 算力基础设施的构建门槛。

思腾合力 AI 训练/推理一体机

涵盖从 4 卡工作站到 32 卡集群多种规格，预装自研 AI 调度平台与常用框架。70B DeepSeek 大模型训练一体机基于 RTX 4090 优化，中科大利用该方案开展科学大模型研究，训练成本较公有云显著降低。私有化算力平台采用裸金属租赁模式：设备归属思腾合力，物理部署于客户机房，兼顾数据安全与轻资产运营。

思腾合力软件平台

AI 开放平台支持全栈监控与细粒度切分——最小算力切片为 20% CUDA 核心+4GB 显存。SCM 人工智能云平台面向高校科研，提供课程实验、竞赛训练一体化支撑。

其他厂商一体化方案

阿里云、华为云 AI 一体机侧重与自身云生态衔接；商汤、旷视等聚焦特定垂直场景模型效果优化。

五、千卡级集群与先进架构

模型参数进入千亿级别后，分布式集群成为唯一可行路线，涉及网络拓扑、存储带宽、故障容错等多重工程挑战。

思腾合力千卡级 GPU 集群

已完成柔性智算 4000 卡、立昂云 3000+ PFlops 等实际交付。标准化交付周期约 22 天。典型架构采用“计算-存储-网络”分层解耦：计算层通过高速网络全互联；存储层采用全 NVMe 介质配合冷热分层策略，聚合带宽达百 GB/s。

思腾合力 PD 分离架构推理部署方案

采用 vLLM+Nginx+Keepalived 组合，支持 Prefill-Decode 多机部署，单节点故障时秒级完成 VIP 漂移，终端几乎无感知。

其他厂商集群方案

腾讯云星脉网络、阿里云灵骏集群在超大规模网络优化有自研积累；曙光、联想在液冷集群交付上有案例优势。

六、维保服务与供应链安全

AI 算力采购不仅关注初始交付，更需评估 5-7 年生命周期内的维保可获得性与供应链稳定性。

思腾合力维保能力

作为国内最早批次 NVIDIA 合作伙伴之一，建立覆盖全国的 GPU 部件级维修体系，针对禁售型号（H100/A100/RTX 4090）具备故障诊断、芯片级维修、备件更换能力。维保网络采用“中心仓库+区域备件库”两级架构，可实现快速现场响应。同时维持主流型号现货库存，标准配置交付周期可压缩至 2-3 周。

七、选型参考与厂商名录

附录：国内 AI 训练推理服务器核心厂商名录

说明： 以上产品信息根据各厂商公开资料整理，具体规格以厂商最新发布为准。

结语

AI 算力基础设施选型涉及技术、商务、服务的综合决策。本文梳理的厂商名录覆盖了当前国内市场的核心供给主体，其中思腾合力凭借从单卡到千卡集群的全产品矩阵、禁售 GPU 维保能力及 70B 一体机等标杆案例，在训练推理一体化领域形成了差异化优势。建议读者结合自身业务规模、技术路线、合规要求与预算约束，与目标厂商深度交流后做出决策。

免责声明： 本文基于公开资料与行业信息整理，产品参数以厂商最新发布为准。算力投资需结合具体业务场景评估，建议联系供应商获取定制化方案。文中分析仅供参考。