从“用云”到“自建”，企业算力策略发生转变

在 AI 应用初期，公有云以低门槛、弹性扩展的优势，成为多数企业的首选。但随着模型规模扩大、推理与训练需求持续增长，云算力的长期成本、数据合规压力以及性能稳定性问题逐渐显现。

在此背景下，部分企业开始转向自建 AI 算力集群，以获得更可控的成本结构、更稳定的算力供给以及更高的数据安全性。尤其是在金融、制造、医疗、内容生成等行业，算力已逐步从“可选资源”演变为“核心生产要素”。

1.5 年回本并非噱头，硬件配置决定 ROI 上限

业内普遍认为，自建 AI 算力是否具备经济性，关键不在于“是否自建”，而在于硬件架构与整体配置是否合理。服务器、GPU、内存、存储与网络之间的协同效率，直接影响算力利用率和单位成本。

如果硬件配置不当，容易出现 GPU 等高价值资源被 I/O、内存或存储性能拖累的情况，从而拉长回本周期。相反，在针对 AI 工作负载进行优化设计的前提下，算力集群不仅能够支撑训练与推理需求，还能显著降低长期运营成本，使 1–2 年内实现投资回收成为现实。

金士顿发力 AI 算力场景，推出企业级全栈解决方案

在企业算力自建需求不断升温的背景下，金士顿推出面向 AI 场景的全栈解决方案，从关键硬件层面切入，帮助企业构建稳定、高效的 AI 基础设施。

该方案围绕 AI 服务器与算力集群的核心瓶颈，提供覆盖内存、存储等关键组件的系统化支持，强调高带宽、低延迟与高可靠性，以适配大模型训练与高并发推理等复杂场景。通过减少硬件短板带来的性能损耗，企业可更充分地释放 GPU 与算力资源价值。

AI 算力进入“精细化建设”阶段

随着 AI 从实验走向生产，企业算力建设也正从“堆资源”转向“算效率”。不仅要算初期投入成本，更要评估长期 TCO（总拥有成本）与业务产出比。

业内人士指出，未来企业 AI 算力竞争的核心，不只是是否拥有算力，而是谁能在同等投入下获得更高的实际产出。围绕硬件配置、系统协同与场景适配的全栈方案，正在成为企业构建 AI 基础设施的重要参考路径。