本地算力
算力盒子和 GPU 工作站有什么区别？
盒子通常更强调紧凑部署，工作站通常更便于配置与扩展；实际差异取决于具体设备，不能仅凭产品名称判断性能。
比较时要看可用内存或显存、散热、功耗、网络、存储以及软件兼容性，最好使用相同模型和任务测试。
小体积不代表一定便宜或更快，工作站也不保证适合所有现场。先确认场地与负载，再选设备。
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全部常见问题 ↗- 本地 AI 算力应该怎么选？↗
先确认业务任务、模型、资料规模、同时使用人数和响应目标，再选择算力本、盒子、工作站或服务器。没有适用于所有客户的固定配置。
- 智能体一定要买服务器，或者一定要本地部署吗？↗
不一定。可以根据资料敏感程度、网络条件、调用量和运维能力，评估云端、本地或混合部署。
- 内网没有互联网，也能运行智能体吗？↗
具备本地模型、检索服务和必要依赖时，可以设计内网运行方案；但要逐项检查模型下载、外部接口、更新、授权和联网功能。