ChatGPT引爆的生成式人工智能熱潮，讓AI模型在過去幾個月成為行業矚目的焦點，并且在國內引發“百模大戰”。IDC也在一份報告中稱：“人工智能已經成為所有行業中重要且具有差異化的能力。”

在大模型時代，算力、算法和數據被視為人工智能的“三駕馬車”，算力更是推動AI模型發展的關鍵驅動力。許多行業已經開始將部分工作由AI模型驅動的軟件執行，為了更快速的擁抱AI，企業對于算力的需求也更加迫切。

如今，一些企業已經開始嘗試開發無需超級計算機的AI模型，以適應自身需求，同時確保數據安全，工作站也因此成為開發AI模型的一種途徑。

直面“百模大戰”時代，工作站的優勢

一直以來，外界對工作站的印象普遍停留在“性能更強的個人電腦”，尤其是近幾年的工作站產品在外形設計上更加時尚，結構也更加緊湊，甚至一眼難以分辨出來。實際上，許多AI模型的開發和部署都是在強大的工作站上進行的。

工作站與一般的個人電腦有著很大差別，人們普遍認為，個人電腦的性能不足以支持AI模型和人工智能的開發。由于配備更高性能的組件，如更強的CPU和GPU、更大的存儲空間、更多的運行內存等等，工作站比個人電腦的表現更加可預測，并針對正在運行的軟件進行優化。

對于大多數企業而言，比較實用的AI模型開發與部署方式，是工作站、本地服務器、云這三者任意組合。這也導致一直以來，工作站、服務器和云之間存在一種共生關系，用于AI項目的不同開發階段。

不過與后兩者相比，工作站依然具備以下優勢：

與數據中心服務器相比，工作站具有更強的靈活性。可以選擇的地點更加靈活，并且用戶可以在自己的工作站上自由測試AI模型，根據需要進行迭代，無需請求訪問服務器或遇到其他數據中心限制，這種自由度也大大提高了工作效率。另外，工作站通常配備了高性能的處理器和顯卡，并且沒有其他用戶共享資源，處理速度通常比數據中心服務器更快，可以更快地完成一些計算密集型任務。

與云服務相比，工作站更加自主可控。使用工作站可以減少由網絡問題引起的連接中斷。云服務依賴于穩定的網絡連接，一旦網絡出現故障或不穩定，用戶可能會面臨無法訪問數據或應用程序的問題。而工作站通過本地部署，不受網絡的限制，可以在局域網內進行數據傳輸和應用程序運行，大大減少網絡問題造成連接中斷的風險。另外，工作站不需要依賴服務提供商來解決問題，用戶可以直接管理和控制自己的硬件和軟件環境，能夠更快速地應對和解決問題，提高問題的解決效率。在安全性與合規性方面，由于部署在本地，工作站面臨的風險也更小。

數據的安全性和隱私已經成為當下各個行業面臨的重要挑戰，在許多情況下，將計算資源與專用工作站放在一起，可以通過限制數據移動來保證數據的安全性和隱私性，并且可以很好地應對一些合規要求。

此外，許多公司和機構在處理敏感數據時，需要高度的安全性，采取措施將內部網絡與公共網絡隔離，從而保護敏感數據，避免受到來自外部網絡的攻擊或病毒感染等風險。工作站剛好可以滿足這種環境下的算力需求。

對于開發人員來說，AI模型的訓練與優化是一個復雜的過程，需要不斷試錯，通常需要大量的計算資源和時間來完成。在這一過程中，工作站可以為開發人員提供更高的靈活性。你甚至可以像組裝普通臺式機一樣，自己動手組裝一臺工作站。不同的是，工作站通常需要比個人PC性能更高的GPU、更大的內存，以及大容量固態硬盤，其他部分可以按需調整。

軟件環境上，不論Ubuntu還是Windows，選擇一個好上手的操作系統即可，之后安裝配置CUDA和cuDNN，再選擇一個適合自己的深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch或Keras，就能開始訓練你的模型了。

相比之下，想要在云端的系統環境中實現更多個性化體驗，往往需要額外的服務費，或根據用戶最終配置調整每月的費用，工作站在滿足這些需求時，則不會增加這樣的服務費，支出的費用，大部分也是一次性的。

AI賦能千行百業，工作站如何助力

對于企業來說，使用工作站研發符合自身需求的AI模型的確可以更有效地節省成本，利用工作站開發AI模型，已經成為近年來的常見策略，并且具有廣泛的應用場景。

一些災難響應的需求上，工作人員必須快速評估情況，跟蹤關鍵設備，部署資源來幫助那些最需要的人，而這通常也需要在沒有網絡的環境下進行，一臺本地工作站可用于聚合數據源，根據人工智能模型進行推理，并自動與關鍵人員通信，不會受網絡環境的變化影響效率。

在交通管理方面，交通部門也需要使用人工智能來自動化交通信號燈，以改善車輛的流動。這需要結合來自視頻攝像頭和傳感器的數據，而這一過程同樣需要更加快速、穩定的連接，部署在本地的工作站可以更好地執行這些操作。

除此之外，通過工作站研發和部署的AI模型同樣在零售、醫療、制造等各個行業發揮作用。在這一過程中，AI模型的質量決定了人工智能的表現，大數據構成了AI模型的基礎，算力則驅動著AI模型的升級迭代。對于那些需要更強運算能力、更快響應速度，更靈活部署方式來開發和部署AI模型的行業用戶來說，工作站都會是很好的選擇。