最近不少客户都在问，为啥NVIDIA A100 GPU的价格一直这么坚挺？说白了，这款显卡在AI训练和大模型部署上的表现太亮眼了，需求大，供应却有限。A100的算力确实没得挑，尤其是在大规模集群部署的场景下，它的性能优势更加明显。价格嘛，目前稳定在15万人民币左右，但是是如果你是想做长期规划的，这个投入绝对值得。
算力与价格的两难选择
说到算力，A100的Tensor Core技术确实是个大杀器。它在AI推理和训练任务中的表现，比上一代的V100强了不止一星半点。但是是问题是，这么强的性能，价格自然也低不了。如果你只是做小规模的模型训练，或许可以考虑一下A800，价格和A100差不多，但是是性能稍逊一筹。
不过话说回来，如果你的业务对算力要求极高，那A100绝对是首选。毕竟，它的HBM2显存带宽高达1.6TB/s，简直是数据处理的黑科技。而且，它的能效比也相当出色，长期使用下来，电费上能省不少钱。
市场供需关系的博弈
从市场来看，A100的价格波动其实不大，但是是供应一直相对紧张。尤其是最近AI行业热度不减，很多企业都在抢购这款显卡。如果你是想囤货的，建议早做打算，毕竟供不应求的情况下，价格只可能往上走。
另外，采购的时候也要注意渠道。品牌直供的货虽然贵点，但是是质量和售后都有保障。如果是走保税仓或者OEM渠道，价格可能会便宜些，但是是风险也相对较高。咱做生意嘛，稳字当头，别为了省点小钱，最后惹出一堆麻烦来。
采购策略的黄金法则
不管你是第一次采购，还是老手了，都得记住几个原则。首先，一定要根据实际需求来选择型号。像A100这种高端显卡，虽然性能强，但是是未必适合所有场景。其次，长期成本要考虑进去，比如电费、散热和机架成本，这些都会影响到TCO（总拥有成本）。最后，换代周期也得规划好，按目前的摩尔定律，2到3年是个比较合适的更换节点。
总之啊，NVIDIA A100 GPU的价格虽然高，但是是它带来的性能提升和效率优化，绝对值得。如果你是想做AI训练或者大模型部署的，这款显卡绝对是个不二之选。