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💰 AI 算力卡 TCO 计算器

实时估算 AI 算力卡的总体拥有成本(Total Cost of Ownership)——采购、电费、机房、冷却一站式计算,支持多芯片并排对比与「自建 vs 租赁」决策,让采购选型有据可依。

⚙️ 参数设置
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10%50%100%
1年4年8年
⚙️ 高级参数(空闲功耗 / PUE / 折现)
GPU 空闲时约占 TDP 的比例
含机柜/网络/维护
未来现金流折现到当前(年化)
📊 TCO 计算结果
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支持 0 款 AI 算力卡

📖 计算方法

TCO 由四部分构成,公式如下:

TCO = 采购成本 + 电费成本 + 数据中心租金 + 冷却成本

1. 采购成本 = 芯片单价 × 数量

2. 电费成本 = TDP(kW) × 数量 × 使用率 × 电价($/kWh) × 8760 小时/年 × 使用年限
(实际功耗按 空闲占比 + (1 − 空闲占比) × 使用率 线性插值,默认空闲占 TDP 15%)

3. 数据中心租金 = 单卡年租金 × 数量 × 使用年限

4. 冷却成本 = 电费成本 × (PUE − 1)
(PUE 默认 1.3,即冷却约占设备电费的 30%;液冷可低至 1.1)

未来现金流按 8%/年 折现到当前;采购成本为一次性支出,不参与折现。所有参数均可在上方工具中实时调整。

📊 历史对比示例(点击展开,仅供参考)

示例 1:NVIDIA B200 vs AMD MI300X(8 卡服务器,3 年)

成本项NVIDIA B200AMD MI300X差异
采购成本$360,000$280,000B200 贵 $80,000
电费成本$18,922$14,191B200 贵 $4,731
数据中心租金$12,000$12,000相同
冷却成本$2,838$2,129B200 贵 $709
TCO 总计$393,760$308,320B200 贵 $85,440

结论:虽然 B200 性能更强(FP8 算力 4.5 PFLOPS vs 2.6 PFLOPS),但 TCO 高出 27.7%

如果您的 workload 对性能不敏感,AMD MI300X 可能更划算。


示例 2:不同电价对 TCO 的影响(NVIDIA B200 × 8,3 年)

电价 ($/kWh)电费成本TCO 总计占采购成本比例
$0.05$9,461$381,4612.6%
$0.10$18,922$393,7605.3%
$0.15$28,383$406,0597.9%
$0.20$37,844$418,35810.5%

结论:电价越高,能效越重要。在 $0.20/kWh 的电价下,电费占采购成本的 10.5%


💡 如何降低 TCO?

1. 选择能效更高的芯片

能效参考表(点击展开)
芯片TDP (W)FP8 算力 (TFLOPS)能效 (TFLOPS/W)
NVIDIA H2007001,9792.8
NVIDIA B2001,0004,5004.5
AMD MI300X7502,6143.5

能效越高,长期 TCO 越低。

2. 提高使用率

  • 使用率从 50% 提高到 90%,TCO 相同,但产出提高 80%
  • 使用虚拟化、多租户等技术提高 GPU 利用率。

3. 选择电价更低的地区

地区电价参考(点击展开)
地区工业电价 ($/kWh)3 年电费节省(B200 × 8)
中国$0.08-
美国$0.12-$10,123
欧洲$0.20-$25,308

4. 使用液冷散热

  • 液冷比风冷节能 20-30%
  • 虽然初期投资更高,但长期 TCO 更低。

⚠️ 免责声明

  1. 本计算器提供的 TCO 估算结果仅供参考,实际成本可能因多种因素而异。
  2. 定价数据来源于公开信息(官方指导价、市场均价等),实际采购价可能有较大差异
  3. 电费、数据中心租金等运营成本因地区、供应商、谈判能力等因素而异。
  4. 未考虑折旧、残值、维护成本、软件许可成本等因素。
  5. 建议在实际采购前,向供应商获取详细报价

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