💰 AI 算力卡 TCO 计算器
计算 AI 算力卡的总体拥有成本（Total Cost of Ownership），帮助您做出更明智的采购决策。
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包含机柜、网络、维护等
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📊 TCO 计算结果
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支持 0 款 AI 算力卡📊 TCO 对比示例
示例 1：NVIDIA B200 vs AMD MI300X（8 卡服务器，3 年）
| 成本项 | NVIDIA B200 | AMD MI300X | 差异 |
|---|---|---|---|
| 采购成本 | $360,000 | $280,000 | B200 贵 $80,000 |
| 电费成本 | $18,922 | $14,191 | B200 贵 $4,731 |
| 数据中心租金 | $12,000 | $12,000 | 相同 |
| 冷却成本 | $2,838 | $2,129 | B200 贵 $709 |
| TCO 总计 | $393,760 | $308,320 | B200 贵 $85,440 |
结论：虽然 B200 性能更强（FP8 算力 9 PFLOPS vs 2.6 PFLOPS），但 TCO 高出 27.7%。
如果您的 workload 对性能不敏感，AMD MI300X 可能更划算。
示例 2：不同电价对 TCO 的影响（NVIDIA B200 × 8，3 年）
| 电价 ($/kWh) | 电费成本 | TCO 总计 | 占采购成本比例 |
|---|---|---|---|
| $0.05 | $9,461 | $381,461 | 2.6% |
| $0.10 | $18,922 | $393,760 | 5.3% |
| $0.15 | $28,383 | $406,059 | 7.9% |
| $0.20 | $37,844 | $418,358 | 10.5% |
结论：电价越高，能效越重要。在 $0.20/kWh 的电价下，电费占采购成本的 10.5%！
💡 如何降低 TCO？
1. 选择能效更高的芯片
| 芯片 | TDP (W) | FP8 算力 (TFLOPS) | 能效 (TFLOPS/W) |
|---|---|---|---|
| NVIDIA H200 | 700 | 3,958 | 5.7 |
| NVIDIA B200 | 1,000 | 9,000 | 9.0 |
| AMD MI300X | 750 | 2,614 | 3.5 |
能效越高，长期 TCO 越低。
2. 提高使用率
- 使用率从 50% 提高到 90%，TCO 相同，但产出提高 80%！
- 使用虚拟化、多租户等技术提高 GPU 利用率。
3. 选择电价更低的地区
| 地区 | 工业电价 ($/kWh) | 3 年电费节省（B200 × 8） |
|---|---|---|
| 中国 | $0.08 | - |
| 美国 | $0.12 | -$10,123 |
| 欧洲 | $0.20 | -$25,308 |
4. 使用液冷散热
- 液冷比风冷节能 20-30%
- 虽然初期投资更高，但长期 TCO 更低。
📖 计算方法
TCO = 采购成本 + 电费成本 + 数据中心租金 + 冷却成本
其中：
1. 采购成本 = 芯片单价 × 数量
2. 电费成本 =
TDP (kW) ×
数量 ×
使用率 ×
电价 ($/kWh) ×
8760 小时/年 ×
使用年限
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 ×
冷却成本占比（通常 15-30%）
⚠️ 免责声明
- 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。
- 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。
- 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。
- 未考虑折旧、残值、维护成本、软件许可成本等因素。
- 建议在实际采购前，向供应商获取详细报价。
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