修改内容：当2025世界人工智能大会（WAIC）的7万平方米展厅被3000余款AI成果填满时，一个共识愈发清晰：算力不再只是简单的“参数竞赛”，而是需要精准匹配千行百业的“用能需求”，就像水电煤一样。在这场全球AI盛宴的H1馆A105展位，朴赛带来的两款旗舰级AI服务器——PGI654-D08L与PGA644-D08L，正采用“场景化算力”的思路，重新定义智能计算的核心逻辑。
双平台旗舰：Intel与AMD的“算力双子座”
走进朴赛展位，最吸睛的莫过于两台并排放置的6U机架式服务器。它们看似相似，却藏着两套截然不同的“算力引擎”——这正是朴赛本次展出的核心：分别基于Intel和AMD平台的双旗舰，精准覆盖不同场景的算力需求。
PGI654-D08L是Intel阵营的“性能猛兽”。它搭载第四/五代至强可扩展处理器，最亮眼的是支持8张600W三宽GPU——这意味着它能同时驱动8颗顶级算力芯片，像8个并行工作的超级大脑，轻松扛住千亿参数大模型的训练任务。32个DDR5内存插槽（最高8TB容量，5600MHz速率）则像一条超宽高速路，让数据在CPU与GPU间流转无阻。对于需要处理海量数据的科研机构或大型AI企业来说，12个硬盘插槽的“存储弹性”更是关键——当训练数据从TB级跃升至PB级时，无需更换服务器，只需扩容硬盘就能跟上节奏。
隔壁的PGA644-D08L则是AMD平台的“效率专家”。基于AMD SP5平台的它，更擅长平衡性能与能耗：支持8张450W双宽GPU，24个DDR5内存插槽（6TB容量，4800MHz速率），默认配置10个SATA硬盘+2个NVMe SSD。这套组合看似参数稍逊，却在“精准算力”场景中更具优势——比如为中小科技公司提供大模型推理服务，或支撑云游戏的实时渲染，既不会因算力过剩造成浪费，又能保证响应速度。
这种“双平台策略”暗藏朴赛的行业洞察：如今的AI算力需求早已分化——互联网巨头需要Intel平台的“极限性能”来训练大模型，而中小企业更需要AMD平台的“性价比算力”来跑推理；科研机构看重内存带宽，游戏厂商则在意存储速度。两款服务器如同“算力双子座”，刚好卡住了不同场景的需求痛点。
场景化算力：从“通用”到“定制”的破局点
在WAIC现场，不少观众围着朴赛服务器的参数表讨论：“8卡GPU不算新鲜，朴赛的核心竞争力到底在哪？”答案藏在“场景化适配”的细节里。
以AI训练场景为例，当训练一个千亿参数的大模型时，数据需要在GPU间高频交换，这对内存带宽和稳定性要求极高。PGI654-D08L的5600MHz DDR5内存就像“超导电缆”，能减少数据传输延迟，让8颗GPU协同工作时效率提升20%；而三宽GPU的散热设计，则避免了长时间满负载运行时的“降频卡顿”——这对需要连续数周训练的团队来说，意味着能提前3-5天完成任务。
再看大模型推理场景。当用户在手机上与AI助手对话时，每一次提问都需要推理服务器快速响应。PGA644-D08L的450W双宽GPU更擅长“轻量高频计算”，配合NVMe SSD的高速读写，能让单条推理请求的响应时间压缩到50毫秒以内（相当于人类眨眼时间的1/4）。某到场的智能客服企业工程师坦言：“我们试过用通用服务器跑推理，经常因延迟过高被用户投诉，朴赛这种针对性设计的机型，刚好解决了我们的痛点。”
更值得关注的是“混合场景适配”能力。比如一家同时做自动驾驶训练和车路协同推理的企业，白天可用PGI654-D08L训练算法模型，夜间切换到PGA644-D08L处理实时路测数据——这种“一机多用”的灵活性，能让算力资源利用率提升40%，这在算力成本高企的当下，无疑是企业的“降本神器”。
能效比革命：当算力进入“精打细算”时代
在WAIC的绿色计算论坛上，“算力能效比”成了高频词。当数据中心的电费占比超过硬件采购成本时，“高性能+低能耗”不再是加分项，而是生存必需。朴赛两款服务器96%的电源能效比，在现场引发了不少数据中心运维人员的热议。
“别小看这4%的差距。”一位来自华东某超算中心的负责人给记者算了笔账：一台AI服务器每天满负载运行，电源能效从92%提升到96%，单台每年可节省电费约1200元；若一个数据中心部署1000台，年省电费超百万。更重要的是，低能耗意味着散热压力减小，机房空调成本还能再降15%。“这就是为什么我们宁愿多花点钱买高能效机型——长期看反而是赚的。”
而0℃~35℃的宽温设计，则让服务器能适应更复杂的环境。对于边缘计算场景（如工厂、矿区的AI监控），无需额外搭建恒温机房，直接部署在工业环境中即可稳定运行。这一点，刚好契合了“AI向产业下沉”的趋势——当算力从云端走向工厂车间、田间地头，适应力就是核心竞争力。
从“卖硬件”到“造基建”：朴赛的13年算力积淀
在AI服务器赛道，朴赛算不上最“年轻”的玩家，但2012年成立的它，却用13年时间磨出了“全栈能力”。从通用计算到智算服务器，从高校科研到智慧金融，其服务的客户覆盖了AI算力需求最复杂的多个领域——这种积累，让它比纯硬件厂商更懂场景，比互联网大厂更懂硬件落地。
比如针对AI大模型训练的“突发算力需求”，朴赛不仅提供服务器硬件，还能配套定制化存储方案（最高十TB带宽），避免“算力强但数据传不动”的尴尬；针对中小企业的预算限制，其“分期扩展”设计允许客户先买4卡GPU，后期再升级到8卡，用最小成本启动项目。这种“硬件+服务”的模式，让算力从“奢侈品”变成了“可按需采购的基建”。
在WAIC现场，朴赛展位的人流始终不断。有科研人员拿着参数表追问内存扩展性，有企业IT负责人盘算着能效比带来的成本优化，还有创业者在询问边缘场景的适配方案——这恰好印证了一个趋势：智能时代的算力竞争，早已不是谁的GPU更多、参数更高，而是谁能像水电煤一样，精准、高效、低成本地满足每个场景的“刚需”。
当大模型、自动驾驶、工业AI的竞赛进入深水区，朴赛在WAIC 2025展出的两款旗舰服务器，或许只是一个开始。但可以肯定的是，那些能把“通用算力”转化为“场景化能力”的玩家，终将成为智能时代的“基建运营商”，这或许是朴赛留给行业的启示。