调用AI API与自建大模型是两回事。华南某头部工业AI企业以3台亿万克G882N7+组成24卡H20训练/推理集群，承载685B、400B、1000B级模型训练与推理；业务上线周期由半年缩至4个月，训练周期缩短35%，机房改造成本节省40%。

一、产品核心价值：亿万克G882N7+

客户选择的是亿万克G882N7+服务器，3台组成24卡H20分布式训练/推理集群，为不同业务场景的模型部署提供支撑。核心价值集中在三个方面。

价值点1：卡间高速互联，训练不等数据

决定训练快慢的，是卡间互联。每台服务器内8张加速卡通过HGX NVLink直连，卡间带宽达900GB/s级；跨机每台再配8张400G高速网卡，延迟压到2微秒以内。

两层连接全部打通后，一套集群统一调度从240亿到1000亿参数的模型。

价值点2：大显存大内存，扛住长上下文与高并发

单张加速卡141G显存、单机1TB内存，把长上下文和推理的缓存都留在本机，不用到处找数据。

实测256K长上下文、100并发场景下，首字响应小于500毫秒，生成速度超过每秒60个token。

价值点3：一套集群承载多个千亿模型

该企业的模型不是一种：DeepSeek、千问、Kimi这类不同体量、不同用途的模型都要跑。

借助8卡互联加FP8多精度支持，集群能同时承载685B、400B、1000B级的异构模型。

统一资源池化调度，谁有任务谁上，不用为每个模型各买一套硬件。

关键参数一览

表1 关键参数一览

数据来源：亿万克官网

二、目标客户的常见痛点

华南某头部工业AI企业要建的不只是一个“调用智能体的前端”，而是一个能自己养模型、跑训练、提供推理服务的算力底座。自建之前，它面临四类典型痛点。

表2 目标客户常见痛点

三、典型应用场景与解决方案

表3 典型应用场景

对应上述场景，方案用3台G882N7+组成24卡H20训练/推理集群，统一支撑模型训练与推理服务。

表4 部署操作指引（五步）

四、上线效果：关键数据

集群上线后，训练、推理与业务交付的关键指标均出现可量化变化。

表5 上线效果数据

注：以上数据为该客户项目上线后的实测与统计结果。

五、常见问题FAQ

Q1：3台服务器能承载多大参数的模型？

经HGX NVLink与400G跨机互联统一调度，集群可承载240亿至1000亿参数的模型；实测可同时运行685B、400B、1000B级异构模型，并支撑3个千亿级FP8模型推理。

Q2：训练与推理能否共用一套集群？

可以。该集群为训练/推理一体设计，采用统一资源池化调度，按任务分配算力，资源池化利用率超过75%。

Q3：部署周期与改造成本如何？

本案例中，业务上线周期从半年缩短至4个月，训练周期缩短35%，机房改造成本节省40%。

从“调用AI”到“养好自己的AI”，企业需要把训练、推理和多场景应用真正串起来。底座搭稳了，大模型才能跑得动、用得顺，更快走进业务现场。

结语

误把 API 调用当自建、为每个模型重复买硬件，是多数企业自建大模型的两道坎。亿万克 G882N7 + 给出的解法很直接：3 台 24 卡训推一体集群，统一调度千亿参数模型的训练与推理，资源池化利用率超 75%。底座搭稳，AI 才能从办公助手真正走进工业现场。