评估维度：价格、推理性能、多用户并发、功耗、软件支持与部署难度。面向开源大模型与多模态推理的中小型企业/团队。一、结论先行生产高并发与综合性价比：优先“魔改 RTX 4090（单/多卡）”。CUDA/TensorRT 生态最稳，vLLM/SGLang/LMDeploy 批处理把并发榨满。容量与稳定优先、预算可控：二手 Tesla V100（32GB 更佳，多卡更香），NVLink 友好。低功耗一体化的研发/原型：NVIDIA DGX Spark 与 Mac Studio。超低预算/过渡体验：魔改 2080 Ti、商家款“AMD AI Max 395”迷你机（生产慎用）。二、对比表（简版）方案价格（参考）推理性能并发能力功耗（满载）软件支持成熟度适用场景魔改 RTX 4090上万元级（渠道差异大）8–13B 量化吞吐强，延迟低；24GB 对超大模型吃紧借助 vLLM/SGLang 等高高，需要良好供电/散热极成熟（CUDA/TensorRT/Triton/NIM）主力在线服务与多租户并发二手 Tesla V100 32GB数千至上万元（看成色）原始吞吐不及 4090，但32GB/HBM2对 13B/33B 友好多卡+NVLink 容量强，长上下文更稳中等，机架风道要求高成熟（CUDA），工程案例多容量优先的稳定中型服务NVIDIA DGX Spark数万元级一体机统一内存大，峰值吞吐一般小中模型配合批处理尚可低，办公友好预装 NVIDIA AI 平台，上手快研发/原型/隐私场景本地化Mac Studio（M 系列）两万至四万+（按内存）MLX/MPS 跑 8–20B 顺滑，训练/大并发一般个人/小组级低且稳定成熟（Apple 生态），服务端广度一般创作+研发一体，小规模推理魔改 RTX 2080 Ti数千元（二手）7B 可用，13B 吃力弱，易显存受限中等成熟但老旧（CUDA）入门/学习与过渡“AMD AI Max 395”迷你机数千至一万+小模型可用，吞吐有限弱，稳定性依赖驱动低ROCm/驱动需自测轻量离线/体验，生产慎用三、逐项点评魔改 RTX 4090优点：算力强、带宽高；生态最完善；多模态/视频链路支持好。配合连续批处理、KV 管理、推测解码可显著提高 QPS。缺点：24GB 显存对 70B/超长上下文紧张；无 NVLink；功耗与线材/散热要专业化；灰市保修风险。适用：8–13B 主力在线推理，RAG/工具调用/多用户并发。二手 Tesla V100（32GB 优先）优点：32GB HBM2 容量与带宽均衡；NVLink 友好；数据中心稳定性强。缺点：单卡吞吐不及新卡；多为被动散热，需服务器风道与主板电力匹配。适用：容量/稳定优先的中型服务，多卡场景尤佳。NVIDIA DGX Spark优点：开箱即用，一体化软件栈；统一内存大、静音低功耗；适合桌面/边缘研发。缺点：内存带宽限制，prefill 吞吐不高；不适合大规模生产吞吐。适用：团队研发、PoC、隐私数据本地实验与演示。Mac Studio（M 系列）优点：统一内存高带宽、系统稳定、噪音低；MLX/MPS/llama.cpp(Metal) 生态完善。缺点：服务端并发与训练能力有限；内存不可升级、价格随配置陡增。适用：创作+研发主机，小中模型本地推理与 Demo。魔改 RTX 2080 Ti优点：入手成本低，CUDA 生态可用。缺点：11GB 显存限制明显；带宽与能效落后；并发弱。适用：学习/过渡，不建议生产。“AMD AI Max 395”迷你机（商家命名）优点：低功耗、小巧静音、128GB 系统内存可用作共享显存。缺点：ROCm/驱动与框架兼容性需自测；吞吐与并发显著落后；稳定性易受驱动影响。适用：轻量离线/个人体验，生产谨慎。四、选型与落地建议追求“稳产+高并发”：优先 4090；若更看重长上下文/容量，多卡 V100 更稳。研发与低功耗：DGX Spark 与 Mac Studio 更像“好用的工作站”，不以吞吐取胜。优化关键：使用 vLLM/SGLang/LMDeploy/TensorRT‑LLM 做连续批处理与 KV 缓存管理；选择 4bit/5bit 量化与合适的分词/采样参数；为消费级多卡采用多实例多租户而非模型并行。工程配套：重视散热风道、供电与线材安全；磁盘 NVMe、网络 10/25/100GbE；监控与压测（Prometheus/Grafana、SLA 回归）要常态化。五、风险提示“魔改/二手/矿卡”存在质量与保修不确定性，生产需做备件冗余。价格随地区/渠道波动显著，表述为区间级参考；以实时报价为准。“AMD AI Max 395”为商家型号，并非官方产品线，务必先做兼容性验证。总结：若你以 8–13B 量化模型为主并追求高并发与最稳生态，首选 4090（单/多卡）；若偏好容量与稳定、预算可控，V100 多卡是务实之选；DGX Spark 与 Mac Studio 更适合研发与低功耗本地实验；2080 Ti 与 AMD 迷你机仅作体验与非关键应用。