AI基础设施招标指南：GPU部署规格说明书撰写要点

更新于2025年12月11日

2025年12月更新： AI基础设施市场规模超过2500亿美元，数据中心支出预计到2030年将达到1万亿美元。5MW以上容量的采购周期已延长至24个月以上。数据中心空置率降至历史最低的1.9%，70%以上的新建项目在完工前已被预租——供应商正越来越多地选择客户，而非相互竞争。MLPerf基准测试正成为标准的招标规格说明语言；应避免使用专有指标。

Supermicro的AI工厂集群解决方案提供小型、中型和大型配置，从4节点32 GPU到32节点256 GPU不等，每种配置均经过预集成和测试，最高可达L12多机架集群级别。[^1] 这些产品展示了供应商打包方式如何影响采购决策，将NVIDIA AI Enterprise软件、NVIDIA Spectrum-X网络和经过验证的硬件配置捆绑成交钥匙解决方案。撰写AI基础设施招标书的组织必须了解这些捆绑产品，同时制定能够确保竞争性投标和运营适配的规格要求。

2025年，AI基础设施市场总收入超过2500亿美元，数据中心支出预计到2030年将超过每年1万亿美元。[^2] 尽管投资巨大，但对于需要5 MW以上容量的组织，采购周期已延长至24个月以上，电力供应、技术人才短缺和供应链限制造成了持续的瓶颈。[^3] 有效的招标书需要在应对这些市场现实的同时，以精确的方式捕获组织需求，从而支持供应商评估和合同谈判。

理解AI基础设施采购

AI基础设施采购与传统IT采购存在根本性差异。专用硬件、电力需求、冷却要求和集成复杂性要求招标书结构涵盖标准服务器采购所忽略的多个维度。

影响采购的市场动态

尽管供应量增加了34%，关键数据中心市场的空置率仍降至创纪录的1.9%低点，超过70%的新建项目在完工前已被预租。[^4] 容量限制改变了谈判格局，供应商往往在选择客户，而非为获得业务而竞争。招标书必须在规格精确性和保持供应商兴趣的灵活性之间取得平衡。

超过40,000家公司和400万开发者依赖NVIDIA GPU进行机器学习和AI项目。[^5] 这种集中度造成了供应分配挑战，供应商关系和下单时机对交付时间的影响与规格要求同样重要。组织应将招标时间与供应商产能规划周期相协调。

总拥有成本考量

GPU集群利用率通常在30-70%之间，这意味着组织安装的GPU容量是理论需求的1.5-3倍。[^6] 这一利用率现实影响了招标评估的成本建模。通过更好的编排实现更高利用率的供应商，即使单GPU成本更高，也可能提供更优的经济效益。

斯坦福2025年AI指数显示，推理成本从每百万token 20美元降至0.07美元，反映了硬件效率的显著提升。[^7] 技术的快速演进意味着今天采购的基础设施可能比传统IT资产更快在经济上过时。招标书应在初始部署的同时，明确更新和升级路径。

AI基础设施招标书结构

有效的AI基础设施招标书应包含技术要求、商务条款、交付与安装、支持期望和评估标准等章节。

技术要求规格

技术规格必须涵盖计算、网络、存储、电力和冷却要求，要足够详细以便供应商提交准确的方案，同时避免不必要的限制影响竞争。

计算要求应明确GPU代次、显存容量和互连要求。与其指定具体产品，不如描述多个供应商都能满足的性能要求。使用MLPerf等行业标准测试而非专有指标来规定基准性能期望。

网络要求涉及节点内GPU到GPU的通信以及跨集群的网络连接。明确所需带宽、延迟上限和拓扑偏好。InfiniBand与以太网的选择会显著影响供应商选项，应反映实际工作负载需求，而非假设。

存储要求明确训练数据访问的容量、带宽和延迟。高性能并行文件系统与标准企业存储有本质区别。应在工作负载层面规定IOPS和吞吐量要求，而非假设存储架构师了解AI数据模式。

部署范围定义

招标书必须明确定义部署范围，包括场地准备、安装、集成、测试和文档交付物。

场地准备责任需要在客户和供应商之间明确划分。配电、冷却基础设施和物理空间准备是主要的成本和进度项目。责任划分不清会导致争议和延误。

集成测试规格确保交付的系统在实际工作负载下满足性能要求。在供应商提交方案前，定义验收测试程序、性能基准和通过/失败标准。模糊的验收条款会在交付时引发争议。

文档要求规定供应商必须提供的操作程序、维护指南和培训材料。AI基础设施的运营复杂性超过典型IT系统，文档质量对运营成功至关重要。

关键规格领域

AI基础设施招标书中有几个规格领域需要特别关注。

GPU配置规格

GPU规格应涵盖硬件能力和软件栈要求。

A100和H100等数据中心GPU适用于需要NVLink互连的多节点训练集群。[^8] 消费级GPU缺乏生产AI工作负载所需的显存容量、互连带宽和企业功能。规格应要求数据中心GPU分类，而无需不必要地限制具体型号。

显存容量要求取决于模型大小和批量配置。当前大型语言模型训练需要每GPU 80GB或更多显存才能高效运行。应根据预期工作负载分析而非当前产品可用性来规定最低显存要求。

软件栈要求应明确CUDA版本兼容性、驱动管理能力和容器运行时支持。软件生态系统对运营成功的重要性与硬件规格同等重要。

网络架构规格

网络架构设计显著影响训练性能和运营灵活性。

将所需的对分带宽指定为端点总带宽的比例。全对分带宽确保无论流量模式如何都能保持一致的性能，但会增加成本。记录证明带宽要求合理性的工作负载分析。

延迟规格应反映集合操作要求。All-reduce延迟直接影响训练迭代时间。规定最大可接受的延迟百分位数，而非会掩盖尾延迟问题的平均值。

冗余和故障转移要求防范网络组件故障。定义可接受的故障场景、故障转移时间上限和冗余级别。AI集群中的单点故障会影响数百个昂贵的GPU。

电力和冷却规格

电力和冷却规格涉及容量和效率要求。

电力容量规格必须涵盖峰值和持续功耗。GPU集群在突发工作负载期间可能短暂超过持续额定功率。规定电力供应裕度要求和测量方法。

冷却容量规格涉及散热和热量分布。高密度GPU机架集中产热，需要定向冷却策略。规定最高进气温度、允许温度范围和监控要求。

使用电源使用效率（PUE）等指标的效率目标建立运营成本预期。现代AI数据中心目标PUE低于1.2。规定效率目标和验证测量方法。

评估标准制定

招标评估标准应能够在技术合规性、定价、交付能力和支持质量等方面实现客观的供应商比较。

技术合规性评分

技术合规性评估验证方案是否满足强制性要求，并对可选功能进行评分。开发涵盖各规格领域的评分矩阵，权重应反映组织优先级。

基准要求便于跨方案进行性能比较。规定所需基准测试、测试条件和提交格式。MLPerf训练和推理基准提供行业标准比较点。[^9]

NVIDIA、Intel和AMD的参考架构提供供应商应达到或超越的基线配置。招标书可以引用这些架构，同时允许供应商在具有优势的领域进行创新。

定价评估方法

定价评估必须涵盖部署生命周期内的购置成本、运营成本和总拥有成本。

购置成本包括硬件、软件、安装以及任何所需的场地准备。要求提供详细的成本明细，以便跨方案进行组件级比较。

运营成本估算应涵盖预期运营寿命内的电力消耗、冷却、维护和支持。提供效率优势的供应商可能通过运营节省来证明更高购置成本的合理性。

生命周期成本建模应反映预期的技术更新周期。AI基础设施可能每2-3年需要GPU升级，而支持基础设施的服务期限更长。招标书应规定升级路径要求和未来GPU代次的定价。

供应商能力评估

供应商能力评估评估其交付所提方案和提供持续支持的能力。

交付业绩验证审查供应商在类似部署方面的经验。要求提供规模和复杂度相当的安装项目的客户参考。联系参考客户验证所声称的能力。

支持能力评估审查人员配备、响应时间和升级程序。AI基础设施问题通常需要超出典型IT支持的专业知识。验证支持团队在GPU特定故障排除方面的资质。

财务稳定性评估确保供应商能够履行多年承诺。AI基础设施合同通常涵盖多年的支持和升级义务。供应商的财务困难可能使客户陷入系统无人支持的困境。

专业采购支持

AI基础设施采购的复杂性需要大多数组织内部缺乏的专业知识。技术规格、供应商格局导航和合同谈判需要通过多次部署积累的经验。

Introl的550名现场工程师支持组织完成AI基础设施采购和部署。[^10] 该公司在2025年Inc. 5000榜单中排名第14位，三年增长率达9,594%，反映了对

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