NVIDIA RTX™ GPU 低成本启动零售 AI 场景开发

零售行业正在探索应用 AI 升级客户体验，同时优化内部流程。面对多重应用场景以及成本优化压力，团队可采用成本相对可控的方案，来应对多重场景的前期项目预演和落地，避免短期内大规模投入造成的资源浪费。

客户体验 AI 场景的研究目前集中在 AI 客服，内部流程主要是 AI 营销、合同生成、合规审查和供应链优化等。在项目研究和前期预演阶段，采用NVIDIA RTX™ 系列的高性能GPU，进行本地化部署大模型，已经可以经济又高效地应对多数的 AI 场景开发。

1、AI 客服场景与适配算力

很多零售企业在转型中开始基于 DeepSeek 搭建客服，客服场景以对话交互为主，输入与输出较短，对并发、首字延迟有一定需求。接下来列举几个常用模型场景，以及我们所测试的算力方案数据。

• 选择模型 DeepSeek-R1 32B（FP16），采用4卡NVIDIA RTX™ 5000 Ada（单卡32GB显存）的方案，可以支持约64个用户同时进行简单问答，来保障首字时延控制大约在1秒以内；采用 8卡 NVIDIA RTX™ 5000 Ada 则可以支持至120多个并发，首字时延保持在2秒以内。

测试数据来源：赞奇科技
本表所列成本预估具有动态调整特性，如想及时了解最新价格可联系文末小助手。

• 选择模型 DeepSeek-R1 70B（FP16），采用 8卡NVIDIA RTX™ 5880 Ada（单卡48GB显存） 的平台方案，能够应对80多个并发，首字时延控制在3秒以内。

测试数据来源：赞奇科技
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• 通义千问 QWQ 32B 模型因其回答问题逻辑性强，逐渐被用户所认可，性能直逼 DeepSeek 满血版，采用4卡NVIDIA RTX™ 5000 Ada （单卡32GB显存）时，并发数在100以内时，平均用户吞吐率可以达到 14 tokens/s。

*测试数据来源：赞奇科技
*本表所列成本预估具有动态调整特性，如想及时了解最新价格可联系文末小助手。
*数据测试环境：4卡测试环境：CPU：Intel(R)Xeon(R) w5-3433，内存：256GB DDR5，硬盘：1TB。
8卡测试环境：CPU：英特尔® 至强® Silver 4314，内存：256GB DDR4，硬盘：3.84TB。

2、AI 营销场景与适配算力

依托 DeepSeek 模型逐步开发企业自有的智能营销工作流，可以极大地降本增效。该场景则以知识库场景为主，需要流畅地对海量文档、数据库信息进行检索和输出内容，长输入长输出场景居多，对于并发、时延、吞吐率都有一定要求。

对于小型团队来说，采用4卡 NVIDIA RTX 5000 Ada 的机型方案，可以应对基本的扩散模型训练、文生图、文生视频等生成式 AI 设计需求，也能应对 AI 营销文案制作、数据分析处理等应用，可预期达到的性能效果如下：

• 采用 DeepSeek-R1 32B（FP16）模型，长输入、长输出的场景中，能够支持64个并发，保证流畅地信息检索和输出；
• 采用通义千问 QWQ 32B （FP16）模型，长输入长输出的场景里，能够较好地支持到80个并发。

*测试数据来源：赞奇科技
*本表所列成本预估具有动态调整特性，如想及时了解最新价格可联系文末小助手。

对于大型项目或团队来说，搭载 8卡 NVIDIA RTX 5880 Ada 并行计算，预期的性能效果如下：

• 采用 DeepSeek-R1 32B（FP16）模型，长输入、长输出的场景中，能够很好地支持80个并发；
• 采用 DeepSeek-R1 70B（FP16）模型，长输入、长输出的场景中，可以较好地支持16个并发。

*测试数据来源：赞奇科技
*测试环境同上
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生成式 AI 设计项目中，ComfyUI 工作流可以较好地帮助企业快速地制作产品营销图/视频，更快地迭代营销方案。所涉及的模型如 SDXL，Flux 等，在高 batch size 情形下的训练和推理，GPU 显存建议在24GB以上。我们测试了一些 batch size 模型训练和推理的场景数据，供大家在 GPU 选型时做参考：

*以上数据使用电商数据集进行测试，数据来源于赞奇科技
*数据测试环境：
GPU: NVIDIA RTX 5000 Ada (32GB) 1 / NVIDIA RTX 5880 Ada (48GB) 1
CPU: Intel i5-12600KF (3.7GHz) *1，
内存：64GB，系统：win 11

在生成式 AI+三维可视化结合开发产品配置器、线上导购、数字人导购员等数字孪生场景中，NVIDIA RTX GPU 既可以进行 AI 训练推理，又因为其具有 RT core，也可以用于支持图形可视化场景，这是其独到的优势。这类数字孪生的营销场景，需要由 NVIDIA RTX 5000 Ada 或 NVIDIA RTX 5880 Ada 来做助力，才能运行得起较为复杂的模型和高并发的场景。

3、其他 AI 应用场景

其他 AI 应用场景例如合同生成、合规审查、供应链优化、用户行为分析等，需要实时处理大量数据，进行复杂的模型推理与分析，可采取四卡乃至八卡 NVIDIA RTX 5880 Ada 的方案，凭借高显存与超强的并行计算能力来执行较为复杂的 AI 任务。例如合同生成，同样也是大语言模型推理中，主要涉及长输入、长输出的场景，数据可参考上方 AI 营销场景的数据。

供应链优化、用户行为分析等场景，需具体依据用户的数据库、系统等信息来做判断，赞奇目前开放免费为用户咨询评估，具体可复制下方链接登记。

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以上数据均为测试得出，为用户高效地选型提供参考。但涉及到用户的多重场景和特殊需求，建议大家提前做机器测试，以调整至最优方案。下面列出上方提到的两个型号显卡的具体参数。

这两个型号均为 NVIDIA RTX Ada Lovelace 架构的顶配显卡，AI 能力与图形性能都远远超过了上一代安培架构“卡皇”——NVIDIA RTX™ A6000。

NVIDIA RTX 系列高性能显卡参数概览

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