11月12日消息，惠普ZGX Fury G1n AI Station近期在美国市场开售。 这款机器采用塔式机箱，搭载英伟达GB300 Grace Blackwell Ultra超级芯片。美国市场起售价为13.2万美元，约合人民币88万元。 看到这个价格，先不用急着拿它和普通台式电脑比。ZGX Fury面向的是企业、科研机构和AI开发团队，主要工作是运行、微调和部署大型AI模型。 ZGX Fury此前已经发布，此次公布的是美国市场的具体售价。惠普美国官网也列出了不同显卡配置的产品页面。 机器的核心是NVIDIA GB300。它将一颗72核Grace CPU与一颗Blackwell Ultra GPU集成在一起，CPU采用Arm Neoverse V2架构。 相比处理器核心数，更吸引AI开发者注意的是内存容量。 这台工作站提供总计748GB的一致性内存，其中包括496GB LPDDR5X系统内存，以及252GB HBM3e GPU显存。两部分内存通过高速互联协同工作，但它们的类型和带宽并不相同。 其中，LPDDR5X内存带宽最高为396GB/s，HBM3e显存带宽达到7.1TB/s。对于需要频繁读取大量数据的AI任务来说，容量和带宽都很重要。 惠普公布的数据显示，ZGX Fury在FP4精度下的AI算力最高可达20 PFLOPS，支持在本地运行最高1万亿参数规模的FP4量化模型。 这里说的“运行”，主要指模型推理，也就是让已经训练好的模型处理用户输入并输出结果。能运行万亿参数模型，并不意味着这台机器可以从头训练同等规模的模型。 惠普美国官网还提到，748GB内存可用于加速千亿参数级模型的本地微调。对于有内部数据、需要反复调整模型的团队，一台本地工作站可以让部分开发流程留在自己的环境中完成。 不过，本地部署也有自己的账要算。机器购置、电力、维护，以及模型部署和管理，都需要投入。它是否合适，要看团队的使用频率和工作需求。 再来看价格。美国市场目前有三种配置： 基础版售价为13.2万美元，约合人民币88万元。该版本没有额外配备独立显卡，使用GB300内置的Blackwell Ultra GPU。 增加一张RTX PRO 2000 Blackwell显卡后，售价为13.3万美元，约合人民币88.7万元。这张显卡配备16GB GDDR7显存。 更高配置加入RTX PRO 4000 Blackwell SFF显卡，配备24GB GDDR7显存，售价为13.6万美元，约合人民币90.7万元。以上人民币金额按原消息所用的约略汇率换算，实际会随汇率变化。 最高配置的两颗GPU显存加起来是276GB，但这个数字需要看清楚：252GB HBM3e属于GB300内的GPU，24GB GDDR7属于额外安装的RTX PRO 4000，两者不是一整块276GB显存。 因此，看到“276GB GPU显存”时，也要留意具体软件能否利用不同GPU上的资源，不能直接按单张显卡的显存容量理解。 机身方面，ZGX Fury采用液冷设计，配备1600W电源，支持最高32TB存储空间。扩展方面，惠普提供3个PCIe 5.0插槽，其中包括1个x16插槽和2个x8插槽。 网络接口同样体现了它的工作站定位：机器提供两个400Gbps QSFP112高速接口，可用于连接其他工作站，扩展AI计算资源。 除了竖放在桌边，ZGX Fury还支持安装到5U服务器机架。对已经有机房或实验室设备的团队来说，这种设计方便统一部署和管理。 软件方面，机器预装Ubuntu 24.04 LTS，并配有NVIDIA AI开发工具。惠普还提供Z Toolkit和Z Runtime，分别覆盖模型开发、测试以及部署运行等环节。 除了美国，日本惠普也已公布当地产品信息：ZGX Fury于10月27日在日本开售，含税起售价为2849万日元。日本版配置和美国版有所不同，购买时仍需以当地页面为准。 从产品定位来看，ZGX Fury最值得关注的并非“88万元买一台电脑”，而是企业能否把原本依赖远程服务器的一部分AI开发和推理工作，搬到自己的办公室或实验室里。对确实需要本地处理大型模型的团队来说，这才是它要解决的问题。 【注：所有信息均来自网络/官方，仅供参考，本文为原创，欢迎转载，侵权必究。】 特别