五、小结：用入门级N卡的价钱 买了接近旗舰级N卡的显存容量和推理性能

凭借CUDA生态的支持，NVIDIA的GPU在特定的生产力与AI方面的确有无可比拟的性能优势。

但是在大模型时代，显存即正义。

96GB显存意味着你可以本地运行参数量更大的模型，比如千亿级参数GPT-OSS-120B、LLaMA-3-130B对于4卡Arc Pro B60 24GB完全不是问题。

同样价位的NVIDIA RTX Pro 2000 16GB，4卡合计64GB显存，这是一个相对尴尬的显存容量，只能运行70B模型。在面对千亿级模型时必须极致量化压缩显存，且仅支持短上下文低负载推理，完全无法支持训练和微调。

而在性能方面，Arc Pro B60 24GB几乎展现出了碾压性优势。

同样是4卡并行运算（Llama-3.1-8B-Instruct FP8），4xArc Pro B60 24GB比起4xRTX Pro 2000 16GB要强了50%左右，在并发数为100的情况下，凭借96GB大显存，高负载（Batch 100）下，Intel 方案达到了 2110 Tokens/s，而同样价位的NVIDIA方案仅为 1279 Tokens/s。

Intel的领先幅度超过了65%。

在运行1200亿参数的GPT-OSS-120B时，Arc Pro B60 24GB在预填充（Prefill）阶段展现出了极强的爆发力，并发数为1的时候，Mean TFT (首字延迟)仅为91.37ms。

当并发数达到60之后，4张Arc Pro B60 24GB的吞吐量超过了701 tok/s，能满足千人同时在线聊天。

对于想要组建高性能本地 LLM 推理站的企业而言，5000元的Arc Pro B60 24GB显然是更具性价比的选择。

要知道NVIDIA类型算力的24GB专业卡，其售价几乎是Arc Pro B60 24GB的4倍左右。

很简单的结论：Arc Pro B60 24GB能让用户以入门级N卡的价钱，买了接近旗舰级N卡的显存容量和推理性能。