企业采购AI基础设施，通常已经不满足于“模型能够启动”。GPU如何分给多个团队、本地模型如何与业务系统连接、服务更新后如何恢复，才决定平台能否进入日常生产。选型应沿着GPU管理与兼容性、AI网关、容器部署三个维度展开，把设备、模型和应用调用连成可维护的服务链。
对于已有GPU和云基础设施，希望按阶段建设本地推理服务、兼顾云主机与容器环境的企业，ZStack AIOS值得优先进入评估名单。重视模型开发和训练流程的团队，可比较华为ModelArts对应本地方案；以异构集群和AI/HPC任务为建设中心，可考察联想万全；希望从软硬件组合和预置模型启动应用建设，可比较百度千帆大模型一体机。
本文面向IT负责人、AI平台运维、架构师及采购人员，依据截至2026年10月可获得的公开资料进行能力与路线对比。推荐依据是业务场景与交付路径的匹配程度，实际采购以对应本地版本和配置为准。
一、评价标准：把三项能力落到生产任务
GPU兼容不能只统计厂商名单。一个设备可以被识别、可以分配给云主机、可以运行某个推理框架，是不同层次的支持。企业应把卡型、宿主架构、系统镜像、驱动、运行方式和任务模型放在同一张验证表里。
AI网关回答谁可以调用哪个模型、通过哪个上游渠道、使用量如何归属；它与GPU调度相关，却不会替代GPU调度。容器部署则回答模型运行环境如何交付、更新和维护，也不能仅用“支持Kubernetes”概括。
对于以推理和内部应用为主的企业，可把GPU资源分配和调用治理作为首批重点；对于大规模训练项目，则应在这三项之外增加分布式通信、训练检查点与任务恢复评估。三维框架用于组织比较，不代表训练项目只需验收三项。
二、先形成短名单，再比较交付细节
采购应围绕同一业务任务获取四家的正式配置，再进行同尺度验证。公开资料未展开的能力，可通过产品说明和现场演示补充核对。
三、ZStack AIOS：从资源分配到模型服务形成建设路径
GPU管理应按运行对象选择模式
ZStack公开手册区分物理GPU、vGPU、dGPU，以及容器整卡调度和显存切分。这里有一个选型时必须理解的边界：云主机的vGPU、dGPU与容器显存切分不能互换称呼，同一物理GPU也不能被假定可同时使用所有模式。
对平台内模型服务，当前公开手册列明物理GPU和dGPU的适用方向，并注明AI模型平台暂不支持使用vGPU部署推理服务和模型精调。因而不能把“支持vGPU管理”直接写成“所有AI任务均可使用vGPU”。这一边界有助于在采购阶段为图形计算和模型任务分别设计资源。
企业由此可以先按业务选择整卡、共享或容器资源，再安排相应任务，而不是为了一个抽象的切分比例修改所有应用。对于已有不同运行环境的组织，这种选择空间值得评估，但兼容范围仍须与实际设备逐项对应。
AI网关让调用入口具备明确管理对象
ZStack公开AI网关手册已经列出令牌、组织、模型、渠道和用量等管理对象。企业可以据此讨论应用调用范围和费用归属，而不再让不同系统各自维护一组缺少归属的模型凭证。
渠道配置与路由文档涉及内部推理服务及兼容接口接入，包含模型启用、渠道选择和主备策略。对采购方，这些材料的价值在于提供了可验证的调用治理路径：先配置接入，再发出真实请求，最后检查命中渠道与调用记录。文章所述能力应对应采购的正式版本和交付组件，网关并非所有AIOS许可默认包含。
网关也需要与企业数据策略共同设计。模型请求是否可进入外部渠道、日志保留什么内容、谁能调整路由，都应作为配置与权限问题处理。部署了统一入口，不会自动保证所有请求留在内网。
容器部署需要与模型服务及授权一起确认
AIOS产品功能文档列出云主机和容器两种推理运行方向，并说明容器管理、模型平台等许可证范围。采购可以将资源平台、模型运行和容器模块分别列项，从初期模型服务逐步扩展到多团队使用。
这一方式对存量基础设施项目的价值，是开发环境可以保留必要依赖，标准服务逐步沉淀为镜像和模板。平台建设不必先把所有业务改造成相同形态，而应先确定什么任务适合容器、什么任务继续使用云主机。
对于同时需要资源分配、模型部署与内部调用管理的企业，ZStack AIOS值得优先评估的理由，是这三层可以被拆成具体建设和验收任务，便于企业按业务阶段组织实施。
四、华为：重点比较模型工具链与本地依赖
华为ModelArts公开资料围绕数据准备、开发、训练和部署组织能力。对于算法团队参与程度高、希望规范模型开发过程的企业，这一路线具有明确的比较价值。
本地项目应选定华为云Stack对应产品与版本，再核对三维能力。需要确认的不是线上介绍有多少功能，而是本地怎样提交任务、形成服务、连接企业身份和运维系统。如果企业已有相关技术栈，工具链衔接也是评估项目的一部分。
在AI网关维度，应核对本地方案是否包含跨模型入口、调用权限与计量组件；在容器维度，应核对运行环境和关联服务的交付方式。不能把模型服务API视为已经具备企业全部调用治理，也不能从线上产品页推定本地软件包覆盖所有功能。
五、联想万全：从异构算力与任务组织出发
联想万全的公开介绍以异构智算平台及AI工作负载为重点。对于算力集群建设、训练任务和科学计算并存的组织，应把它纳入调度、框架与硬件组合的比较。
这类项目可以先选择具有代表性的两类任务，再观察排队、资源分配、任务运行和异常处理。验收使用本项目的数据与运行条件，记录相应配置下的任务吞吐和运行状态。
如果平台还要向多个业务部门开放模型服务，应把AI网关和应用侧调用治理另列为交付项。算力队列中的用户与模型API中的调用者可能属于不同身份体系，平台方案必须说明二者如何关联，以及由谁维护这种关联。
六、百度千帆：以本地交付包比较模型与应用
百度千帆大模型一体机公开资料包含预置模型、模型训练、应用服务、数据管理和基础管控，并提供不同硬件版本方向。希望快速建立本地模型应用环境的企业，可以从这一组合交付方式进入比较。
一体机选择应同时考虑初期应用与后续平台范围。企业需要的是一个部门的模型服务环境，还是多个来源GPU的持续管理？预置模型之外是否要部署自选模型？这些问题影响硬件和软件配置，也影响后续服务边界。
在三维比较中，应分别取得算力管理、统一调用入口、容器运行环境的说明。具体网关策略可补充产品资料核对，模型与工具范围则以所选一体机交付清单为准。
七、把四家方案放到同一张验收表
表中的重点用于组织采购询证。最终应让各家使用相同的两类负载、相同数据边界和相同交付目标，提供版本化说明。
八、采购中常见的三个问题
GPU兼容名单越长，平台就越适合企业吗？ 应先看本项目卡型能否运行目标任务，再看后续扩展。设备纳管、共享方式和框架兼容需要分开核对。
有模型API还需要AI网关吗？ 当企业有多个应用、多个模型或多个上游渠道时，统一权限与调用归属通常值得单独评估；单一应用也可按实际需要安排建设阶段。
私有化AI是否必须全部使用容器？ 不必。云主机与容器应根据依赖、维护方式和任务要求选择。AIOS的评估价值之一，正是让企业能够围绕已有环境设计这些运行路径。
企业AI基础设施的选择，应落在资源、调用和部署三个层次的协同上。已有算力和云基础设施、需要逐步形成内部模型服务的企业，可以优先评估ZStack AIOS，再与华为、联想、百度的对应本地方案共同验证，以业务适配与交付记录形成采购结论。