2025 地端 AI 算力大比拼：5060 Ti／5070 Ti／5090／RTX 6000 Ada／DGX Spark 該選哪個？

基於自己研究的重點，隨著大型語言模型（LLM）推論需求大幅上升，地端部署也成為許多開發者、研究團隊或產品應用所重視的選項。這次，我們聚焦於N家(Nvidia)五款市面上不同定位、不同規格的顯示卡／系統，從「CUDA 核心數」、「記憶體頻寬／容量」、「價格」和「功耗」這些對於 LLM 地端推論的關鍵指標，逐一比較，幫助你在地端選擇合適方案。

話不多說，直接先把這次要拿來比較算力的顯卡或系統的關鍵規格，整理如下：

*參考資料：WikiPedia，Nvidia-RTX6000，DGX Spark

各產品在 LLM 地端推論角度的比較

1. RTX 5060 Ti 16 GB — 入門方案

• 在核心數與頻寬方面屬於「入門級」，但對於較小的 LLM推論，可提供基本能力。

• 優點：在於價格較低、功耗小，適合預算有限、或剛開始進入 LLM 本地運行的用戶。

• 限制：記憶體容量與頻寬不大，若context window 增長或多模型並行，其瓶頸將顯現。

• 建議：若推論< 3B ，並且預算有限，這張卡是地端的合理選擇。

2. RTX 5070 Ti 16 GB — 中階方案

• 核心與頻寬比 5060 Ti 明顯提升，對於中型 LLM （<7B）的推論更有餘地。

• 優點：地端部署成本與功耗CP值最高的選擇，是「價格與效能」的良好平衡點。

• 限制：記憶體仍為 16 GB，對於大型模型或多模型併發仍可能不足，系統電源需求較高。

• 建議：當你希望能讓使用者感受到一定程度的使用體驗時，這張卡個不錯的選擇。

3. RTX 5090 32 GB — 高階方案

• 在核心數與頻寬上極具優勢，非常適合大型 LLM 推論及地端部署使用。

• 優點：處理長 context window、多模型併發、或者輕量化訓練，這卡是你的最佳選擇。

• 限制：成本高、功耗與系統要求非常大（如 575W、強大電源／散熱／主機板支援必須），而且是目前終端零售商可購得的最高規格顯卡。

• 建議：適合預算充裕、系統設計完善、並且確定需要大型模型推論場景的使用者。

4. RTX 6000 Ada 48 GB — 專業級方案

• 雖為「顯示卡」定位，但是一張工作站等級的專業卡（且具備 48 GB的ECC 記憶體、960 GB/s 頻寬），可作地端 LLM 推論／部署使用。

• 優點：記憶體容量大、頻寬高，對長時間運行＋多模型併發，是上上之選。

• 限制：價格極高，且功耗／系統需求還是比遊戲級顯卡高。若只是做小型模型推論，可能有點浪費，通常是選定模型對於記憶體的限制，才會選此卡。

• 建議：需長期穩定的 地端LLM 推論，並且預算足夠時，才會選此硬體。

5. DGX Spark —  LLM 推論／部署方案

• 專門為 LLM 推論／開發設計：基於 128 GB 統一記憶體優勢，這對於地端推論而言，這對於一般常用的地端模型推論或者甚至是訓練來說，此「記憶體容量」非常具有優勢。

• 優點：功耗低（約 240W）、系統門檻低、成本比多卡串接來取得更大記憶體來說，是個很吸引人的方案。

• 限制：因為頻寬偏低 (273 GB/s)，因此對 extremely large 模型（上百億參數）或者高併發場景可能成瓶頸。

• 建議：若你為地端模型的訓練、開發／部署用途、且模型規模為不大，但有高記憶體需求時，DGX Spark 是個不錯的選擇。

綜合比較與選擇建議

• 如果你剛開始進入 LLM 地端推論、預算有限、模型規模較小 → 選 RTX 5060 Ti。

• 若你模型稍大、希望在價格與效能上取得平衡 → 選 RTX 5070 Ti。(地端應用推薦)

• 如果你想在地端做高效能、多模型併發或者長 context window 推論 → 選 RTX 5090。

• 如果你為專業用途、創作＋LLM 部署、需要大 VRAM＋高穩定性 → 選 RTX 6000 Ada。

• 如果你專注於地端 LLM 訓練／部署、希望成本較低、模型為中型 → 選 DGX Spark。

功耗及電費評估

竟然我們在整理時，一併提到了TDP，哪麼我們當然要來看看不同選擇帶來的電費差異，畢竟若是長時間營運的狀況下，電費有時候也是一個需要認真評估的成本。

下面就直接以NVIDIA DGX Spark、GeForce RTX 5070 Ti 16 GB和AWS雲端來做個比較，如果每個月使用率為300小時的話，相對的代價是多少？，這邊我們就以商用電費來進行成本估算，讓你看 12 個月內各方案大致投入電力成本。

假設參數

• 電費：取台灣工業／商業較高階電率約 NT$4.3／kWh（參考值）

• 系統功耗估算：

  • DGX Spark 約 240W（0.24 kW）

  • RTX 5070 Ti 顯卡功耗約 300W +系統主要元件假設300W = 600W (0.60 kW)

• 每月小時計算：300 小時

• 12 個月累計使用成本 + 初期投入。

• 初期投入（地端方案）假設：

  • DGX Spark：假設NT$ 130,000（UDS:$3,999）

  • RTX 5070 Ti ：顯卡+系統其他成本假設 NT$ 80,000

地端 DGX Spark

• 電費／月 = 功耗0.24 kW × 300 h × NT$4.3 = 約 NT$361 （0.24×300=82kWh × 4.3 ≈ 353）

• 年電費 ≈ NT$4,236

• 年總成本 = 初期 NT$130,000 + 年電費 NT$4,236 ≈ NT$134,236

地端 RTX 5070 Ti (成本最低)

• 電費／月 = 0.60 kW × 300 h × NT$4.3 ≈ NT$774

• 年電費 ≈ NT$9,288

• 年總成本 = 初期 NT$80,000 + 年電費 NT$9288 ≈ NT$89,288

雲端租用 *參考資料AWS

• 每月成本 = 300 h × NT$350/h = NT$105,000

• 年成本 ≈ NT$1,260,000

成本評估：在使用量300 小時/月的情況下，地端方案（特別是 RTX 5070 Ti）在一年內成本遠低於雲端租用。DGX Spark 雖成本高但也遠低於雲端。

結論

• 開發者：盡可能選擇規格較高的顯卡，畢竟需要進行多方嘗試，以及特定模型能力的驗證，若預算充足，可選擇RTX 5090 或RTX 6000 Ada，甚至有訓練模型的需求，可以考量使用DGX Spark。

• 商品化：選擇整體成本較能夠被接受的規格，例如：RTX 5070 Ti (這也是為何我先前為合在知識庫的應用上也推薦此顯卡的主因)，因為顯卡可能佔據硬體成本的50%，若是因為選高規格的顯卡可能會讓整體成本過高，進而造成初期的應用或減決方案推廣困難，這就是需要取捨的地方，尤其在地端模型的有限資源考量之下，能夠面向市場(價格、功能、系統反應時間)，才是一個新的應用最重要的起步。

• 混合方案：雖然我主要著眼於地端的應用情境，不過，若使用率不高且資料大多為公開資料時，也可考慮使用地端+雲端的方案，有時候反而能夠更加凸顯效果，控制成本甚至能夠提升使用者體驗。

• 未來擴展性：若未來模型規模可能大幅增加，選擇時要留有「升級空間」。