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硬件成本高 ：
- GPU 芯片成本高 ：高性能 GPU 芯片制造复杂，需先进工艺和大量研发投入，像 NVIDIA 的 H100 和 H200 Tensor 核心 GPU 等高端芯片价格昂贵。
- 其他硬件配置要求高 ：为满足高性能计算需求，还需配备大容量内存、高速存储设备和高性能 CPU 等，这些高端硬件成本叠加，使服务器整体价格攀升。
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研发与创新投入大 ：GPU 服务器相关技术研发需大量资金、人力和时间投入，从 GPU 架构设计到服务器系统优化，厂商为提升性能和效率不断投入，增加了成本，也影响了价格。
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能耗与散热成本高 ：GPU 服务器运行功耗高，需强大供电和高效散热系统保障稳定运行，如采用液冷等先进散热技术，会增加硬件成本和运行维护成本。
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市场供需关系影响 ：人工智能、深度学习等领域快速发展，对 GPU 服务器需求大增，而 GPU 产能受限，市场供不应求，推高了价格。
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定制化需求增加成本 ：不同行业和用户对 GPU 服务器有定制化需求，如特定 GPU 数量、操作系统支持、散热系统等，这增加了研发、设计和生产成本，导致价格上升。
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品牌与售后服务溢价 ：知名品牌 GPU 服务器经严格质量检测和优化，性能、可靠性有保障，且提供完善的售后服务，如技术支持、维修等，这些优质服务增加了成本，也使产品价格相对较高。
