随着 AIGC 技术渗透影视行业，短剧批量生产进入全新阶段，算力成为决定产量与成本的关键变量。

早期依赖云平台的企业很快发现，任务排队、生成结果不稳定、Token 费用随产量攀升，三重成本叠加反而拖慢了节奏。把业务迁回本地，正成为短剧公司的一致选择。

两条本地化路线之争

自建路线需要采购 GPU、搭建 K8S、部署大模型，并要求配备专业 IT 团队从零搭建、持续运维；软硬件一体化路线则以 Infortrend KSi 为代表，将计算、K8S、存储、网络集成一套设备，开箱即用。

决策四问

业务要做多久、团队有多少底层开发、能容忍多大故障代价、3 年总账怎么算——回答好这四个问题，选型方向自然清晰。

一体化方案的落地价值

KSi 支持开箱即用、多客户端高并发生成与后期节点扩容，覆盖视频生成、数字人渲染、模型训练推理与前沿试验等多场景，为对稳定、隔离与数据安全有硬性要求的企业提供了更具长远价值的选择。

短剧 AIGC 的算力基础设施正在走向本地化、一体化，这或许是行业降本增效的下一个分水岭。

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两种方案对比表

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KSi GPU资源分配方式

vGPU 虚拟化，拆分使用GPU算力

将单张物理 GPU 切分为多个相互独立的 vGPU，按任务实际算力需求分配，避免整卡独占造成的资源浪费，实现 GPU 算力利用率提升 40%。

跨节点 GPU 共享

打破单节点资源壁垒，构建集群 GPU 资源池，支持跨节点弹性组合与动态负载均衡，为大模型训练与多卡并行推理提供充足算力。

分层模型库，让生产与试验各行其道

针对不同类型的大模型应用，差异化分配 vGPU 虚拟化与跨节点共享资源。

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各类大模型应用 分配GPU使用建议

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