别再迷信专业显卡光环了！
AI开发者圈里藏着个选显卡的门道，新手没人带的话，很可能平白亏大几千。
我身边最近至少五六个刚入行的朋友，都在纠结同一个问题：RTX 4090和Tesla V100到底该选哪张？
一张是现在消费级卡的性能天花板，一张是当年封神的数据中心旗舰，定位差得老远，适合的人群根本就不重合。
如果你是个人开发者、小AI工作室，平时主要做推理、微调、本地部署这些常规活，听我一句劝：24GB显存的4090，在这个场景里就是找不到对手的性价比之王。
显存够大，算力够足，还支持FP8和最新的CUDA特性，跑Stable Diffusion、Llama 2、Mistral这些主流模型，全程都很顺。
反观很多人吹得神乎其神的Tesla V100，它从一开始就是为数据中心、大规模集群设计的。
自带ECC内存、支持NVLink互联，还有拉满的企业级稳定性，这些特性在集群环境里确实好用到不行，但你单买一张自己用，性价比低到你事后都想拍大腿。
真的别迷信什么专业显卡的光环，贵的从来就不等于合适的，能适配你日常工作流的，才是最值得花钱的。

你们平时跑AI模型都用的什么显卡？有没有踩过盲目追专业卡的坑？