MSI XpertStation WS300 AI 工作站
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完整規格
運算及記憶體
超級晶片
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra 桌面超級晶片
中央處理器
1× NVIDIA Grace CPU Superchip，72 個 Arm Neoverse V2 核心
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
一致性記憶體
748 GB 統一記憶體：496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
AI 效能
20 PetaFLOPS (FP4)
儲存及實體規格
儲存裝置 (插槽)
2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe + 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64GB/s)
外形規格
桌邊式塔型機箱，NVIDIA DGX Station 架構
尺寸
24.78 x 58.27 x 52.79 厘米
網絡與擴展
高速網絡
2× 400G QSFP112 端口，經由 NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC
PCIe 擴展
PCIe 5.0，1× 雙寬 x16 插槽 + 額外 x8 插槽
電源及散熱
電源供應器
1600 W ATX 電源供應器，鈦金級效率
散熱系統
閉環式液體冷卻，在繁重 AI 工作負載下保持持續性能
管理與軟件
BMC
ASPEED AST2600
遠端管理
IPMI 2.0 及 Redfish API，數據中心式監控與控制
MSI於2026年3月16日推出XpertStation WS300，將其定位為NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip生態系統中，可支援本地運行萬億參數模型的系統。
硬件規格
WS300圍繞單顆NVIDIA Grace CPU Superchip構建——具備72個Arm Neoverse V2核心及496GB LPDDR5X記憶體——搭配配備252GB HBM3e GPU記憶體的NVIDIA Blackwell Ultra GPU，透過NVLink-C2C整合成748GB統一記憶體池。系統提供2×M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe儲存裝置（64GB/s）及雙埠ConnectX-8 400G網絡介面。
企業級本地AI伺服器
WS300設計為共享式本地AI資源，多名員工可於工作時段提交文件處理任務（合約審核、發票擷取、報告草擬、電郵分類），所有工作由現場中央系統處理，無需經外部雲端服務傳輸。
透過NVIDIA NemoClaw，自主代理程式可持續在系統運行，自動處理週期性任務（如收件匣監控或定時報告生成），無需人手逐次啟動。這使WS300能成為企業持續運作的AI基礎設施，穩定支援文件工作負載。
成本比較：本地部署 vs 雲端AI API
對每日處理大量文件的中小企而言，固定成本的本地系統與按量付費的雲端AI計費模式，長期成本差異將顯著擴大。
| 成本類別 | 雲端AI API | WS300（本地部署） |
|---|---|---|
| 初始硬件投資 | 無 | HK$670K（一次性） |
| 第1年營運成本 | ~HK$78萬 – ~HK$196萬 | ~HK$3.9萬（電力及維護） |
| 第2年營運成本 | ~HK$78萬 – ~HK$196萬 | ~HK$3.9萬（電力及維護） |
| 第3年營運成本 | ~HK$78萬 – ~HK$196萬 | ~HK$3.9萬（電力及維護） |
| 三年累計成本 | ~HK$235萬 – ~HK$588萬 | ~HK$785K |
由於處理全程在本地進行，文件及商業數據不會傳輸至第三方伺服器。此特性對法律、金融或其他數據敏感行業的機構尤為重要。
總結
XpertStation WS300提供單一固定成本系統，既能支援持續AI文件處理，亦具備本地運行大型AI模型的架構。對需持續處理AI工作負載的中小企而言，此方案可替代重複性雲端AI支出，實現更低成本運作。
