从场景复杂度、传感器、并行环境和持续运行方式分析机器人仿真对CPU、GPU、显存、内存、NVMe与网络的需求，并说明工作站、服务器和多GPU平台的适用边界。

从数据处理、机器人仿真、模型训练和真机推理四条链路拆解CPU、GPU、显存、内存、存储与网络需求，并给出工作站、服务器和集群的升级判断方法。

AI智能体接入EDA工具后，新增负载并不只在GPU。本文按逻辑仿真、并行回归、本地大模型和多物理场等任务拆解CPU、GPU、内存、NVMe与共享存储的配置逻辑，并给出PoC指标。

本文基于截至2026年8月5日的官方资料，对比Qwen3.8-Max与Kimi K3的API状态、开放权重、MoE参数口径、精度、推理引擎、集群拓扑、1M上下文、Coding Agent基础设施及企业PoC路径。GPU卡数需在目标环境完成验证后确定。

解析赋创FR50 AI BOX的RK3588主控与LQ50 Duo AI推理架构、320 TOPS@INT8算力构成、LLM/VLM模型参考数据，以及本地大模型、RAG和机器人上层推理的部署配置方法。

DeepSeek V3.2 的发布将开源模型的推理能力推向了新高度。作为一款拥有 671B 总参数规模（MoE 稀疏激活机制，单 token 实际激活约数十B级别）的大模型，其在长文本处理、复杂逻辑推理及多任务生成能力上表现突出。

AI 推理对硬件算力与能效的要求愈发严苛，消费级显卡已难以满足企业级、高负载的 AI 部署需求。NVIDIA 面向专业领域推出的 RTX Pro 6000 显卡，专为 AI 计算与专业图形工作流打造，其真实算力表现备受行业关注。

企业Agent不是单一模型服务。本文从生产架构角度拆解模型推理、Agent编排、数据与记忆、工具连接、安全运行时、AgentOps和基础设施七层能力，并分析容量规划、安全边界和分阶段部署方法。

本文基于截至2026年8月5日的官方资料，对比Qwen3.8-Max与Kimi K3的API状态、开放权重、MoE参数口径、精度、推理引擎、集群拓扑、1M上下文、Coding Agent基础设施及企业PoC路径。GPU卡数需在目标环境完成验证后确定。

本文基于Z.AI与vLLM当前资料，整理GLM-5.2原生FP8、完整1M上下文和Q4量化的硬件配置、框架参数、测试方法与生产边界。