做企业级AI落地，最怕老板问“我们30个人同时用，到底要配什么配置？”。这篇文章直接告诉你，30人并发场景下，30人用的本地部署模型Tps多少合适，以及怎么避坑不被忽悠。

先说结论，别整那些虚的。对于30人的团队，如果大家都要实时对话，首字延迟（TTFT）必须控制在2秒以内，否则员工会骂娘。整体吞吐量（TPS）建议至少达到每秒15-20个请求。注意，是请求，不是Token。很多供应商拿Token数忽悠你，那是偷换概念。

咱们算笔账。30个人，假设每人每天工作8小时，每人平均提50个问题。那就是1500个请求/天。分摊到8小时，每小时约187个请求。但这不对，因为大家不会均匀提问。早会前、下班前是高峰。假设峰值时段有10个人同时在线提问，每人每秒发一个请求，那就是10 TPS。但这只是理想状态。

真实情况更残酷。员工会追问、会修改提示词、会发长文档。一个“请求”往往包含多次交互。所以我建议，按峰值20-30 TPS来规划。这意味着你的服务器必须能扛住每秒处理20-30个完整对话轮次。

很多同行推荐你上A100，那是给大厂玩的。30人团队，用两张RTX 4090或者一张A800就够了。别听销售吹什么H100，那是烧钱。4090单卡显存24G，跑7B模型，量化到INT4，能容纳大概1.5万个上下文长度。两张卡做负载均衡，或者用vLLM做并发优化，基本能稳住。

这里有个大坑，很多人忽略并发策略。如果你用传统的HuggingFace加载模型，每次请求都要重新初始化，那TPS直接掉到0.1。必须用vLLM或者TGI这种推理框架。vLLM的PagedAttention技术，能让显存利用率提升好几倍。实测下来，4090双卡跑Llama-3-8B，开启PagedAttention，峰值TPS能跑到25左右。这数据是我在客户现场跑出来的，不是PPT上的。

价格方面，硬件成本大概3-4万（含机箱电源散热），软件授权如果是开源的，那就是0元。但你要算人力成本。运维一个本地模型，至少需要1个懂Linux和Docker的工程师。如果外包，每月维护费至少5000元。这笔账得算清楚。

还有人问，要不要上GPU集群？30人规模，完全没必要。集群管理成本太高，网络延迟反而影响体验。单机双卡是最优解。除非你有500人以上，才考虑分布式推理。

避坑指南：第一，别买那种打包好的“一体机”，溢价至少300%。第二，别信“无限并发”的宣传，任何硬件都有物理上限。第三，一定要做压力测试。找5个人同时用，跑一天，看显存会不会爆，温度会不会降频。

最后，关于30人用的本地部署模型Tps多少合适，我的建议是：保底15 TPS，争取25 TPS。低于15 TPS，员工体验会很卡；高于25 TPS，硬件成本激增，边际效益递减。

记住，AI落地不是买硬件，是买体验。你的员工觉得快，才是真的快。别被那些高大上的参数迷了眼，实用、稳定、便宜，才是硬道理。希望这篇关于30人用的本地部署模型Tps多少合适的分析，能帮你省下不少冤枉钱。如果有具体问题，欢迎评论区交流，我看到都会回。毕竟，踩过的坑多了，也就成了专家。