在2026年，您不再购买GPU——您租用它们。无论您是在微调Llama 4、渲染皮克斯质量的短片，还是模拟蛋白质折叠，GPU即服务(GaaS)是现代重型计算的基础。
但市场是碎片化的。您有超大规模云（AWS、Google）、专业云（Lambda、CoreWeave）和去中心化网络（io.net、Akash）。您应该信任谁的数据和预算？
GaaS到底是什么？
把它想象成在赛道日租一辆法拉利。您可以访问精英硬件——NVIDIA H100、A100、RTX 4090——无需维护、电费账单或折旧。
为什么它赢了：构建H100集群需要数百万美元，需要数月发货。在GaaS平台上，您可以在5分钟内启动相同的集群，只需几百美元。
谁需要GaaS？
- AI/ML工程师：训练LLM需要您无法放在工作站中的海量显存（80GB+）和互连（InfiniBand）。
- 数据科学家：使用pandas/rapids.ai处理TB级数据需要高带宽内存。
- 3D艺术家：在Blender或Redshift中渲染受益于消费级显卡如RTX 4090，这在云平台上通常更便宜。
- 云游戏：将游戏流式传输到低端设备。
三类提供商
1. 超大规模云（AWS、Azure、GCP）
最适合：企业可靠性、安全合规、集成服务。
优点：无限规模，成熟的生态系统。
缺点：昂贵。H100可能需要4-5美元/小时，而其他地方只需2美元。
2. 专业云（Lambda、CoreWeave、RunPod）
最适合：AI初创公司、研究人员、爱好者。
优点：更好的价格、预配置的ML环境、专注的支持。
缺点：比超大规模云容量小（虽然CoreWeave现在很大）。
3. 去中心化网络（Vast.ai、io.net）
最适合：尽可能低的价格、容错工作负载。
优点：便宜得惊人（RTX 4090约0.40美元/小时）。
缺点：可靠性不一、安全问题（您在别人的机器上运行）。
定价模式解释
| 模式 | 描述 | 最佳用例 |
|---|---|---|
| 按需 | 按小时/秒付费。可随时取消。 | 开发、测试、短任务。 |
| 预留 | 承诺1-3年享受40-60%折扣。 | 生产推理、稳态训练。 |
| 竞价/可抢占 | 对剩余容量出价。可能被中断。 | 容错训练、批处理。 |
如何选择正确的GPU
不要只租最贵的。将硬件与您的任务匹配：
- LLM训练（70B+）：NVIDIA H100或A100 (80GB)。您需要显存和带宽。
- LLM微调（7B-13B）：NVIDIA A100 (40GB)或RTX 4090 (24GB)。
- 推理：NVIDIA L40S或A10G。针对服务优化。
- 渲染：RTX 4090。光追的无可比拟的性价比。
GaaS的未来
在2026年，我们看到向无服务器GPU的转变。您不再租用机器，只需发送代码，平台处理供应。Modal和RunPod Serverless等提供商正在引领这一潮流，使GaaS更加容易访问。
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