很多企业在这件事上花冤枉钱——要么买了卡跑不满，要么一直租云成本失控。判断依据是真实调用量与数据边界。
算力采购决策的核心不是价格，而是「用得完吗」和「数据能出去吗」。
先明确两件事
- 用途：训练、微调还是推理？训练看显存与卡间互联，推理看单位成本与并发延迟，两者的选型逻辑完全不同。
- 数据边界：数据能否出内网？这一个问题就能砍掉一半选项。
什么情况先租云
- 还在验证阶段，不知道最终调用量有多大。
- 业务有明显波峰，日常负载不高。
- 机房条件不满足（供电、散热、承重不足）。
- 缺少 GPU 运维经验，不想一开始就背运维责任。
按小时计费能把试错成本压到很低。跑一两个月，真实的并发、显存占用与延迟数据都有了，再决定买什么规格。
什么情况直接买
- 调用量已经稳定，且测算下来本地单次推理成本明显更低。
- 数据不可外传，必须本地处理。
- 已有具备 GPU 运维能力的团队。
- 机房条件满足，供电与制冷有余量。
买之前要算的三笔账
- 硬件成本：设备本身加三年维保。
- 机房改造成本：供电扩容、精密空调、机柜与承重加固，这部分常被低估。
- 运维成本：驱动与框架版本管理、故障处理、利用率监控。GPU 长期低利用率是常见浪费。
混合是最常见的答案
训练与峰值扩展用云，稳定推理放本地。这样既保住了数据边界，又避免了为峰值负载长期持有硬件。
