AI 初创企业选型分析：云端与本地部署 GPU 的成本及 ROI 对比（本文为$IO 官方提供内容，进行归纳学习研究）
以下是关于云端与本地部署（On-Premises）GPU 的详细成本拆解。
1. 成本数据对比
• 本地部署（On-Prem）： 一套 64 核 GPU 集群的前期投入约为 3.8 万美元，此外每年需承担约 4,200 美元的电力成本。
• 云端租赁（Cloud）： 同等配置的云端资源成本约为 2,800 美元/月。
2. 盈亏平衡与使用场景分析
本地部署的盈亏平衡点为 14 个月，但这仅在设备保持 24/7 全天候运行 的前提下成立。如果工作负载的运行时间仅占 20%，采用 云端竞价实例（Spot Instances） 具有更优的资本支出（Capex）效益。
3. 资源编排与灵活性
资源编排（Orchestration）是实现架构灵活性的核心。参照金融科技公司Fintech的常见架构：利用 Slurm-on-Kubernetes 等工具将敏感模型保留在本地运行，而在需要大规模算力（如夜间测试）时，突发扩展至 10,000+ 个云端核心。
4. 采购决策阈值
建议依据 核心工时（Core-hours） 进行决策：
• 购买硬件： 任务负载超过 1,200 核心工时/月。
• 租赁云端： 任务负载低于该数值。
5. 利用率监控与资源调整
应记录实际的 GPU 利用率数据，而非凭猜测行事：
• 若空闲时间 > 60%：表明存在硬件资源浪费，应转向云处理（Cloud Bursting）模式。
• 若负载率（Duty Cycle）持续 > 70%：建议购买硬件或租赁裸金属服务器（Bare Metal）。
6. 大规模并行处理策略
针对大规模工作负载，建议采用混合策略：将基础算力保留在本地，利用去中心化云资源应对峰值需求。应持续监控使用数据，并据此动态调整资源规模。
