今年，有位AI开发者在知乎上分享了自己的经历—— 花十万元，组工作站，最后亏五万。
他做AI推理服务，觉得云服务器太贵，就决定自己组一台GPU工作站。配置相当不错——6张RTX 3080Ti，再加1张3090，外加256GB内存和双电源。
他算了一笔账：如果这台机器能稳定运行，相比用云服务一年能省下十几万。
然而现实远比想象复杂。可以说理想很丰满，现实却给了当头一棒。
系统装好后，nvidia-smi能识别7张卡，但一旦同时运行多个任务，就开始崩溃。先是五张卡不稳，后来干脆七卡全挂。
他反复检查主板、电源、驱动、散热，折腾了一个多月也没能解决。
最后，他不得不承认：这台机器最多只能稳定跑四张卡。
半年后，整机以五万元的价格卖出，硬件折旧、电费和时间成本算下来，亏了接近一半。
类似的故事在社区里也有过不少。许多AI开发者都在尝试之后表示过：
“我也想过自建GPU，现在不敢了。”
“买机器跑模型，最后变成了修机器。” 很多人一开始觉得云算力贵，但当他们真正开始维护硬件时，才发现：算力的贵，不是硬件贵，而是稳定性和时间的价值。
为什么越来越多人选择放弃自建GPU？
在AI热潮爆发的这两年，自建GPU工作站曾经是许多开发者和小团队的首选。原因很简单：一眼看上去更便宜。
你花十万元买台设备，似乎能长期使用，不用每月付费。
但只要实际跑过一段时间，就会发现三个无法忽视的现实问题。
1、硬件不稳定，问题永远比预期多
在桌面级平台上跑多卡训练，稳定性是最大的难题。
PCIe通道分配、电源瞬时负载、风道设计、显卡驱动兼容性……这些都是潜在风险。
哪怕主板支持八张显卡，也并不代表它能长期稳定运行八张显卡。更何况，很多人自组工作站的时候用的都是便宜的主板，而不是服务器级别的主板，它无法支持多卡GPU的稳定运行。但是，服务器级别的主板又价格昂贵，根本不在这些人的预算范围内。
另外，还有很多人碰到系统崩溃，排查问题所花的时间，往往比模型训练还长。
有些人甚至不得不定期重装系统、重新烧录固件，只为了让机器“正常开机”。
而在训练大型模型时，一次崩溃就可能意味着几天的成果全部丢失。不论是个人开发者，还是创业团队，都承受不了这样的损失和沉默成本。
2、维护成本高，电费和时间都是钱
硬件运行24小时会带来持续的电力支出和噪音问题。以七张高端显卡为例，满载功耗可达2500瓦，电费一个月就要两三千元。
显卡长时间高温运行，也容易出现风扇老化或显存报错。如果机器在家中或办公室运行，还需要额外的散热和防尘措施。
维护这些问题需要时间和精力。
一旦出现硬件故障，自建系统往往要几天甚至几周才能修好。
相比之下，GPU云服务都有SLA保障，就算出现异常，几分钟就能重新启动或更换实例。
3、 算力 不可扩展，项目一变就要重来
AI业务的需求变化非常快。当模型规模扩大、并发请求增加时，自建设备往往难以扩容。更糟糕的是，你可能还没回本，就发现显卡已经落伍。
但是GPU云服务的优势就在这里。
当你需要更多算力时，可以几分钟内扩展多台GPU实例。当项目暂停时，也可以立即释放资源，不再产生费用。而自建硬件则没有这个灵活性。
GPU云服务的出现，改变了AI开发的算力逻辑
过去，AI算力像电力一样——你要自己建发电厂。现在，它更像是水电站的公共服务，随时开、随时关。
GPU云服务可以提供一些你在市面上很难购买到的GPU型号，比如DigitalOcean 这样的上市云平台就能提供给你H200、H100、MI325X等旗舰型号的GPU按需实例。当然，GPU云服务的核心价值并不仅仅是“有GPU”，而是提供持续、稳定、可伸缩的 算力 服务。 这让开发者、创业公司可以把精力放在模型优化和产品落地上，而不是浪费在电源线和驱动冲突上。
在所有提供GPU云的厂商中，DigitalOcean 是这两年被越来越多AI团队关注的一个平台，甚至很多曾经使用AWS、GCP的企业也在使用DigitalOcean，或迁移至DigitalOcean。 原因很简单：它的理念比“堆配置”更接近开发者的实际需求——易用、透明、灵活、稳定。
DigitalOcean GPU Droplet：为开发者准备的云端工作站
1、几分钟启动，几秒钟扩容
在DigitalOcean上，创建一个GPU Droplet（Droplet是DigitalOcean云服务器的产品名称）只需要几分钟。
你可以从网页控制台选择GPU型号（例如NVIDIA H100、A100、L40S、或AMD MI300X），设定内存、存储、地区，然后一键部署。你甚至可以在配置的时候直接选择一键部署HuggingFace上的开源大语言模型，比如Llama、Qwen、DeepSeek等，DigitalOcean与HuggingFace已经对这些模型针对DigitalOcean的服务器进行过适配优化。
启动完成后，系统自动为你配置好驱动和CUDA环境。
如果项目需要更多算力，只需在web端后台添加新实例或使用API自动扩展。
整个过程不需要物理接触任何设备。
2、与主流 AI 框架无缝集成
DigitalOcean的GPU Droplet预装了主流框架支持，如PyTorch、TensorFlow和Hugging Face。
你可以直接在云端运行模型推理或训练，不必再反复调驱动或配置CUDA版本。
就像刚刚说的，对于Stable Diffusion、Llama、DeepSeek等常见模型，社区也提供了可直接部署的镜像。
这意味着你可以在几分钟内上线一个AI服务，而不是花几天在配置上。GPU也不会崩，你也不用像文章开头那个案例一样，需要花几天时间去排查问题。
3、透明定价，无隐藏费用
相比其他大型云厂商，DigitalOcean的价格结构更直接。
你在创建 GPU Droplet时，在后台看到的就是你要付的，没有复杂的计费维度。
以GPU Droplet为例：
- NVIDIA H100x8 按需实例价格是 $2.99/小时/GPU（如果是长期合约，则是1.99美元）；
- AMD MI300X 实例价格更低，是1.99美元/小时/GPU，适合大规模推理任务；
- 所有实例都按秒计费，用多少算多少。不需要的时候，只需注销Droplet服务器即可。
这对AI初创团队尤其重要。
很多项目的推理请求是间歇性的，不需要长期占用GPU资源。用完释放，就能节省大量成本。
4、全球节点，让 AI 服务更靠近用户
DigitalOcean在北美、欧洲等多个地区设有数据中心。对于出海企业来说，可以在用户附近部署推理服务，显著降低网络延迟。
5、稳定、安全、有保障
每个GPU Droplet都运行在企业级数据中心，具备冗余电力、网络和冷却系统。
平台提供99.99%的SLA保障，支持自动快照、VPC隔离和防火墙配置。
对比文章开头那位自建机器的开发者：他担心断电、风扇坏、主板崩溃；而在DigitalOcean云平台，这些底层问题根本不需要考虑。
DigitalOcean 会自动处理硬件维护，让开发者只关注模型本身。
算一笔账：到底哪个更划算？
我们可以做一个简单的对比。
| 项目 | 自建工作站 | DigitalOcean GPU Droplet |
|---|---|---|
| 初始投入 | 10万元起 | 0元 |
| 电费 | 保守估算 2000元/月 | 包含在使用费中 |
| 散热与维护 | 自行承担 | 由平台维护 |
| 升级与扩容 | 需重新购置 | 几分钟内完成 |
| 故障恢复 | 数天 | 几分钟 |
| 使用灵活度 | 固定算力 | 按需启用，随时释放 |
假设一个团队平均每月需要200小时GPU计算。
在DigitalOcean上使用H100单卡实例（3.99美元/小时），总成本约 $678（约4882元）。
而自建设备不仅有电费，还有折旧。
按照3年折旧周期计算（即便是中档GPU配置，如 8×A100 或 8×4090），每月成本仍在8000元以上。
更关键的是，GPU云服务没有“闲置成本”。当项目暂停或模型未上线时，你可以直接释放资源。而自建机器则无论用不用都在耗电、折旧。
从个人开发者到出海团队：GPU云服务带来的效率红利
1、初创团队的轻量选择
许多AI创业公司最初只有几名开发者。
他们没有预算去建机房，也没有时间维护硬件。
DigitalOcean的GPU Droplet让他们可以从最小实例起步，随着用户增长逐步扩容。
举个例子：
一家做AI图像生成的初创公司，只需部署一台MI300X实例，就能承载早期用户的推理请求。
当访问量增加时，再自动扩展更多实例。
整个过程不需要改代码，也不需要停机。
2、中大型企业的多地区部署
对于已经拥有一定规模的AI公司或出海企业来说，DigitalOcean提供的API和负载均衡工具，可以让他们快速构建跨地区推理服务。
例如在纽约、荷兰节点分别部署GPU Droplet，并通过全球负载均衡器将请求自动分配到最近的节点。
这样既能降低延迟，也能在单个节点故障时保持业务不中断。
3、教育与研究机构的算力平台
越来越多高校实验室、独立研究机构也开始使用DigitalOcean作为教学和研究平台。
因为按小时计费的模式，让学生或研究员可以灵活使用高端GPU，而不用长期租赁昂贵的服务器。
实验结束后直接释放实例，不浪费预算。
稳定、简单、透明：这才是开发者需要的云
AI的浪潮让GPU成为稀缺资源。但算力的真正价值，不在于显卡型号，而在于能否持续稳定地交付结果。
那位亏了五万的开发者后来写道：
“我以为自己省了钱，后来才发现，我买的是麻烦。能用 ≠ 好用 ≠ 稳定用。省钱的代价，是稳定性。”
这句话几乎点出了行业的共识。
在AI项目真正落地时，硬件不该成为阻碍。
GPU云服务的出现，让算力像电一样随开随用，可靠、稳定、透明。
DigitalOcean GPU Droplet 正是这样的平台。
它不追求花哨配置，而是把重点放在开发体验：
- 部署简单，不用管驱动；
- 性能稳定，不怕掉线；
- 成本清晰，不被复杂账单困扰。
这就是为什么，越来越多AI团队、出海企业、研究机构开始把算力迁移到DigitalOcean上。如果你需要了解更多DigitalOcean的GPU Droplet产品详情，可直接咨询DigitalOcean中国区独家战略合作伙伴卓普云aidroplet.com。卓普云也是负责为DigitalOcean中国区企业客户提供商务签约、技术支持的唯一合作伙伴。
最后，还是要说，在AI时代，速度就是竞争力。GPU云服务不是昂贵的替代品，而是更高效的选择。它让算力像自来水一样触手可及，让创新者专注在模型与产品，而不是风扇和电源。
别再自己造轮子。 算力 ，交给云去做； AI ，交给你去创造。
