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算力租赁怎么起步？7月420亿报告与H100涨40%后的3步法
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date: 2026-07-18T04:20:29+08:00
description: 7月中旬一份行业报告显示，2025年全球智算服务市场（以GPU算力租赁为核心）规模突破420亿美元，较上年增长38.6%，中国贡献约150亿美元、占比35.7%。同期市场讨论也指出H100远期租赁价格在2026上半年回升约40%，B200价格同步走高，整体供给趋紧。面对增长与波动，中小团队最关心的不是宏大叙事，而是怎么快速、低成本把算力租赁用起来。算力租赁前先评估真实需求别一上来就冲H100或B200。先问三个问题：任务是微调、推理还是完整训练？单次运行需要多少显存？每天/每周实际使用时长？报告指出生成式AI推理场景算力消耗2025年同比增长340%，已成最快增长点，训练与推理合计占需求60%。多数中小项目其实落在推理或轻量微调。A100 80GB对多数微调任务性价比仍优，H100适合更高吞吐，B200在单卡性能上约1.8-2.5倍于H100，但租金溢价约1.75倍，成本/token往往更划算。显存不够再考虑多卡或更高规格。把需求量化：例如7B模型推理，24-48GB显存通常够用；70B级则需80GB+。预估月使用小时数，再对比按量与包月。怎么匹配GPU与任务再选平台型号匹配后看平台。当前市场H100报价区间大致2-11美元/小时，不同提供商差异大，可用性也在波动。优先看这几点：是否支持按秒/分钟计费、是否有现成镜像（PyTorch、vLLM、SGLang）、网络与存储是否跟得上、是否支持弹性扩缩。高性能GPU（H100/B200及以上）占比已升至约52%，但老一代仍大量可用。推理优先选显存带宽高、支持低精度的卡；训练再看互联。平台侧，避免只能长期锁定的方案，优先能随时释放的。NexGpu这类专注GPU算力的平台，支持多种卡型按需切换，注册后几分钟就能拉起实例，适合先小规模验证再放大。算力租赁分步上手操作按下面三步走，当天就能跑起来。注册并完成实名/充值，选择地区与镜像。优先选预装CUDA、Docker、常用框架的模板，省去环境配置。按需求选卡型与数量。从单卡A100或H100起步做小批量测试，确认吞吐与显存占用后再加卡。设置自动关机或使用时长上限，防止忘关。上传数据/模型，启动任务。用vLLM或类似框架做推理服务，或直接跑微调脚本。监控GPU利用率与费用面板，跑完立即释放。实际操作中，很多人第一次会忽略数据传输与持久化存储。提前把模型权重和数据集放云存储，实例挂载即可，比每次重新下载快得多。NexGpu在场景里支持一键部署常见推理框架，切换卡型也方便，适合迭代阶段反复试错。价格波动下的成本控制清单市场近期讨论显示租赁价格近半年近乎翻倍、H100吸收了大量需求后B200被拉动，供给端整体趋紧。别硬扛，用这些办法压成本：优先推理与微调任务，避开从头预训练用spot/抢占式实例做非关键任务，价格更低设置预算告警与自动停止，利用率低时立刻释放对比多平台同卡报价，关注实际可用而非标价批量任务合并运行，提高单次利用率关注下一代Vera Rubin预计2026晚些时候放量，当前不必抢最新卡报告预计到2030年全球规模达1180亿美元、CAGR约23%，利用率有望从当前约42%提到68%。弹性用的团队会比锁定硬件的更灵活。把算力租赁当水电一样用：用多少付多少，用完即走。先从单卡小任务跑通流程，再根据真实数据调规格。市场在扩、价格在动，但分步做下来，中小团队完全能把最新需求接住，而不被波动拖垮。