算力价格下降是趋势，但对企业来说，真正的成本问题往往不是单价，而是利用率。
明确要跑什么模型、数据量多大、响应时间要求是多少，再去选规格。凭感觉选大规格，是最常见也最贵的错误。
训练需要大算力但可以排队，推理需要低时延但不一定需要大显存。把两者放在同一套资源上，往往两头都不划算。
业务有明显波峰波谷的，按用量结算通常比长期包资源更经济；只有稳定高负载的部分才值得长期占用。
算力资源的价格与供给会随时间变化，任何长期固定的报价承诺都需要谨慎对待。涉及数据出域时，先做合规评估。
同为「行业资讯」栏目的其他内容
大模型用不起来，多数不是技术问题，而是场景没有边界、指标没有约定。建议先选一个高频、标准明确、不影响主流程的场景...
数字化不是先买大屏，而是先让现场数据能被采集到。本文说明了为什么设备联网通常是第一步。
一人公司的关键是稳定输出。把固定动作交给 AI 员工，把需要判断的事留给自己，是这套工具链的核心逻辑。
创客网络可结合您的现状给出实施路径与投入建议。