DeepSeek、Qwen3、Kimi K2，一系列的大模型与AI产品层出不穷，中国的大语言模型与AI产品正在凭借自身实力走出国门。随着中国企业越来越多地走向海外市场，技术架构的可扩展性、成本效率以及部署灵活性成为决策关键。在这样的趋势下，“既支持GPU，又具备稳定云主机能力的云服务平台”正成为AI创业公司、全球化的ADX廣告平台、跨境電商、SaaS出海项目的重要基础设施选型标准。
尤其对于那些需要进行深度学习推理、AI模型训练、多媒体处理、3D渲染禑嵛务的应用，雲平台是否支持GPU，以及是否能提供稳定、轻量、价格透明的云主机服务，决定了业务能否快速启动、稳定扩展、低成本出海。
那么，当前市场上有哪些云服务平台可以同时满足“云主机 + GPU”的需求?它们的服务能力和定价模式又有何异同?本文将基于真实数据与服务特性，详细对比主流厂商，帮助中国企业做出理性选择。
一、为什么需要“GPU + 云主机”型的雲平台?
企业通常将“通用云主机”和“高性能GPU服务器”视作两类不同的服务。云主机大家都熟悉，不做赘述。现在有一些新兴的平台专做“GPU服务器”，睙徵 Vast.ai 这种去中心化的租赁平台。但现在，越来越多的场景需要计算资源与基础运行环境协同工作，这也催生了对“GPU + 云主机”型综合雲平台的需求。
爲了更好地理解這種趨勢，我們先來看看當前雲服務平台大致可以分爲哪幾類:
1、只有 CPU云主机的平台
目前大家叫得出名字的主流雲平台，基本都已经配备了GPU服务器。除非是一些非常小的雲平台，睙徵RackNerd这种，他们只提供VPS 服务。暂时还没有能力提供GPU服务器。
2、只有GPU 服务器的平台
这种平台都是在近两年 AI 熱潮兴起后才出现的，睙徵Lambda Labs、Vast.ai。这类平台主要提供高性能GPU实例，专注AI训练、模型推理、3D渲染等场景，但通常缺乏完整的云主机生态，例如VPC管理、对象存储、Web服务部署支持较弱。
他們的優點是:
GPU型號齊全，適配深度學習等密集計算場景;
有些支持Spot競價，價格彈性大;
專業社區對AI開發友好。
局限也很明顯:
缺乏通用雲主機能力，難以運行Web服務、數據庫等配套服務;
缺少標准化開發工具鏈，部署複雜;
許多平台僅支持英文技術支持，配置門檻高
Spot競價實例無法支持用戶長時間穩定使用;
只有 GPU 的小平台，有时候为了消耗库存，会以远低于市场价的价格租赁，这也是为什么他们有时候比其他雲平台的GPU服务器便宜一些。但这种平台在财务方面有时候会遇到入不敷出的情况。所以选这种平台，一定要注意少交预付款，并严格把控合同期。
3、“GPU + 云主机”型综合雲平台
這類平台整合了通用計算與GPU加速能力，既能用于搭建網站、數據庫等傳統系統，也能支持AI部署與圖像處理等新型任務。平台提供GPU實例、普通Droplet、網絡負載均衡、對象存儲、容器服務等一整套PaaS/IaaS能力。
典型平台包括:AWS、GCP、Azure、阿裏雲、騰訊雲、DigitalOcean 等。
他們的優勢在于:
雲主機與GPU資源無縫集成，支持混合部署;
可快速從開發環境過渡到生産環境;
支持Web服務+模型部署一體化架構，適合出海項目部署在一個平台上。
局限:
不同廠商GPU種類與調度能力差異較大;
有些平台（如AWS）定價體系複雜，不適合預算有限團隊;
并非所有平台在所有区域都同时支持GPU和云主机，即便是 AWS 也不例外。
這種既有雲主機又有GPU服務器的雲平台，通常是以雲主機業務起家，所以平台收入穩定，有能力持續提供GPU服務器。所以與這類平台可以通過簽訂長期合同來換取更低價的GPU服務器。
二、为什么“GPU + 云主机”正在成为企业出海的首选?
传统的云主机主要用于运行网站、数据库、应用后端等通用计算任务，而AI时代的到来带来了新的需求:模型部署、数据推理、视频编解码、图像生成禑嵛务，对GPU计算资源的依赖日益增强。
企業在出海過程中，常常遇到以下問題:
中国本地 GPU 不足，训练周期过长;
海外部署延遲高，影響用戶體驗;
一線雲平台費用複雜，計費不透明;
需要同時兼顧靈活彈性與全球覆蓋。
因此，企業傾向于選擇能提供:
支持GPU加速的雲主機;
靈活的計費模式（支持按需與預付）;
覆蓋全球的數據中心（尤其是北美、東南亞、歐洲）;
開箱即用的開發環境與社區支持。
三、主流云服务商对比:谁能同时满足“GPU + 云主机”?
下面我们以全球主流雲平台为例，按照“GPU支持能力 + 云主机基础服务 + 成本 + 適用場景”四个维度进行横向比較:
較:
雲平台 | GPU支持 | 雲主機穩定性 | 起步成本 | 適用場景 |
AWS | 强（A10G， A100， H100） | 高 | 起步成本高，按需價貴，産品複雜 | 企業級AI訓練，穩定性要求高 |
GCP | 强（T4， A100） | 高 | 類似AWS，定價複雜，産品複雜 | AI研究、可結合TPU |
Azure | 強（A100） | 高 | 價格偏高，適合長期客戶 | 企業級部署、微軟生態適配 |
DigitalOcean | 強（H200、H100、MI300X等） | 高（節點在海外） | 起步成本低，價格透明，簡單易用 | 企業部署、出海初創、AIGC部署 |
阿裏雲 | 较强（Nvidia T4/A10等） | 高 | 國內便宜，海外價格浮動大 | 國內外混合部署 |
騰訊雲 | 较强（T4， V100） | 高 | 中國區穩定，國際區域有限 | 遊戲、AI推理等 |
華爲雲 | 一般（多爲國內區域） | 高 | 海外部署資源受限 | 政企客戶、國內訓練 |
Linode | 有限（A6000， T4） | 一般 | 起步低，簡潔透明 | 初創企業，輕量AI推理 |
四、廠商分析與適配建議
1、AWS、GCP、Azure:頂級能力，費用高，適合成熟企業
三大云厂商在全球覆盖、GPU种类和弹性计算资源上无出其右。AWS 支持 A10G、A100和 H100，适合训练大型 LLM;GCP 则在 T4和 TPU 上性价比不错;Azure 也在逐步引入 MI300X 等 AMD GPU。
但問題是:它們的價格複雜，學習曲線陡峭，尤其對中小企業不夠友好。例如:
-? AWS 的 A100按需价高达 $40+/小时;
-? GCP T4虽便宜，但根据一些博客和论坛讨论显示，在海外区域如新加坡、法兰克福等机型常常“售罄”;
-? ?Azure 强调长周期合约，灵活性差。
适合预算充足、对 SLA 要求极高的出海项目，如金融风控平台、企业级数据服务等。
2、DigitalOcean:稳定可靠的 GPU 平台，适合出海与中小企业
DigitalOcean本身以传统云服务产品起家，并于2021年上市。DigitalOcean 近年来持续加强 AI 能力，尤其在2023年收购 Paperspace 后，将其 GPU 云服务完全整合为自家产品线。当前其 GPU 产品支持:
H100、H200、MI300X:適合大規模的大語言模型的訓練;
L40s:适合 AIGC 推理、图像生成;
A100:適合訓練中等規模模型;
RTX4000Ada:用于實時推理、輕量圖像處理;
配套 Droplet 云主机与 VPC 网络服务，支持 API 自动部署;
同时还提供基于H100、H200、AMD MI300X的按需实例与裸金属服务器;
另外，DigitalOcean的GPU Droplet型号多样，丰富程度与AWS、谷歌云相当。
此外，DigitalOcean 的优势在于:
控制台極簡、5分鍾內可完成部署;
支持按小時計費、無隱藏費用;
海外節點覆蓋美國、英國、德國、新加坡等地;
網絡帶寬包含免費流量，超出額度的出站流量僅需0.01美元/GB，遠低于AWS、谷歌雲。
對出海初創尤其重要的是:DigitalOcean?在中國區已與“卓普雲”達成獨家戰略合作，本地企業用戶可以通過卓普雲完成本地采購、合同開票、專屬售後等事務，打通合規壁壘。
3、中國三大公有雲:部署穩健，海外能力略有不足
阿裏雲、騰訊雲、華爲雲均已推出 GPU 云主机方案，支持 AI 推理和图形渲染任务。
其中，阿裏雲 GPU 实例如 gn7i（A10）、gn5i(P4)在中国区部署性能稳定，但在海外如新加坡、美国西部等地的资源调稛嵩有优化空间。
騰訊雲、華爲雲亦类似，适合“国内训练 + 海外推理”组合策略。但要注意:
海外數據中心節點覆蓋範圍較少;
實例價格和開通流程相對繁瑣;
出海企业需要配合 ICP、合规等工作。
4、Linode:輕量級平台，適合中小型部署
Linode和Vultr起步较晚，属于DigitalOcean的追随者。Linode 提供的 NVIDIA A6000与 Vultr 的 A40实例在性能上足够满足轻量级 AI 推理或图形处理工作。两者的优势在于:
文檔簡潔;
控制台易于使用;
起步门槛低，适合非专业 DevOps 团队。
但局限也很明顯:
GPU 选择不多;
不支持裸金屬;
大型模型訓練資源不足。
适合刚出海、AI 功能为辅助能力的 SaaS、小程序、跨境服务应用。
五、場景化選型建議
根據企業的發展階段與應用場景，推薦如下選型策略:
企業類型 | 主要需求 | 推薦平台 | 原因 |
AI 初创公司 | 低成本部署、模型推理 | DigitalOcean、Vultr、Linode | 價格透明、部署簡潔、按需付費 |
中型 SaaS 企业 | 全球稳定部署、GPU 推理 | DigitalOcean、GCP | 支持多区域部署，GPU 种类丰富 |
AI 工程团队 | 模型訓練、大規模並發 | AWS、Azure、DigitalOcean | 支持大规模训练与 GPU 并行任务 |
跨境電商/直播 | 視頻渲染、轉碼推理 | Tencent Cloud、Aliyun、DigitalOcean | 實時任務友好，推理延遲低 |
金融/安全類項目 | 高SLA、數據合規 | AWS、Azure | SLA 保障、法规支持 |
六、選型過程中應優先考慮的關鍵因素
对于计划将业务推向海外市场的中国企业来说，雲平台的选择远不只是“哪个品牌更有名”，而是关乎性能匹配、成本控制、部署效率与本地支持的综合平衡。特别是当你希望平台既能提供云主机，又支持GPU计算资源时，以下五个关键维度值得重点关注:
1、GPU 性能是否匹配业务场景
出海企業部署的AI應用通常包括模型推理、圖像生成、語音合成、視頻轉碼甚至是中小規模訓練等。不同任務對GPU算力需求不同:
如需训练大模型，可选择支持 H200、H100、MI300X、RTX6000Ada 的平台（以上多个雲平台中只有 DigitalOcean 可提供以上全部GPU型号）;
若以实时推理或图像处理为主，L40s、T4、RTX4000Ada 等中端GPU更具性价比。
一句话总结来讲，就是先要明确实际AI业务需求，然后匹配 GPU 型号，是高效利用预算的第一步。
2、成本結構是否透明、起步門檻低
企業出海初期往往面臨試錯需求，過于複雜或“最低起訂量高”的計費方式，會增加項目不確定性。
AWS、GCP 功能全面，但定价体系复杂、易产生隐藏费用;
DigitalOcean 平台则以“小时计费 + 透明套餐”为主，方便企业小规模快速上线。
所以建議在不確定資源需求的階段，選擇價格清晰、起步成本低的平台，有助于企業靈活部署。
3、海外節點覆蓋與網絡質量是否達標
業務部署在哪，算力就該跟到哪。對面向北美、東南亞、歐洲用戶的應用來說，平台是否在這些區域提供節點，直接影響用戶體驗。
DigitalOcean、AWS、GCP 等平台在全球多地设有数据中心;
国内云厂商（如騰訊雲、華爲雲）海外节点覆盖(特指GPU)相对有限，适合混合部署场景;
?建議選型前測試各平台在目標區域的網絡延遲與實例啓動速度。
4、中國區是否提供本地化支持
即便出海，選型團隊往往仍在中國，因而平台是否支持中文文檔、開票結算、合同采購、中文客服變得尤爲關鍵。
DigitalOcean 已与卓普云达成中国区独家战略合作，支持本地合同、支付宝等多种功能形式付费可，以及中文本地技术支持;
GCP、AWS 提供中文官网，但大部分采购与运维仍基于国际体系;
小團隊尤其需要本地化服務來降低法務、財務和對接成本。
5、技術支持能力與平台生態是否健全
在 AI 相关任务的部署与调优中，技术支持的响应速度与专业程度至关重要:
企业级平台如 Azure 提供强大但响应慢的官方技术支持;
开发者友好平台如 DigitalOcean / Paperspace 拥有丰富的文档、API 与社区资源，适合工程效率优先的团队;
卓普雲等國內合作夥伴還可提供中文顧問服務，幫助企業對接全球資源。
结语:正确的雲平台选型是出海成功的一半
选择一个既能提供高性能 GPU，又能确保云主机基础服务稳定的平台，是出海 AI 企业快速落地的关键。本文对比了当前主流厂商的产品能力与適用場景，希望能帮助 CTO、技术合伙人或产品负责人做出更稳妥的技术决策。
对于计划快速落地海外业务的中国企业，DigitalOcean 联合卓普云提供的中国本地化支持，是一种兼顾合规、效率与技术弹性的理想选择。DigitalOcean提供了包括H100、H200、RTX A6000Ada、L40s等十余款GPU。
如需进一步的 GPU 云服务选型建议，可联系DigitalOcean中国区独家战略合作伙伴卓普云的技术顾问获取一对一方案评估支持。
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