某广告公司为电商618大促做了12条产品宣传视频,3套投放数据模拟方案,结果公司自建服务器渲染到凌晨3点还没完成,眼看上午就要给客户交片,团队急得团团转。其实这不是个例,做广告这行的都懂:大促、节假日要赶方案、做渲染、跑投放数据,算力突然不够用;平时没大项目,服务器又闲得落灰,自建算力就是“食之无味弃之可惜”的烫手山芋。一、广告公司的算力痛点,根源在哪? 1、需求“潮汐式”波动,算力配不上节...
在数字化转型加速与AI、大数据技术普及的当下,企业面临着严峻的算力获取困境:自建算力集群需承担高昂的硬件采购、机房建设与运维成本,资金占用压力大;固定配置的计算资源难以适配业务波动,要么算力过剩造成浪费,要么性能不足拖慢研发与生产进度;科研机构、中小企业更是受限于预算与技术实力,难以获取高性能算力支撑核心任务。这些问题直接导致企业创新成本攀升、业务响应滞后,制约了数字化转型的步伐。 解决企业...
现在不管是搞AI大模型、做影视渲染,还是做大数据分析,都离不开“算力”这个硬支撑。但不少企业一想到自建算力集群,就犯了难——不仅要花大价钱买高端硬件,后续运维、升级又是一笔持续投入,刚起步的小公司根本扛不住。于是,算力服务器租赁成了香饽饽,既能用上顶尖算力,又不用承担重资产压力,这两年市场需求直接爆发式增长。 其实算力服务器租赁的火爆,核心是踩中了数字经济的风口。现在AI研发、工业仿真、金融...
企业在规划服务器托管时,常陷入费用认知误区:不清楚费用核心构成导致预算失控,误选低价方案遭遇隐性收费,或因未匹配业务需求造成资源浪费。这些问题不仅增加运营成本,还可能因服务与需求不匹配影响业务稳定性。理清服务器托管费用逻辑、选对适配方案,成为企业降本增效的关键。 费用核心构成清晰,精准匹配需求是前提。服务器托管费用主要围绕四大维度展开,各维度均与业务场景深度绑定:一是基础机位与硬件成本,机位...
在AI大模型训练、深度学习、科学计算等领域,算力是核心生产力,但企业往往面临两难困境:自建GPU集群需承担高昂的硬件采购与运维成本,重资产投入导致资金占用压力大;而固定配置的算力资源又难以适配项目不同阶段的需求波动,要么算力过剩造成浪费,要么算力不足拖慢研发进度,最终影响项目落地效率与市场竞争力。 想要高效解决算力需求与成本控制的矛盾,核心在于把握“高性能硬件支撑+灵活适配模式+定制化配置”...
随着人工智能的快速发展,GPU的使用越来越多,团队要训练一个大模型,算下来自建GPU集群得砸几十万,刚起步的小公司根本扛不住。后来试了租赁GPU服务器,训练完就释放资源,成本直接砍了一半。其实不止小团队,很多企业和开发者都靠租赁解决算力需求,但租之前要是没搞懂门道,很容易花冤枉钱。租GPU服务器的收费标准 最核心的是硬件配置——性能越强的GPU型号自然越贵,尤其是显存大的,能装下更大的模型,...
随着互联网的快速发展,企业开展互联网业务已经十分常见,要开展网络业务,服务器租用托管是少不了的。公司第一次选择服务器,应该怎么选呢?如何避免被坑呢?把这6件事提前搞懂,就能少走弯路,不花冤枉钱。1.带宽选择 很多第一次选IDC的公司,都会犯一个错:只看“带宽多少钱”,却没搞懂哪种计费方式适合自己。朋友做的是电商,平时流量稳定,但大促时会翻3倍,选固定带宽就很亏——用不完也得付钱,大促时还不够...
大型企业租机柜和中小企业不一样,可能要放几十上百台服务器,还得考虑带宽够不够支撑业务、电力稳不稳定、运维能不能跟上。之前帮一家做电商的大型企业对接机柜,对方一开始没摸清收费逻辑,差点按“标准单机柜”算钱,后来才发现需要额外加带宽和冗余电源,还好及时调整方案没花冤枉钱。其实大型企业机柜租用的收费,从来不是“一个机柜多少钱”这么简单,得看四个核心事项。1、机位与机柜规格 这是收费的基础。大型企业...
中小企业面对互联网的崛起,拓展网络业务势在必得,租用服务器选不好,出现网站访问慢,宕机等,会直接影响企业的形象以及客户,安全等,那么中小企业应该如何选择服务器租用呢?中小企业如何选IDC服务器租用? 1、业务场景: 做电商的重点要“扛流量”,比如大促时访客突然多几倍,带宽得够,CPU和内存也得跟上,不然页面加载半天出不来,客户就跑了;要是只用来存办公文件、传资料,就看重“稳定性”,别总断网...