面对市面上琳琅满目的云服务器产品，许多正在筹备AI项目的技术决策者都会陷入选择困境：既需要满足大模型对算力、显存和I/O性能的基本要求，又必须严格控制初期投入成本。 本文聚焦于真实可落地的部署方案，结合当前主流平台的技术能力，从硬件配置、软件生态到服务架构，提供一套可执行的选型逻辑。 一、明确AI大模型部署的核心资源需求 在进入具体产品对比前，必须先厘清模型运行所依赖的关键资源维度。脱离实际负载谈

最近不少开发者和中小企业在搭建AI应用时都卡在一个问题上：手头的算力撑不起大模型推理，本地设备又太贵，有没有既能快速上手、又能控制成本的云方案？ 答案是肯定的——腾讯云服务器完全支持AI大模型部署，而且从免费体验到企业级私有化部署，都有对应的解决方案。关键在于选对实例类型、搞清资源配比，避免花冤枉钱。 哪些腾讯云产品适合部署大模型？ 不是所有云服务器都适合跑大模型。AI负载对GPU算力、显存带宽、