在AI模型训练和部署的实际落地过程中，算力资源的选择直接决定项目成败。很多团队低估了长期运行的综合成本，或是高估了初期投入门槛，导致资源配置失衡。 作为专注算力架构设计的技术顾问，我见过太多团队因错误评估GPU云服务器性能与成本匹配度而延误交付周期。今天我们就从AI训练的实际负载特征出发，拆解如何精准选型，避免“买贵”或“跑不动”的双重陷阱。 为什么多数AI训练项目最终选择按需租用GPU云服务器？