2025年，中國 AI 企業在模型訓練、產品落地和創新應用上不斷刷新人們的認知。DeepSeek-R1、Qwen3 等國產大模型密集亮相，國內大模型產業熱潮持續升溫。與此同時，一個現實的問題也在被越來越多企業關注：模型雖然訓練得起，但如何高效、低成本地部署卻成了揮之不去的問題。

尤其是在 GPU 算力仍然緊俏。在英偉達顯卡等高端算力資源受限的情況下，2024年，許多中國AI企業正在找到降低訓練成本的方法。同時，部署環境的合規性、穩定性、網絡質量，都是繞不開的“老大難”。不少企業在部署過程中踩過不少坑。科技巨頭可以依靠一些“繞路”的辦法購買到高端 GPU ，在自己的機房中進行部署。但是其他大多數企業，則不得不在海外尋找合適的云平臺租用GPU。

那么，在“技術已就緒”的今天，AI 企業究竟卡在了哪里？怎樣的云 GPU 基礎設施，才能真正解決他們的實際問題？

DeepSeek 讓訓練成本降了，但部署呢？

2025 年 1 月，一則關于 DeepSeek-R1 的報道登上《第一財經》網站。文章指出，DeepSeek的訓練經驗讓一家中國創業企業的視覺模型訓練成本，從500萬美元，降低到了100萬美金以內。這一消息迅速引發關注：原來訓練大模型不再是大公司專屬，許多創業公司也能玩得起。

但現實很快潑下一盆冷水：模型是訓練好了，好的 GPU 資源更多是在海外，成本和復雜度卻居高不下，想要進一步降本比較難。

除此之外，出海企業還面臨著多重挑戰。算力瓶頸固然首當其沖，因為AI訓練，尤其是大模型訓練和推理，對計算能力有著近乎貪婪的需求。其次，網絡連接與延遲是影響用戶體驗的隱形殺手。無論是實時翻譯、智能推薦還是自動駕駛中的即時決策，都對網絡延遲有著極高的要求，確保全球用戶能夠獲得流暢、低延遲的AI服務，是出海成功的必要條件。再者，數據合規與安全在海外市場尤為敏感。歐盟的GDPR、美國的CCPA等法規，對數據存儲、傳輸和處理都有嚴格規定，這要求企業必須構建能夠滿足國際標準的安全合規基礎設施。任何疏忽都可能導致巨額罰款和品牌信譽受損。最后，跨國基礎設施的運維復雜性也讓許多企業望而卻步。管理分布在全球各地的服務器、網絡設備，處理不同的時區和技術標準，無疑增加了企業的運營負擔。

這就是當下中國 AI 企業出海部署的真實處境。

海外 AI 部署，到底需要怎樣的 GPU 云平臺？

回頭來看，出海 AI 企業真正需要的，并不是一家“功能最全”的云服務提供商，而是一個能穩定、安全、用得起、上手快的 GPU 基礎設施。

什么樣的云平臺符合這些標準？我們可以從三個角度來看：

其一，是部署節點要覆蓋廣且靠近市場——不能所有服務都放在美東、美西，要能覆蓋東南亞、歐洲、南美等新興市場。尤其對那些面向開發者提供 API 的公司而言，部署位置就是響應速度的決定因素。

其二，是合規安全機制要完善。這包括項目隔離、虛擬私有網絡（VPC）、訪問控制、日志審計等。一些企業在 AWS 上配置 IAM 權限常常一頭霧水，而如果平臺本身就默認啟用了數據隔離，那對中小企業就是巨大福音。

其三，是成本可控、操作簡潔。動輒上百美元一天的 GPU 實例，對許多初創團隊來說難以持續使用。而那些需要大量手動配置、安全策略和監控集成的平臺，也很容易拖垮一個小團隊的研發節奏。

DigitalOcean：一個適合出海 AI 的輕量級 GPU 云方案

也正因如此，越來越多企業開始關注一些全球部署友好、成本更合理的新型云平臺。而 DigitalOcean 就是其中非常值得一提的一個。

很多人以為 DigitalOcean 只是面向開發者的輕量級云平臺，但實際上，它在海外部署 GPU 服務方面，有著獨特的優勢：

首先，它的性能穩定可靠，全球有60萬的企業與創業者都在使用DigitalOcean的云服務。在GPU云服務方面，DigitalOcean 與NVIDIA、AMD 都有著深度的合作，就連AMD 最新推出的Developer Cloud都是由DigitalOcean提供的支持（你會在網站上看到 Powered by DigitalOcean 字樣）。

其次，DigitalOcean 提供默認開啟的 VPC 網絡隔離能力，每個項目就是獨立空間，流量不會外泄，部署更安全。配合它的項目團隊權限系統，很容易就能滿足合規需求。而且DigitalOcean本身就在歐美、亞太等地區長期提供云基礎設施服務，完全符合各地方的數據合規要求。

更重要的是，它的 GPU 實例價格相較 AWS、谷歌云服務等傳統平臺更加可控，計費規則簡單透明。不像一些一線云平臺，DigitalOcean 在提供8卡 H100 的同時也提供單卡H100，讓你有更多選擇。

?還有一點，DigitalOcean 與HuggingFace合作，在平臺上提供一鍵模型部署功能，在啟用GPU Droplet服務器的時候就可以直接完成主流開源大模型的部署。DigitalOcean 的控制臺設計對開發者極為友好，創建一臺 GPU 實例只需幾個步驟，甚至支持 API 方式自動部署模型服務。對于沒有專業 DevOps 團隊的 AI 創業公司來說，既能用得起，也能迅速用起來。

DigitalOcean提供包括H100、H200、MI300x、A6000、A100、A10等近20種 GPU 型號，以下是部分GPU Droplet 服務器的配置與價格，更多優惠價格與GPU服務器可咨詢DigitalOcean中國區獨家戰略合作伙伴卓普云： ?

GPU服務器	GPU 內存	系統內存	vCPU 數量	存儲（啟動盤 + 暫存盤）	出站流量（免費提供）	網絡帶寬	按需實例價格 (/GPU/小時)
AMD MI300X	192 GB	240 GiB	20 vCPU	720 GB+ 5,120 GiB	15,000 GiB	10 Gbps public and 25 Gbps private	$1.99 (一年期合約按需實例低至$1.49)
NVIDIA H100	80 GB	240 GB	20 vCPU	720 GiB NVMe+5 TiB NVMe	15 TiB	10 Gbps public and 25 Gbps private	$3.39（一年期合約按需實例低至$1.99）
RTX 6000 Ada	48 GB	64 GiB	8 vCPU	啟動盤500 GiB NVMe	10 TiB	10 Gbps public and 25 Gbps private	$1.89
RTX 4000 Ada	20 GB	32 GiB	8 vCPU	啟動盤500 GiB NVMe	10 TiB	10 Gbps public and 25 Gbps private	$0.76
NVIDIA L40S	48 GB	64 GiB	8 vCPU	啟動盤500 GiB NVMe	10 TiB	10 Gbps public and 25 Gbps private	$1.57

寫在最后：中國 AI 出海部署，選對云平臺是關鍵一步

AI 出海，聽起來是技術全球化，其實落地就是資源全球化。

模型是否穩定運行、服務是否響應快速、部署是否合規安全，這些都取決于背后的基礎設施選型。

與其在功能復雜、價格高昂的大平臺中掙扎，不如試試像 DigitalOcean 這樣的更輕量、更聚焦、更適配出海業務的云 GPU 平臺。

訓練成本已經壓縮到了萬元以內，是時候讓部署成本也“配得上”國產大模型的潛力了。如需進一步了解詳情，可直接點擊下方鏈接聯系DigitalOcean中國區獨家戰略合作伙伴卓普云。