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在快速发展的机器学习领域，人工智能初创公司对 GPU 的需求与日俱增。GPU 成了 AI 创业公司们构建核心资源，甚至颠覆创新的关键资源和基础设施。然而，这也让 GPU 资源的价格水涨船高。对于 AI 创业来讲，是应该构建专用 GPU 机器还是采用 GPU 云服务？在不同阶段，应该采用什么样的 GPU 服务？这是摆在所有 AI 创业公司面前的一个选择题。
AI 创业，GPU 方案有几种？
一般来讲，AI 创业在购买 GPU 或相关服务时，有三种方案。一种是自己购买 GPU，然后自己组建本地 GPU 服务器，用于模型的训练或微调等工作。另一种是通过 GPU 共享租赁平台，来租用相应的 GPU 机器； io.net是近期非常火热的去中心化GPU算力平台，本质上，它也是一个共享GPU算力平台。最后，就是购买 GPU 云服务，这种平台提供 GPU 机器以及配套的软件、备份等服务。
共享 GPU 租赁服务与 GPU 云服务的差别是什么？
自建的方案很好理解。不过，共享 GPU 租赁服务与 GPU 云服务，听上去差不多，具体有什么区别呢？
首先，从定义和应用范围来看，GPU 云服务是一种提供高性能图形处理能力的云计算服务，它支持复杂的图形和并行计算任务，广泛应用于人工智能、深度学习、图像处理、科学计算等领域。而共享 GPU 租赁服务则更侧重于将 个人、企业限制的GPU 资源接入平台方，终端用户可以根据需求随时使用 GPU 资源。前者可能由于平台的不同，会提供更多 AI 相关的服务，例如云备份、带宽资源、托管、模型部署等，而后者的服务模式更像是众包模式，数据合规性、资源稳定性是无法保障的。
其次，从成本角
