初创公司0固定资产模式：为什么我把50台A100全退了？

JYGPU 极智算

2025年07月15日 3:13

"上周刚签完50台A100 GPU的退货单，财务总监拍着我肩膀说'终于不用算折旧了'。"这是我最近在创业社群里分享的真实经历。作为一家AI训练赛道的初创公司，我们曾坚信"重资产=竞争力"，但在烧掉300万采购款、熬过6个月运维噩梦后，最终选择把50台A100全退，转向算力租用模式。今天就从这笔"亏本买卖"说起，聊聊初创公司为什么该重新审视"固定资产执念"。

一、从"囤卡"到"退卡"：我们的决策转折点

去年初，团队拿到千万级天使轮融资时，投资人拍着胸脯说："AI创业，算力就是护城河。"于是我们做了个"豪横"决定：一次性采购50台A100 GPU——当时市面上最顶级的训练卡，单卡采购价超15万，总投入近800万。

理想很丰满：自建算力集群，训练速度可控，数据安全有保障，还能靠"自有硬件"给投资人讲故事。但现实却给了记重锤：

硬件交付延期：首批20台A100等了4个月，项目上线直接推迟2个月，客户违约金花了50万；
运维成本爆炸：需要招3名专职GPU工程师，月薪总和4万+，服务器托管费每月8万（含机房、电力、冷却）；
利用率暴跌：实际训练中，50张卡平均利用率不到30%——很多时间卡在排队等任务，空转的电费比算力本身还贵。

更扎心的是财务复盘：按3年折旧算，50台A100每月折旧成本超22万；加上运维、托管、折旧，单月固定成本突破35万。而同期我们试用的云厂商GPU服务器，按需付费的单月成本只要18万——同样的算力，自建模式比租用贵了近一倍。

这时候我们才明白：初创公司的"固定资产执念"，本质是用未来的不确定性，赌现在的"安全感"。

二、自建机房的隐性成本：看得见的采购单，看不见的"流血清单"

很多人觉得"自建机房=一次性投入，后期成本低"，但实际隐藏的成本远超想象。以我们50台A100的案例为例，隐性成本占总投入的40%以上：

成本类型	具体项	单月成本（估算）	备注
硬件成本	采购折旧（3年）	22万	单卡15万，50台总800万
运维成本	工程师薪资+备件更换	6万	需24小时值守，突发故障维修贵
空间成本	机房租赁+电力扩容	8万	双路供电+精密空调，电费占60%
机会成本	资金占用+灵活性损失	15万	800万如果用于研发，能多做2个项目

更关键的是，这些成本都是"刚性支出"——不管算力是否满负荷，电费要交、工程师要养、机房租金一分不能少。而初创公司的核心矛盾是：资源有限，必须把每一分钱花在"能直接产生收入"的地方。

我有个做半导体芯片验证的朋友，去年花200万买了10台A800，结果半年后订单量暴跌，10张卡在机房吃灰，每月固定成本12万，最后只能折价50万甩卖——这就是"固定资产"最残酷的地方：它不会因为你业务下滑而贬值减速。

三、算力租用成本对比：按月付费VS一次性豪赌，谁更划算？

为了验证"退卡"决定的正确性，我们做了详细的算力租用成本对比（以A100 GPU为例，按训练任务日均12小时计算）：

对比维度	自建模式（50台）	云租用模式（按需付费）
初始投入	800万（硬件采购）	0元（无固定资产）
单月固定成本	35万（折旧+运维+托管）	18万（GPU服务器租金）
弹性扩展能力	需提前3个月下单采购	10分钟内扩容至200张卡
数据安全	自主可控（需自建防护）	依赖云厂商SLA（通常99.99%）
适用场景	长期稳定、高保密需求	业务波动大、需快速迭代

从数据看，云租用模式的单月成本仅为自建的51%，且完全规避了硬件折旧和运维压力。更关键的是，云厂商提供的"弹性算力"完美匹配了初创公司的业务特性——我们的训练任务经常集中在月初（客户需求集中），月中到月末反而空闲，按需付费模式能自动匹配这种波动，避免算力浪费。

当然，有人会担心"云算力性能不如自建"。但实际测试中，主流云厂商的A100服务器（如阿里云、腾讯云）与自建集群的性能差异小于5%，且云厂商提供专属网络通道，数据传输延迟甚至更低。加上云厂商的7×24小时技术支持，我们遇到的GPU驱动问题、网络故障，基本1小时内就能解决——这比自己养工程师的效率高出10倍。