本文将从技术原理到应用场景，拆解显卡与算力服务器的本质差异，并揭秘租赁GPU的3大隐藏优势，帮你理清算力投资逻辑。

在AI大模型、AIGC（生成式AI）等技术浪潮的推动下，全球AI企业的算力需求正以​​指数级速度增长​​。据IDC最新报告显示，2024年全球AI算力市场规模已突破3000亿美元，其中​​GPU算力占比超70%​​，成为支撑AI训练与推理的核心基础设施。然而，面对高昂的硬件采购成本、复杂的运维压力和动态变化的算力需求，越来越多的AI企业开始转向“GPU算力租赁”模式。本文将从成本、技术、效率三个维度，解析这一选择的底层逻辑。

作为近年来云计算领域的热门模式，算力租赁正以“按需付费、即取即用”的特性，成为中小企业、个人开发者甚至科研团队的“算力刚需救星”。本文将从“是什么、为什么选、怎么选、避坑指南”四个维度，带你全面了解这一模式。

本文将围绕企业AI落地的核心痛点，拆解不同AI场景的算力需求差异，提供算力评估方法论，并重点解析“算力租赁”这一轻资产模式的落地路径，助你在AI竞赛中“算力不拖后腿”。