云 GPU vs 本地硬件:成本对比与决策方法

结论先行

算一笔每小时账:本地硬件的「等效时薪」= 整机价 ÷ (回本小时数),和云租金直接对比。

以 2026 年 10 月价格为基准的速算表(5090 整机 ¥29,799 vs 4090 云 ¥1.98/h):

口径:3 年折旧、残值 40%、不含电费;云为按量价,包月另有折扣。

决策树

1. 数据能出内网吗? 不能 → 本地(或专有云)。
2. 需要 24G 以上显存带宽 / 多卡互联? 需要 → 云(H100/A800 按需租)。
3. 任务是否需要 7×24 常驻?(挂机推理服务)是 → 本地。
4. 日均使用几小时? < 3 小时 → 云;> 5 小时 → 本本;中间 → 混合(本地推理 + 云训练)。

混合策略(多数人的最优解)

• 本地:日常推理(对话、绘画、Agent),数据与工作流沉淀在本地;
• 云:阶段性训练、大显存任务、体验新模型;用完释放,按小时结账。

这套组合的月成本通常在 ¥100–400,却覆盖了 95% 的需求——先混合,重度了再全本地。

具体平台价格见 GPU 云服务器对比与云 GPU 性价比榜。