2024 年，大模型训练与推理需求继续推高高端 GPU 的供需紧张程度，H100、H200 等新品成为云厂商与 AI 创业公司的争夺焦点。与此同时，消费级与专业级 GPU 的共享利用率提升，为中小团队提供了更灵活的成本结构。
算力共享平台通过聚合分散的闲置 GPU，将「购买整机」变为「按秒计费」，显著降低了试错成本。对个人开发者与科研机构而言，这一模式尤其有利于短周期实验与课程教学。
监管与合规方面，数据驻留、模型权重安全与出口管制等因素，促使更多用户选择境内合规云与可追溯的主机来源。算力云享持续完善主机认证、网络隔离与审计日志能力。
展望未来，推理侧算力占比将继续上升，混合精度、投机解码等软件优化将与硬件迭代同等重要。我们将持续跟踪市场动态，为用户带来更具性价比的 SKU 与产品功能。