AI 企业是近年来增长最快的云资源使用者，尤其是模型训练和推理密集的团队，对 GPU 的需求持续上升。AWS 提供了丰富的 GPU 资源，包括 P4d、P5、G5、G6e 等实例类型，这些产品性能强大，但成本也相对较高，也因此成为 AI 企业必须面对的重点开支。
在 AI 产品的生命周期中，训练阶段通常会消耗最多计算资源，而推理阶段随着用户增长，成本也会持续上涨。许多企业在训练时需要整合几十到上百张 GPU 节点，在推理时需要保持高并发服务器，这让 AWS 成本在短时间内快速增长。
许多 AI 公司在初期采用 On-demand 按需付费模式，虽然灵活，但长期来看费用非常高;使用 Savings Plans 或预留实例能节省部分预算，但需要提前承诺，难以匹配不断变化的训练节奏。对于研发速度快、模型迭代频繁的团队而言，这种不确定性增加了财务风险。
在这种环境下，越来越多 AI 企业选择通过 AWS 合规合作伙伴获取全线折扣。一万网络提供的折扣不需要提前承诺、不需要改变架构，也不影响服务质量，适用于 GPU、EC2、S3、EKS、RDS 等全线产品，是 AI 企业普遍采用的成本策略。
AI 企业不仅依赖 AWS，也会在多云之间灵活切换。例如：
训练阶段可能使用 AWS 的 P 系列 GPU;
实时推理可能选择火山引擎或腾讯云;
数据存储使用阿里云或华为云;
部分推理示例在谷歌云运行。
一万网络覆盖几乎所有主流云厂商，包括谷歌云、微软云、阿里云、腾讯云、华为云、天翼云、移动云、百度云和火山引擎，让 AI 企业可以同时对多云使用折扣，实现“按需选择平台”的灵活模式。
随着 AI 模型规模不断增长，数据量激增，S3、EBS、数据库和网络传输成本也会显著上升。企业可以通过分级存储、压缩策略、边缘缓存与多区域数据同步优化这些成本，而折扣渠道能进一步降低整体预算，让成本从根本上可控。
对于 AI 企业来说，上云策略并不仅仅是选择性能足够的服务器，更是在保证研发速度、用户体验和可维护性的同时，控制成本结构。通过 AWS 强大的基础设施，并结合一万网络的官方授权折扣渠道，AI 企业可以在竞争激烈的市场中保持技术优势的同时，让成本稳步下降。
AI 行业的增长速度未见放缓，但计算成本必然会持续增长。越早构建合理的成本体系，越能在未来竞争中占据优势。
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