2026 年初，AI 模型训练的复杂度持续上升，很多团队在实际项目中遇到一个共同难题：优质 GPU 资源获取难度越来越大。
国内云服务器的 H100 实例常常需要排队等待，时间不确定，直接拖慢了模型迭代节奏。
海外服务器租用成为很多人的备选方案，但使用下来发现，节点位置和线路质量差异明显。
欧美机房延迟通常较高，数据传输慢，训练任务容易因网络抖动中断。
高峰期带宽被共享挤占，限速现象常见，导致长时间任务需要频繁监控和重启。
带宽成本也是一大负担，国际流量费用加上电费，长期租用账单往往超出预期。
此外，部分海外节点 IP 质量一般，偶尔被平台误封，影响业务连续性，让团队额外花费时间处理。
一:Wan网络最近在新加坡机房上线了一批全新 8×H100 GPU 服务器资源，专门针对这些痛点进行了优化设计。
新加坡节点地理位置优越，靠近中国大陆骨干网，到岸延迟稳定在 30ms 左右，远优于传统欧美节点。
机房采用直连全球骨干网的优质线路，配备 1Gbps 国际带宽不限流量，高负载场景下也能保持平稳传输。
配置上，这批机器搭载 8 张 NVIDIA H100 GPU，搭配 Intel Xeon Platinum 8457C 高性能处理器、2TB 大容量内存，以及 8×3.84TB NVMe 高速存储。
这样的硬件组合在实际使用中，支持主流框架的分布式训练、大模型微调和推理部署，数据读写速度快，算力利用率高。
很多团队在测试后反馈，网络稳定性明显提升，训练中断情况大幅减少，整体效率比之前节点有可观改进。
因为是新资源上线初期，现阶段价格比市场常规报价更具吸引力，后续可能会根据供需关系逐步调整。
资源总量有限，目前还在第一波释放阶段，很多先咨询的团队已经开始上机测试，并预留长期使用机器。
如果你正面临国内资源紧张、海外节点不稳的困扰，或者计划在亚太地区部署 AI 业务，这批新加坡海外服务器值得重点关注。
尤其适合需要频繁数据同步、长时间连续运行的任务场景，带宽成本控制也更友好。
感兴趣的朋友可以直接联系销售了解实时库存、详细报价和测试方案。
当前阶段资源相对充足，但不会无限期维持，有持续算力需求的团队建议提前准备，避免后期供应吃紧。
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