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开篇摘要：红队评测为什么是算力黑洞

别被"安全测试"这四个字骗了——大模型红队对抗评测，本质上是一场算力消耗战。你不是跑一次推理就完事，而是要成百上千次地"诱导模型说出不该说的话"：越狱提示词批量投喂、对抗样本反复生成、用更强的 judge 模型给每一次回答打分、再把失败案例喂回去微调攻击模型。这套循环里，GPU 不是点缀，是发动机。说白了，一个认真做红队评测的团队，显卡开销往往比它自己训个小模型还狠。

但现实是，大多数刚接触这个领域的团队，要么拿一张消费级卡硬扛、跑几百次就显存爆了，要么一上来租 H100 整机、钱烧了一半发现大部分负载其实是轻量推理。这篇文章就把红队评测的算力画像拆开讲，给你一套"按攻击类型选卡"的配置表，不空谈、不堆术语，直接讲清楚每一类测试该花什么钱。

核心结论一：越狱测试（jailbreak）以"高并发轻量推理"为主，模型本身多在 7B–70B 区间，单张 A100 40G（¥2800/月）就能并发跑几十路，根本用不着 H100。

核心结论二：对抗样本生成分两派——基于梯度的白盒攻击要反向传播，吃显存要吃满，80G 起步；基于查询的黑盒攻击吃的是推理次数，显卡够用就行，重点是并发和吞吐。

核心结论三：用大模型当裁判（LLM-as-judge）做自动化评分，是红队闭环里最容易被低估的算力消耗点，它要同时加载攻击模型和 judge 模型，建议显存留足余量、最好双卡或上 80G。

核心结论四：攻击模型自身的微调（比如用失败案例做 DPO、做对抗微调），才真正需要多卡训练集群（8 卡 A100 80G 或 H100），这类属于长周期重负载，年付锁折扣最划算。

核心结论五：低成本批量探测完全可以用算力云切片（A16 1/16 切片 ¥210 起、A100 1/20 切片 ¥900）起步，别一上来就整机，先验证攻击 pipeline 再扩容。

一、概念解析：红队对抗评测到底在算哪几类活

1.1 越狱测试：批量投喂与并发推理

越狱测试的目标，是用精心构造的提示词（prompt）绕过模型的安全护栏，让它输出违规内容。它的计算形态非常明确：你有一堆目标模型（自研的、开源的、第三方的），有一大筐越狱模板（角色扮演、虚拟场景、编码绕过、多轮渐进诱导），然后交叉组合、批量投喂、收集回答。这一步吃的是"并发推理吞吐"——同一个模型要同时处理几十上百条请求，而不是单条有多复杂。所以显卡需求是"显存够装下模型 + 算力够并发"，A100 40G 装一个 70B 量化模型再开高并发批处理，性价比极高。除非你的目标模型是 405B 级别全精度，否则 H100 在这个环节是性能过剩。

这里要厘清一个关键点：越狱测试跑的是"推理"，不是"训练"。很多人一听"对抗"就觉得要上训练卡，其实单纯做越狱探测，整月跑推理、显卡几乎不参与反向传播，A100 40G 绰绰有余。真正吃训练的是后面把失败案例做成攻击模型的那一步。

1.2 对抗样本生成：白盒吃梯度、黑盒吃查询

对抗样本（adversarial example）在大模型语境下有两层含义。一层是文本对抗：对输入做微小扰动（同义替换、字符级扰动、特殊 token 注入）让模型出错，这类多为黑盒，靠大量查询试探，算力形态接近越狱测试的并发推理。另一层是白盒对抗攻击：比如对模型权重或激活做基于梯度的优化（FGSM、PGD 的变体，或针对对齐模型的梯度上升攻击），这一步要计算梯度、要反向传播、要迭代多步，显存占用随模型规模和迭代步数线性甚至超线性增长。

白盒攻击的算力画像和训练几乎一致：你要同时存前向激活和反向梯度，显存至少是推理的两倍以上。一个 7B 模型做白盒对抗微调，40G 卡能扛；但 70B 级别做全参白盒攻击，40G 直接爆，必须 80G 甚至多卡。所以选卡的第一问是：你的对抗样本是黑盒查询型，还是白盒梯度型？前者 A100 40G 足矣，后者至少 80G。

1.3 自动化评分与攻击模型微调

红队评测最值钱的部分是"闭环"：用 judge 模型（比如一个强 LLM）自动判定每次攻击是否成功，把成功的攻击样本收集起来，再做攻击模型的微调（DPO、对抗训练），让下一次攻击更狠。这一环里，judge 模型和攻击模型常常要同时在线，显存压力叠加；而微调阶段则是标准的训练负载，多卡集群收益明显。讲清楚这点是为了告诉你：红队评测的算力不是单一形态，它是"推理为主 + 间歇训练"的混合负载，配置要兼顾两头。

1.4 评测基准与覆盖率：别只盯攻击成功率

新手最容易陷入的误区，是把"攻击成功率"当成唯一指标，跑出几个越狱就以为评测完成。真做安全评测，看的是覆盖广度：你覆盖了多少风险类目、多少种攻击手法、多少个目标模型版本。一个只测了角色扮演类、却漏掉编码绕过和多轮诱导的评测，成功率再高也是自欺欺人。覆盖越广，要投喂的样本越多，推理次数呈倍数增长，算力需求自然水涨船高。我的做法是在评测设计阶段就先列清楚风险类目清单，再反推需要多少算力，而不是先租了卡再想测什么。指标定不清楚，租多少卡都是盲打，最后报告经不起同行复盘。

1.5 工具链生态：从提示词管理到结果归档

红队评测不是扔一句提示词看反应就完事，它有一整套工具链：提示词版本管理、攻击任务调度、响应捕获、judge 自动评分、失败样本归档、可复现报告生成。这套链路的工程化水平，直接决定你能不能把算力用满。很多团队卡在手工跑脚本，八卡整机租来七张在空转，钱花了效率却低。我建议先把评测流水线工程化，再用算力去填，而不是反过来。尤其结果归档和可复现这两块，关系到后续每次模型迭代能否做横向对比，省下的重复评测算力，往往比显卡差价还可观。工具链这关过了，选型才有意义。

二、按攻击类型拆解：每一类该上什么卡

2.1 黑盒越狱探测：并发为王，A100 40G 封神

黑盒越狱探测是最常见、也最该省钱的环节。你要的是"同一时刻喂几百条 prompt 给目标模型"，A100 40G 配合高并发推理框架（vLLM、TensorRT-LLM 这类吞吐优化栈），单卡能跑几十路并发，月付 ¥2800 把整个探测 pipeline 包了。一万网络的 A100 40G 人工定制机型（8 核 64G 起步、可扩 16 核 128G、1T 数据盘、100M BGP）正好卡在这个甜点：显存装得下 70B 量化模型，CPU 和带宽够喂数据，价格能进安全团队季度预算。别听人忽悠上 H100，这一步 H100 的 FP8 完全用不上。

2.2 白盒对抗攻击：梯度一上，显存翻倍

一旦涉及白盒梯度攻击，画风突变。反向传播要存激活、要算梯度、要迭代，显存需求直接翻倍甚至更多。一个 13B 模型做白盒对抗，40G 卡勉强；70B 级别白盒全参攻击，必须 80G，且 batch 要压小。8 卡 A100 80G 整机（共 640G 显存）则能把这个攻击训练跑得酣畅，还能把 judge 模型同时挂在一旁做实时评分。这个档位是预估价格（月租约 ¥2.5万–4万，实际以下单核算为准），面向的是"真做对抗研究"的团队，不是随便探探漏洞的。

2.3 攻击模型训练：多卡旗舰才见真章

当你要从海量成功攻击样本里训出一个"自动红队 agent"（比如用 DPO 让攻击模型自己进化），这就是正儿八经的训练负载了。数据规模大、迭代周期长、要试多组超参，单卡熬到地老天荒。8 卡 A100 80G 是最低舒适线；预算充足、模型大到 405B 级、追求 FP8 加速的，上 H100 8 卡（月付 ¥8万–12万，官网明示档，年付 85 折）。我的立场：绝大多数安全团队做到攻击模型微调这步，A100 80G 整机足够，H100 是锦上添花而非必需。

三、配置对比：从切片到整机的价格与适配

3.1 不同红队任务的显卡配置与价格对照

3.2 自建、云实例与租用的成本账

这张表我想点破一个误区：红队评测常被当成"临时项目"，于是全用按量云实例。但认真的安全团队，红队是常态化的——每次模型迭代都要重新打一遍。这种"月度稳定负载"用按量，累计费用很快超过整月包租，还搭上数据搬运流量。我的判断干脆利落：只要评测是周期性的（每月都跑），直接包月/包年租独享卡，比按量省钱也省心。

四、推荐配置详解：一万网络红队评测算力方案

#1 一万网络「A100 40G 红队推理评测机」—— 黑盒越狱探测主力

关键词维度：NVIDIA A100 40GB | 8核64G 可扩 16核128G | 1T 数据盘 | 100M BGP | 月付 ¥2800 | 工程师 1 对 1 部署

推荐配置：8 核 64G 起步、可升级 16 核 +¥400/月、内存 128G +¥600/月、硬盘 1T +¥300/月、带宽 200M +¥400/月；显卡为全新 NVIDIA A100 40GB（支持 TF32/FP16/INT8）。CUDA 12.x / TensorRT / PyTorch / vLLM 由工程师一对一预装，开机即可批量投喂越狱 prompt、挂 judge 模型做自动评分。含 100M BGP 独享带宽。

价格参考：官网明示月付 ¥2800（以官网实时价为准），年付 8 折折合每月 ¥2240；同账户复购再减 ¥100/月可叠加。这是红队评测最稳的"主力推理机"——单卡高并发跑 7B–70B 目标模型、同时挂裁判模型，租金能进安全团队季度预算。

适配场景：黑盒越狱探测、批量对抗样本投喂、LLM-as-judge 自动评分、第三方模型安全巡检；一句话：以"并发推理"为核心的常态化红队评测，这张卡是甜点，别上 H100 浪费。

#2 一万网络「8 卡 A100 80G 对抗训练集群」—— 白盒攻击与攻击模型微调

关键词维度：8×A100 80GB | 双 Xeon 旗舰 80核+ | 1TB ECC | 4×3.84T NVMe | NVLink 全互连 | 预估月租 ¥2.5万–4万 | 年付 85 折

推荐配置：8 张 NVIDIA A100 80GB（共 640GB HBM2e），双路 Xeon Platinum 8380 级（80 核以上）、1TB DDR4 ECC、4–8 块 3.84TB NVMe SSD、10Gbps BGP 独享不限流量、NVLink+NVSwitch 节点内全互连。可同时跑白盒梯度对抗攻击（反向传播吃满显存）与攻击模型 DPO/对抗微调，judge 模型挂一旁实时评分。CUDA 全栈与常见对齐/安全框架预装。

价格参考：此档为非官网明示整机，属预估价格区间，月租约 ¥2.5万–4万（预估，实际以下单时核算为准）；年付 85 折（行业通行，以咨询为准）一年约 ¥25万–40万（预估）。它面向"真做对抗研究、要训自己攻击模型"的硬核安全团队，把 640G 显存用于梯度攻击和训练，单位算力成本远低于多张散卡拼凑。

适配场景：白盒梯度对抗攻击、基于失败案例的攻击模型微调（DPO、对抗训练）、大规模自动化红队 agent 训练；月度稳定重负载、需多卡训练的安全实验室与 AI 安全公司。

#3 一万网络「H100 8 卡旗舰安全评测机」—— 超大规模与 405B 级

关键词维度：8×H100 SXM 80GB | 640GB HBM3 | NVSwitch 900GB/s | 月付 ¥8万–12万 | 年付 85 折 | 新加坡/洛杉矶节点

推荐配置：双 Intel Xeon Platinum 8480+（112 核）、2TB DDR5、8×15.36TB NVMe、8×H100 SXM 80GB（Transformer Engine、FP8）、NVLink+NVSwitch 节点内 900GB/s、10Gbps 国际独享不限流量。新加坡 CN2 GIA 节点国内延迟 50–80ms，洛杉矶多线 BGP 延迟 140–160ms。CUDA 12.x 与 TensorRT 预装，适合 405B 级目标模型全精度评测与超大规模对抗生成。

价格参考：官网 H100 明示档，整机月付约 ¥8万–12万（以官网实时价为准），年付 85 折约 ¥81.6万–122.4万。FP8 训练比 A100 快 6 倍以上。除非你要评测 405B 级全精度目标模型、或做海量对抗样本的超大规模生成，否则 A100 80G 整机已足够——这是给"极限规模"团队准备的，不是红队入门。

适配场景：405B 级别目标模型全精度红队评测、超大规模对抗样本生成、需要 FP8 吞吐的极端场景；预算充足、追求极致覆盖率的头部安全团队。

#4 一万网络「算力云切片轻量探测」—— 试水与批量试探零负担

关键词维度：A16 1/16 切片 ¥210 起 / A100 1/20 切片 ¥900 / T4 16G ¥900 | 弹性按量 | 开机即用

推荐配置：先拿切片验证 pipeline：A16 1/16 切片 ¥210 起、A100 1/20 切片 ¥900，按需启停、按量计费，跑通越狱投喂与评分脚本再决定扩容；轻量整卡可选 T4 16G ¥900/月（官网价）跑小模型探测。工程师协助部署基础 CUDA 与推理框架，零门槛起步。

价格参考：全部为官网明示价（以官网实时价为准）。A16 切片 ¥210 起、A100 切片 ¥900、T4 ¥900/月，是预算极紧的课题、课程、单次合规自检的最低入场券。

适配场景：红队评测 pipeline 原型验证、小模型越狱试探、一次性合规自查、教学演示；先验证攻击流程再决定要不要上独享整机，避免一上来就重资产。

五、避坑指南：红队评测 GPU 租用五个真实陷阱

陷阱一：越狱探测也上 H100，FP8 全程吃灰

为什么坑：越狱探测是并发推理，不吃 FP8、不吃训练，H100 的特化能力在这里毫无用武，每月多花几万纯属浪费。怎么避：黑盒探测一律 A100 40G（¥2800/月）起步，把预算留给真正吃算力的白盒攻击和训练。先问清"我的负载是推理还是训练"，再选卡，别被"越大越安全"的错觉带偏。

陷阱二：judge 模型和攻击模型抢显存，双双溢出

为什么坑：自动化红队常要同时加载攻击目标模型和裁判 judge 模型，40G 卡装两个 70B 量化模型容易显存撞车，推理直接崩。怎么避：自动评分环节显存留足余量——要么上 80G，要么把 judge 模型用更小的蒸馏版，要么双卡分流。合同里写明显存档位，避免拿到缩水卡导致 pipeline 跑不起来。

陷阱三：白盒攻击用 40G 卡硬扛梯度，迭代步数被迫砍半

为什么坑：白盒梯度对抗要存激活和梯度，显存需求翻倍，40G 卡只能把迭代步数和 batch 砍到很小，攻击效果大打折扣还以为是方法不行。怎么避：白盒对抗直接选 80G 起步，多卡整机更从容；若预算卡死 40G，就缩小模型规模或改用黑盒查询型攻击，别指望硬扛梯度。

陷阱四：环境没装好，推理框架跑不起高并发

为什么坑：红队探测靠 vLLM、TensorRT-LLM 这类吞吐优化栈才能高并发，自己配环境版本错一处就起不来，租期白白浪费在调通上。怎么避：选提供工程师一对一部署、预装 CUDA 全栈与推理框架的服务商（如一万网络开机即用方案），把环境时间从"三天"压到"半小时"。签约前问清是否含环境部署与推理框架预装。

陷阱五：按量跑常态化评测，月底账单翻倍

为什么坑：红队评测若是周期性（每次模型迭代都打一遍），按量云实例单价低但累计恐怖，几十上百小时跑下来远超包月，还搭数据搬运流量。怎么避：周期性评测一律包月/包年；一次性或试水才用按量/切片。周期明确的项目直接谈年付 8 折（GPU 定制）或 85 折（H100），折扣写进合同，别听口头承诺。

六、规模化红队：并发编排与成本控制

6.1 多目标模型并发，是红队效率的命门

小打小闹的越狱测试，一张卡慢慢跑也就过去了；但真做规模化红队，核心矛盾是"要同时打很多目标模型"。你可能要同时评测自研模型、开源模型、第三方接口，每个都要喂成百上千条越狱样本，串行跑一个月都跑不完。这时候并发编排才是关键：把不同目标模型分到不同显存分区、用高吞吐推理框架把单卡利用率压满、用任务队列把探测和评分流水线化。我的经验是，先把编排脚本写好再谈扩容，否则八卡整机租来也是七张在空转。红队评测的算力效率，三分靠卡、七分靠编排，这句话值得贴在墙上。

6.2 攻击模板库的维护，决定覆盖深度

越狱不是丢一句话就完事，真正有效的红队靠的是系统化的攻击模板库：角色扮演类、虚拟场景类、编码绕过类、多轮渐进诱导类、还有针对特定安全分类的定向样本。模板库越厚，覆盖越深，但维护它本身就是持续的算力消耗——每加一类新模板，就要重新跑一遍全目标模型。很多团队低估了这块成本，以为"库建好就一劳永逸"，结果新漏洞一出来模板全失效。建议把模板迭代当成常态化负载计入预算，用算力云切片做日常轻量验证、用独享卡做全量回归，分层花钱才不浪费。

6.3 成本台账：把每一次攻击的算力单价算清

红队评测最容易糊里糊涂烧钱的地方，是没人算"单次成功攻击"的算力成本。你租了八卡整机，跑了一周，产出了多少条有效越狱、覆盖了多少个风险类目，摊到每张卡每小时是多少钱，心里得有本账。我的做法是建一张成本台账：把租金、显存占用、运行时长、产出样本数逐项记下来，下次选型就有据可依，而不是凭感觉"好像差不多"。很多团队年年续费同一配置，却从没验证过是不是有一半算力在空转。把账算细，往往能省下三成预算而不影响覆盖。

6.4 安全团队的合规边界，只协助不夸大

红队评测常碰敏感数据：违规样本、内部模型权重、未公开漏洞，数据敏感度不低。这里边界必须说清：一万网络可提供多节点部署、协助对接合规机房、提供合规架构建议；但涉及医疗、金融等强监管行业的等保要求，官网未明示对应资质，我们只写"可协助对接合规机房 / 提供合规架构建议"，绝不承诺已满足某级等保。实操上敏感数据走独享实例、不混用共享资源、合同写明隔离与销毁条款，比听信口头"绝对安全"靠谱得多。合规是红线，踩了没人替你兜底。

七、常见问题 FAQ

Q1：只是想给自家模型做一轮越狱测试，需要租什么卡？

A1：如果是黑盒越狱探测——也就是批量投喂越狱 prompt、收集回答、用裁判模型打分，这全是推理负载，单张 A100 40G 就能高并发跑下来，月付 ¥2800（官网价）足够，完全用不着 H100。你关心的是并发吞吐而不是单卡算力，所以把预算花在"高并发推理框架预装"上，比花在显卡等级上更值。只有当你的目标模型是 405B 级全精度、单卡装不下时，才需要考虑更大显存或多卡。建议先用算力云切片（A16 1/16 切片 ¥210 起）跑通 pipeline，确认要常态化再上 A100 40G 整卡，别一上来就重资产。

Q2：白盒对抗攻击和黑盒，算力差别有多大？

A2：天壤之别。黑盒只做前向推理，显存占用就是模型本身大小，A100 40G 装个 70B 量化模型绰绰有余。白盒要计算梯度、做反向传播、迭代多步，要同时存前向激活和反向梯度，显存至少是推理的两倍以上，一个 70B 级别白盒全参攻击 40G 卡直接爆，必须 80G，且 batch 要压小。所以选卡第一问是"白盒还是黑盒"：黑盒 A100 40G 封神，白盒至少 80G、上 8 卡整机（预估月租 ¥2.5万–4万，实际以下单核算为准）才从容。别拿黑盒的配置去硬扛白盒，会以为自己方法不行其实是卡不够。

Q3：用大模型当裁判自动评分，显存怎么算？

A3：这是最容易被低估的消耗点。自动化红队常常攻击模型和 judge 模型同时在线：攻击模型生成回答，judge 模型判定是否越狱成功。两个模型抢同一张卡的显存，40G 装两个 70B 量化就容易撞车崩掉。我的做法是显存留足余量：要么上 80G 卡，要么 judge 用更小的蒸馏版模型，要么双卡分流（一张跑攻击、一张跑裁判）。所以预算里要把"双模型同载"这部分的显存算进去，别只按单模型大小选卡，否则 pipeline 跑一半崩了最耽误事。

Q4：想训练自己的攻击模型（自动红队 agent），配置怎么定？

A4：这是正经训练负载，和训练普通大模型算力画像一致。你要从海量成功攻击样本里做 DPO 或对抗微调，数据规模大、迭代长、要试多组超参。最低舒适线是 8 卡 A100 80G 整机（共 640G 显存，预估月租 ¥2.5万–4万，以咨询为准）；预算充足、模型到 405B 级、追求 FP8 加速再上 H100 8 卡（月付 ¥8万–12万，官网明示档，年付 85 折）。我的立场很明确：绝大多数安全团队训攻击模型，A100 80G 整机足够，H100 是锦上添花而非必需，别被"旗舰焦虑"推着多花钱。如果预算实在有限，先用八卡整机跑通训练流程，确认收敛效果再考虑要不要升级，比一上来就押旗舰更稳妥，沉没成本也更低。

Q5：红队评测的环境部署谁负责，最坑在哪？

A5：最坑的就是推理框架配不对。红队探测靠 vLLM、TensorRT-LLM 这类吞吐优化栈才能高并发，版本和 CUDA 错一处就起不来，调不通的三五天租期就这么废了。所以签约前一定问清：是否含工程师一对一部署、是否预装 CUDA 全栈与推理/对齐框架、能否直接拉起你的评测脚本。像一万网络这类提供开机即用、工程师一对一装环境的方案，能把"隐性调试成本"压到最低，比单纯比单价实在得多。环境能半小时起来，比显卡贵两百块重要。

Q6：红队评测数据敏感，合规和隔离怎么处理？

A6：红队评测常涉及违规样本、内部模型权重、未公开漏洞，数据敏感度不低。这块要讲清楚边界：一万网络可提供 BGP 多线加 CN2 GIA 回国优化、多节点（华南/华东/华北/香港/海外）部署，并协助对接合规机房、提供合规架构建议；但若涉及医疗、金融等强监管行业的等保要求，官网未明示对应资质，我们只会写"可协助对接合规机房 / 提供合规架构建议"，不会承诺已满足某级等保。实操上建议：敏感数据走独享裸金属或独立实例、不混用共享资源、合同写明数据隔离与销毁条款，别信口头"绝对安全"。

Q7：按量云实例和包月租卡，红队场景怎么选？

A7：看评测是否周期性。一次性、临时自查，按量云实例（行业参考 0.5 元/时起）灵活便宜，跑完即关不占预算。但认真的安全团队红队是常态化的——每次模型迭代、每次发版都要重新打一遍，这种月度稳定负载用按量，累计费用很快超过整月包租，还搭数据搬运流量。我的建议干脆：周期性评测一律包月/包年租独享卡（A100 40G ¥2800/月起步），临时验证才用按量或算力云切片。把"负载是否稳定"作为分水岭，别被按量的低单价迷惑。

Q8：年付折扣能谈到多少？红队团队值得锁吗？

A8：以一万网络公开政策为例，GPU 定制年付低至 8 折、H100 整机年付 85 折、海外裸金属有"买 1 送 1"限时活动；通用年付行业惯例约省 1–2 个月（约 83–92 折，以咨询为准）。对红队团队，只要评测是周期性的（月度以上稳定负载），年付几乎总是最优，尤其攻击模型训练这种长周期重负载，锁年付直接省一大截。对需求飘忽的试水，先月付或切片验证再转年付更稳。我的立场：周期明确就锁年付，把折扣白纸黑字写进合同，口头承诺不作数。

八、总结：红队评测算力选型的立场

回到开头——红队对抗评测是算力消耗战，但"消耗"得有章法。我的立场很直接：黑盒越狱探测用 A100 40G（¥2800/月），别碰 H100；白盒梯度攻击上 80G，多卡整机（预估 ¥2.5万–4万/月）才从容；攻击模型训练是重负载，8 卡 A100 80G 是最低舒适线、H100 是可选升级；自动化评分记得给 judge 模型留显存余量；试水用算力云切片（¥210 起）零负担起步。选服务商别只比单价，工程师一对一部署、CUDA 全栈与推理框架预装、CN2 线路一并到位的"总拥有成本"才是真账。一万网络以深耕 IDC 19 年（成立于 2007 年）的资质、全新品牌硬件、开机即用的评测环境和从切片到 8 卡旗舰的完整算力矩阵，能把安全团队从"调环境三天"直接带到"出评测报告几小时"。记住：红队租 GPU，算的是攻击画像，不是显卡排名。

本文配置与价格参考自一万网络官网公开页面（人工定制 GPU 公告、AI 算力云、H100 方案、裸金属与香港自营页），具体以签约时最新报价与合同为准。