AI Computing Power convient aux individus et aux équipes pour une vérification et une mise en œuvre rapides.

AIComputingPower

Paramètres et statistiques de base

Projet	Spécifications
Nom du produit	Puissance de calcul de l'IA
Catégorie	Agent IA
Formulaire de livraison	Web/SaaS
Plateforme d'assistance	Internet
Langues prises en charge	Chinois, Anglais
Types de GPU pris en charge	NVIDIA A100, V100, RTX 4090, etc.
Mode de facturation	Horaire / Quotidien / Mensuel
Frameworks pris en charge	PyTorch, TensorFlow, JAX
Utilisateurs cibles	Développeurs d'IA, chercheurs scientifiques, petites et moyennes équipes
Échelle utilisateur	Non divulgué
Modèle de tarification	Payez au fur et à mesure

AI Computing Power est une plate-forme qui fournit des services de location et de gestion de puissance de calcul d'IA dans le cloud, résolvant le problème de l'obtention de puissance de calcul pour les développeurs individuels et les petites et moyennes équipes dans la formation et l'inférence de modèles d'IA. La plate-forme regroupe une variété de ressources GPU et prend en charge la facturation à la demande. Les utilisateurs n'ont pas besoin d'acheter des serveurs GPU ou de configurer eux-mêmes les environnements de pilotes. Il leur suffit de sélectionner les spécifications de puissance de calcul sur la page Web pour démarrer en quelques minutes des instances informatiques préconfigurées avec des frameworks d'apprentissage en profondeur couramment utilisés.

Reconnaissance des utilisateurs et du marché

Avec la croissance explosive des exigences de formation et d’inférence de grands modèles, la puissance de calcul des GPU est devenue un goulot d’étranglement majeur dans le développement de l’IA. AI Computing Power comble cet écart entre l’offre et la demande, en fournissant une puissance de calcul à la demande aux individus et aux équipes qui n’ont pas les moyens ou ne souhaitent pas gérer leur propre matériel GPU. Les utilisateurs typiques incluent des développeurs indépendants effectuant un réglage fin du modèle, des équipes de démarrage nécessitant des tâches d'inférence par lots et des groupes de recherche universitaires ayant des besoins fluctuants en puissance de calcul.

À l'heure actuelle, la plateforme n'a pas divulgué le nombre d'utilisateurs ni les cas de coopération d'entreprise. Une évaluation objective recommande de se concentrer sur la disponibilité des GPU, le temps de démarrage moyen et la compétitivité des prix.

Avantage de coût

Le coût matériel d'achat d'un GPU haut de gamme plus les coûts d'hébergement, de refroidissement et d'électricité, l'investissement total est généralement de plusieurs dizaines de milliers de yuans. AI Computing Power convertit les dépenses en capital fixes en coûts variables facturés à l'heure.

Dimension du coût	Descriptif
Location sur demande	Facturé à l'heure/jour, arrêt une fois épuisé
Aucun investissement matériel requis	Pas besoin d'acheter un GPU ou de créer un environnement serveur
Essai gratuit	Quota d'essai gratuit fourni aux nouveaux utilisateurs après l'inscription

Pour les développeurs individuels et les chercheurs universitaires ayant des besoins discontinus en puissance de calcul, le modèle de location est bien plus économique que le matériel acheté soi-même. Les équipes de formation à long terme n'ont pas besoin de bloquer d'importants budgets matériels à l'avance et peuvent augmenter leur capacité de manière flexible en fonction de l'avancement du projet.

Fonctions principales

• Sélection de plusieurs GPU : fournit une variété d'instances GPU, du niveau consommateur au niveau entreprise. Les utilisateurs peuvent choisir le niveau de puissance de calcul et la capacité de la mémoire vidéo en fonction des exigences de la tâche.
• Environnement préconfiguré : l'image intègre des cadres d'apprentissage en profondeur grand public et des chaînes d'outils CUDA, prêts à être utilisés au démarrage.
• Gestion de fichiers : prend en charge le téléchargement de données, la synchronisation du code et le téléchargement des résultats via une page Web ou des outils de ligne de commande.
• Run Monitor : affiche l'utilisation du GPU, l'utilisation de la mémoire et la progression des tâches en temps réel, et prend en charge l'affichage des journaux.
• Instance Snapshot : enregistrez l'état actuel de l'environnement lors de l'arrêt et restaurez-le au prochain démarrage pour éviter une configuration répétée.
• Partage en équipe : partagez le quota de puissance de calcul et l'espace de stockage au sein de l'équipe, et gérez le budget d'utilisation de manière unifiée.

Evolution du modèle et de la version

Version	Dates	Changements clés
Dernière version	—	Prise en charge de plusieurs modèles de GPU, facturation quotidienne/mensuelle, partage d'équipe
Sortie anticipée	—	Type de GPU unique, facturation horaire

La plate-forme a connu un processus d'expansion d'un seul type de GPU à plusieurs spécifications d'instances, et la méthode de facturation, le provisionnement de l'environnement et les capacités de surveillance ont continué à s'améliorer. L'enregistrement de la version doit être soumis aux notes de version officielles.

Avantages techniques

• Elastic Scheduling System : basé sur la technologie de conteneurisation, les ressources informatiques sont rapidement allouées et recyclées, et le temps de démarrage de l'instance utilisateur est contrôlé au niveau des minutes. Mettez automatiquement en file d'attente et estimez le temps d'attente lorsque les ressources sont limitées.
• Isolement de la sécurité des données : l'instance informatique de chaque utilisateur s'exécute dans un environnement indépendant, le stockage et le réseau entre les instances sont complètement isolés et les données d'entraînement ne seront pas divulguées entre les utilisateurs.
• Gestion des images d'environnement : prend en charge la création et la réutilisation d'images publiques et d'images personnalisées. Les utilisateurs peuvent enregistrer l'environnement avec les dépendances et le code installés en tant qu'image privée et le charger directement au prochain démarrage.

Comment utiliser

Entrée	Comment utiliser
Côté Web	Visitez le site officiel avec un navigateur → Inscrivez-vous et rechargez → Sélectionnez le type d'instance GPU → Démarrez l'environnement informatique

Processus d'utilisation typique : Visitez le site officiel pour vous inscrire et recharger → Sélectionnez le type de GPU et la méthode de facturation → Sélectionnez l'image (préconfigurée ou personnalisée) → Démarrez l'instance → Effectuez une formation ou une inférence de modèle via le terminal Web ou SSH → Enregistrez les données et publiez l'instance une fois terminée. La facturation est précise à l'heure près et s'arrête après la publication.

Prix des produits

Forfait	Prix ​​	Contenu
Par heure	Tarifs par modèle de GPU	Facturé après 1 heure, tests et débogage à court terme
De jour	Prix ​​unitaire journalier (avec remise)	Scénario d'utilisation continue sur 24 heures
Abonnement mensuel	Prix ​​unitaire mensuel (remise importante)	Formation longue durée et utilisation continue

Les nouveaux utilisateurs bénéficient d’une certaine expérience gratuite après leur inscription. La liste de prix détaillée est soumise à la page officielle en temps réel.

Scénarios d'application

• Réglage précis du modèle : utilisez des modèles de base open source pour affiner vos propres données et louez à la demande afin d'éviter les dépenses inutiles liées à l'achat de matériel pour un seul réglage précis.
• Inférence par lots : effectuez une inférence de modèle sur de grandes quantités de données et pouvez démarrer un traitement parallèle multi-instance en peu de temps.
• Expériences de recherche scientifique : pour les tâches telles que les expériences d'ablation et les recherches d'hyperparamètres qui nécessitent une grande quantité de calcul parallèle, la plate-forme offre des capacités d'expansion élastique.
• Apprentissage et formation : les débutants en IA peuvent louer à la demande pendant le processus d'apprentissage en profondeur, ce qui est plus adapté aux besoins en puissance de calcul de la phase d'apprentissage que le matériel auto-acheté.

Personnes concernées

• Développeur IA indépendant : personnes qui ont besoin de la puissance de calcul GPU pour le développement de modèles et qui sont sensibles à la facturation à la demande et à l'absence de frais de gestion.
• Chercheurs et étudiants diplômés : Dans les expériences d'apprentissage profond dans la recherche universitaire, la demande de puissance de calcul est concentrée sur la période et le modèle de location est meilleur que le temps d'application pour le cluster.
• AI Start-up Team : les premières équipes qui n'ont pas encore déterminé le niveau d'utilisation de la puissance de calcul contrôlent les dépenses grâce à une location flexible.
• AI Learner : personnes qui apprennent la technologie d'apprentissage profond et ont besoin d'un environnement pratique à faible coût.
• Limite inappropriée : pour les scénarios au niveau de l'entreprise qui nécessitent l'exécution continue à long terme d'une formation distribuée à grande échelle, il est recommandé d'évaluer le coût global d'un abonnement mensuel à long terme ou de clusters auto-construits.

Comparaison des produits concurrents

Dimensions de comparaison	Puissance de calcul de l'IA	Vaste.ai	Laboratoires Lambda	RunPod
Différences fondamentales	Méthodes de facturation multiples et flexibles	Marché décentralisé	Positionnement au niveau de l'entreprise	Facturation à la seconde
Couverture du modèle GPU	A100/V100/4090, etc.	Large gamme (y compris de qualité grand public)	A100/H100	A100/4090, etc.
Granularité de facturation	Heure/Jour/Mois	Heure/Jour	Heure/Mois	Par seconde
Essai gratuit	✅ Il y a un quota pour les nouveaux utilisateurs	❌ Pas de gratuité	❌ Pas de gratuité	✅ Il y a un quota gratuit
Partage d'équipe	✅	❌	✅	✅
Images préconfigurées	✅	✅	✅	✅

Résumé et Outlook

AI Computing Power fournit la puissance de calcul GPU aux particuliers et aux petites et moyennes équipes sous une forme commerciale, abaissant ainsi le seuil d'obtention de la puissance de calcul dans le développement de l'IA. Sa valeur fondamentale réside dans la conversion d’importants investissements matériels fixes en dépenses flexibles et variables.

Avantages : plusieurs méthodes de facturation s'adaptent de manière flexible à différents modèles d'utilisation ; la fonction de partage d'équipe est adaptée à la collaboration de groupe ; les nouveaux utilisateurs bénéficient d'une expérience gratuite pour réduire les coûts d'essai.

Limites actuelles : les modèles de GPU et la couverture régionale sont toujours en cours d'extension ; certains modèles haut de gamme peuvent avoir des files d'attente pendant les périodes de pointe ; les numéros d’utilisateurs et les cas d’entreprise ne sont pas divulgués.

Divulgation des risques :

1. Risque de concurrence dans les ressources : Les plates-formes de puissance de calcul sont généralement confrontées au problème de la pénurie de GPU haut de gamme. Des files d'attente peuvent se produire pendant les périodes de pointe (telles que la saison de formation des grands modèles), affectant les délais de livraison.
2. Risque de fluctuation des prix : les prix du marché de la puissance de calcul des GPU fluctuent considérablement en raison de la relation entre l'offre et la demande, et les projets à long terme peuvent être confrontés à des ajustements de prix.
3. Risque de compression par des produits concurrents : les produits concurrents tels que Vast.ai (concurrence sur les prix), Lambda Labs (services d'entreprise) et RunPod (facturation à la seconde) ont chacun leurs propres avantages dans des scénarios segmentés, et la plateforme doit se différencier et rivaliser.

Points d'observation de suivi : Facturation plus fine (par minutes) ; derniers progrès en matière de prise en charge du GPU de l'architecture Blackwell ; Déploiement en un clic de services d'inférence pour les modèles courants.

Il est recommandé aux utilisateurs ayant des besoins en puissance de calcul de découvrir la vitesse de démarrage et la facilité d'utilisation de la plate-forme grâce à un quota gratuit, et de confirmer la correspondance avant de la mettre en service officiel.

Outils associés : crewai, langchain

Informations de version

• Version bêta publique ：Il s'agit actuellement d'une version accessible au public et des fonctions spécifiques seront mises à jour à un rythme spécifique. （2026-07-14）
• version antérieure ：Il s'agit d'une première version d'essai, dont l'orientation principale est cohérente avec la version actuelle. （2026-07-14）