训练和推理，是两种完全不同的算力消耗

训练是项目制的、阶段性的。 训练一个千亿参数模型，需要数千张GPU连续跑几周甚至几个月，模型收敛后需求就回落。训练任务对算力的要求集中在“峰值性能”和“多卡互联效率”，但它的持续时间有限，任务完成即释放。

推理是持续的、分布式的。 每一次AI对话、每一张AI生成的图片、每一段AI合成的视频，背后都是实时算力在支撑。2026年3月，我国日均Token调用量已突破140万亿，两年增长超千倍。推理需求不依赖某个大项目集中爆发，而是随着AI应用渗透到各行各业而持续增长。它的特点是分散、持续、随业务量波动。

这两种需求形态，对算力获取方式的要求完全不同。训练适合“按项目租”，推理适合“按调用量租”。而租赁模式的分层计费能力，恰好能匹配这两种不同的节奏。

推理场景的三个核心需求，租赁都能接住

..，弹性匹配业务波动。 推理服务的流量有明显的潮汐特征——白天高峰、夜间低谷，活动期间激增、平时平稳。如果按峰值采购硬件，低谷期资源大量闲置；如果按日常水位配置，高峰期系统卡顿。租赁模式支持按需扩容、低谷期释放资源，让算力成本随业务量自然起伏。

第二，降低试错门槛。 AI应用场景需要反复验证——换一个模型、调一组参数、试一种部署方案。如果每次实验都要采购硬件，试错成本极高。按量付费的租赁模式让企业可以低成本尝试不同配置，跑通了再决定是否长期投入。有中小企业客户按传统方式租用起步要签几千万元，按实际消耗付费后一年只花了约200万元。

第三，从“租卡”转向“租能力”。 推理场景对算力的要求不只是“卡够不够”，而是“环境能不能跑起来、任务能不能稳定跑完”。一站式租赁平台提供预置环境、任务调度、断点续跑、监控告警等配套能力，企业租到的不只是GPU资源，而是一个能跑完推理任务的完整环境。

训练也在受益，但逻辑不同

训练场景同样在向租赁迁移，但驱动力不同。训练任务的算力需求是脉冲式的——项目期集中爆发，项目结束后资源闲置。自建集群意味着为脉冲式需求一次性投入巨额资本，闲置期间的成本无法回收。租赁模式让训练任务可以按项目周期灵活取用，项目结束即释放资源，避免为间歇性需求长期买单。

政策红利进一步拉低租赁成本

算力租赁的性价比，还受到政策补贴的加持。工信部已启动“普惠算力赋能中小企业发展专项行动”，明确通过“算力券”等方式降低用算门槛。贵州的算力券政策补贴比例达到30%，同一主体年度累计..200万元，且实现“即申即享”。截至2026年3月，贵州算力券已累计兑付9890万元，惠及190多家企业。

这意味着企业实际支付的算力成本，可以在市场价基础上再降近三分之一。贵州依托“东数西算”枢纽节点的电价和气候优势，叠加补贴政策，综合使用成本相比东部沿海有明显差距。

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