2025年，中国 AI 企业在模型训练、产品落地和创新应用上不断刷新人们的认知。DeepSeek-R1、Qwen3 等国产大模型密集亮相，国内大模型产业热潮持续升温。与此同时，一个现实的问题也在被越来越多企业关注：模型虽然训练得起，但如何高效、低成本地部署却成了挥之不去的问题。

尤其是在 GPU 算力仍然紧俏。在英伟达显卡等高端算力资源受限的情况下，2024年，许多中国AI企业正在找到降低训练成本的方法。同时，部署环境的合规性、稳定性、网络质量，都是绕不开的“老大难”。不少企业在部署过程中踩过不少坑。科技巨头可以依靠一些“绕路”的办法购买到高端 GPU ，在自己的机房中进行部署。但是其他大多数企业，则不得不在海外寻找合适的云平台租用GPU。

那么，在“技术已就绪”的今天，AI 企业究竟卡在了哪里？怎样的云 GPU 基础设施，才能真正解决他们的实际问题？

DeepSeek 让训练成本降了，但部署呢？

2025 年 1 月，一则关于 DeepSeek-R1 的报道登上《第一财经》网站。文章指出，DeepSeek的训练经验让一家中国创业企业的视觉模型训练成本，从500万美元，降低到了100万美金以内。这一消息迅速引发关注：原来训练大模型不再是大公司专属，许多创业公司也能玩得起。

但现实很快泼下一盆冷水：模型是训练好了，好的 GPU 资源更多是在海外，成本和复杂度却居高不下，想要进一步降本比较难。

除此之外，出海企业还面临着多重挑战。算力瓶颈固然首当其冲，因为AI训练，尤其是大模型训练和推理，对计算能力有着近乎贪婪的需求。其次，网络连接与延迟是影响用户体验的隐形杀手。无论是实时翻译、智能推荐还是自动驾驶中的即时决策，都对网络延迟有着极高的要求，确保全球用户能够获得流畅、低延迟的AI服务，是出海成功的必要条件。再者，数据合规与安全在海外市场尤为敏感。欧盟的GDPR、美国的CCPA等法规，对数据存储、传输和处理都有严格规定，这要求企业必须构建能够满足国际标准的安全合规基础设施。任何疏忽都可能导致巨额罚款和品牌信誉受损。最后，跨国基础设施的运维复杂性也让许多企业望而却步。管理分布在全球各地的服务器、网络设备，处理不同的时区和技术标准，无疑增加了企业的运营负担。

这就是当下中国 AI 企业出海部署的真实处境。

海外 AI 部署，到底需要怎样的 GPU 云平台？

回头来看，出海 AI 企业真正需要的，并不是一家“功能最全”的云服务提供商，而是一个能稳定、安全、用得起、上手快的 GPU 基础设施。

什么样的云平台符合这些标准？我们可以从三个角度来看：

其一，是部署节点要覆盖广且靠近市场——不能所有服务都放在美东、美西，要能覆盖东南亚、欧洲、南美等新兴市场。尤其对那些面向开发者提供 API 的公司而言，部署位置就是响应速度的决定因素。

其二，是合规安全机制要完善。这包括项目隔离、虚拟私有网络（VPC）、访问控制、日志审计等。一些企业在 AWS 上配置 IAM 权限常常一头雾水，而如果平台本身就默认启用了数据隔离，那对中小企业就是巨大福音。

其三，是成本可控、操作简洁。动辄上百美元一天的 GPU 实例，对许多初创团队来说难以持续使用。而那些需要大量手动配置、安全策略和监控集成的平台，也很容易拖垮一个小团队的研发节奏。

DigitalOcean：一个适合出海 AI 的轻量级 GPU 云方案

也正因如此，越来越多企业开始关注一些全球部署友好、成本更合理的新型云平台。而 DigitalOcean 就是其中非常值得一提的一个。

很多人以为 DigitalOcean 只是面向开发者的轻量级云平台，但实际上，它在海外部署 GPU 服务方面，有着独特的优势：

首先，它的性能稳定可靠，全球有60万的企业与创业者都在使用DigitalOcean的云服务。在GPU云服务方面，DigitalOcean 与NVIDIA、AMD 都有着深度的合作，就连AMD 最新推出的Developer Cloud都是由DigitalOcean提供的支持（你会在网站上看到 Powered by DigitalOcean 字样）。

其次，DigitalOcean 提供默认开启的 VPC 网络隔离能力，每个项目就是独立空间，流量不会外泄，部署更安全。配合它的项目团队权限系统，很容易就能满足合规需求。而且DigitalOcean本身就在欧美、亚太等地区长期提供云基础设施服务，完全符合各地方的数据合规要求。

更重要的是，它的 GPU 实例价格相较 AWS、谷歌云服务等传统平台更加可控，计费规则简单透明。不像一些一线云平台，DigitalOcean 在提供8卡 H100 的同时也提供单卡H100，让你有更多选择。

​还有一点，DigitalOcean 与HuggingFace合作，在平台上提供一键模型部署功能，在启用GPU Droplet服务器的时候就可以直接完成主流开源大模型的部署。DigitalOcean 的控制台设计对开发者极为友好，创建一台 GPU 实例只需几个步骤，甚至支持 API 方式自动部署模型服务。对于没有专业 DevOps 团队的 AI 创业公司来说，既能用得起，也能迅速用起来。

DigitalOcean提供包括H100、H200、MI300x、A6000、A100、A10等近20种 GPU 型号，以下是部分GPU Droplet 服务器的配置与价格，更多优惠价格与GPU服务器可咨询DigitalOcean中国区独家战略合作伙伴卓普云： ​

GPU服务器	GPU 内存	系统内存	vCPU 数量	存储（启动盘 + 暂存盘）	出站流量（免费提供）	网络带宽	按需实例价格 (/GPU/小时)
AMD MI300X	192 GB	240 GiB	20 vCPU	720 GB+ 5,120 GiB	15,000 GiB	10 Gbps public and 25 Gbps private	$1.99 (一年期合约按需实例低至$1.49)
NVIDIA H100	80 GB	240 GB	20 vCPU	720 GiB NVMe+5 TiB NVMe	15 TiB	10 Gbps public and 25 Gbps private	$3.39（一年期合约按需实例低至$1.99）
RTX 6000 Ada	48 GB	64 GiB	8 vCPU	启动盘500 GiB NVMe	10 TiB	10 Gbps public and 25 Gbps private	$1.89
RTX 4000 Ada	20 GB	32 GiB	8 vCPU	启动盘500 GiB NVMe	10 TiB	10 Gbps public and 25 Gbps private	$0.76
NVIDIA L40S	48 GB	64 GiB	8 vCPU	启动盘500 GiB NVMe	10 TiB	10 Gbps public and 25 Gbps private	$1.57

写在最后：中国 AI 出海部署，选对云平台是关键一步

AI 出海，听起来是技术全球化，其实落地就是资源全球化。

模型是否稳定运行、服务是否响应快速、部署是否合规安全，这些都取决于背后的基础设施选型。

与其在功能复杂、价格高昂的大平台中挣扎，不如试试像 DigitalOcean 这样的更轻量、更聚焦、更适配出海业务的云 GPU 平台。

训练成本已经压缩到了万元以内，是时候让部署成本也“配得上”国产大模型的潜力了。如需进一步了解详情，可直接点击下方链接联系DigitalOcean中国区独家战略合作伙伴卓普云。