端午假期过得怎么样？这个假期我遇到了一个特别有意思的人，他让我重新认识了AI算力平台的潜力。

这位朋友是00后清华博士，创业第一年就实现了千万营收。我们约在下午一点半见面，从Agent模型聊到底座模型，从算力Infra聊到团队管理，整整聊了四个小时。虽然创业方向不同，但聊到最后我们发现彼此有着太多相似的痛点。

作为初创公司的核心成员，每天睁眼就是对接各部门、处理各种不确定性，稍有决策失误就可能影响整个项目。尤其是融资和现金流问题，总让人提心吊胆。聊到"钱"这个话题时，他分享了一个有趣的发现：

国内真正能赚钱的AI应用，不是那些动辄改变世界的高大上模型，而是那些扎根细分场景、解决具体问题的"小生意"。这些应用往往能快速产生现金流，特别适合创业者。

我好奇地问："你怎么知道的？"他笑着说："因为这些应用很多都跑在我们平台上。我们的目标就是服务AI创新者，尤其是那些有想法的小团队和个人开发者。"

聊完后我意识到，他们能实现千万营收，是因为精准抓住了AI应用落地的一个关键痛点——算力成本。他们打造的GPU Serverless平台，用巧妙的解决方案让创新者能把精力集中在产品和用户上。

现在开源模型和低代码平台越来越多，AI应用的门槛确实降低了。但最大的问题仍然是算力成本和运维难度。他们开发的平台专门针对AI推理场景，特别适合初创公司、小型开发团队和单人AI团队。

先看看这个平台的亮点：

第一个问题，什么是Serverless？理解这个概念前，得先知道传统平台是怎么处理AI推理的。

第一种是自己买显卡、组装服务器、装系统、配驱动、搭环境、写代码，这种属于土豪玩家。第二种是从阿里云、腾讯云这些云厂商租用带GPU的虚拟机，虽然不用买硬件，但服务器管理、应用部署还得自己来，想找到又便宜又稳定又弹性的卡几乎不可能。

Serverless就像共享充电宝，需要时扫码借一个，用完插回去，用多少付多少。你只需要把AI模型代码打包成Docker镜像，往平台一扔，选择好用几块卡就能运行。

这让我想到国外的Runpod平台，它在国外AI圈很火，提供Serverless GPU服务。但因为是国外平台，网络、支付、技术支持这些对国内用户来说还是有些不便。

而他们就是在做"中国的Runpod"，只不过更贴合国内开发者的需求。

第二个问题，为什么是他们解决了AI推理算力的痛点？

首先是价格问题。GPU价格高，而且往往供不应求，特别是像4090这种明星卡，要不就是一卡难求，要么太贵了，项目还没开始赚钱，就已经被成本劝退。

但在他们平台上，4090单卡推理最高才1.68元/小时，这是目前市面上见过最便宜的。看一个更直观的价格对比：

聊到这里我很好奇，现在4090这么紧俏，你们怎么能保证有卡呢？他解释说，他们家最核心的是一套自研的"闲时算力智能调度平台"。

这套系统特别牛，能把金山云、火山引擎等国内26多家智算平台、甚至是个人手里的闲置算力都整合起来。所以不止便宜，还资源管饱！

其次是部署超级简单，几乎0成本运维。他们把所有AI模型都容器化了（支持Docker），你只需要把模型打包成Docker镜像，往平台一扔，两步操作就能搞定，然后就可以直接提供在线推理服务了。

第一步：选择GPU；

第二步：提供镜像地址，或者选择平台上提供的现成镜像；

第三步：点击部署服务即可。

我自己跑了一下，不到1分钟就拉起一个图生视频的服务。

我当时就觉得，这简直是解放生产力啊，终于能把宝贵的精力用到模型和业务上了！

最后一点是弹性！弹性！还是TMD弹性！

比如你的AI应用，白天用户多，晚上没人用，或者突然来了个大流量活动。你如果提前租一堆GPU，波峰时可能不够用，用户卡顿流失；波谷时又浪费大把钱，看着闲置的GPU心疼肉疼。

在他们平台上，你不用预估流量，不用提前租卡。比如当你的AI应用请求增加时，只要在页面上点一下，增加到两个节点，就能秒级拉起新服务，按秒级计费。流量回落了，同样也能秒级释放。完全不用操心后台的扩缩容和资源管理。

另外，服务启动/停止、扩容/缩容等操作都支持了API脚本控制，在本地写一个Python或Linux脚本，批量操作所有任务，不必要上平台手动点击，也是相当方便。

算力场景下，有一个不可能三角，"弹性、稳定、低价"。

弹性：根据需求快速增加或减少算力，就像弹性橡皮筋一样，灵活应对不同的负载。稳定：算力供应可靠，保持连续和不断稳定的运行，不会频繁中断。低价：用户可以用更少的钱获得弹性&稳定的GPU。

想要稳定，你需要长期锁定资源，租金就不会便宜；

想要弹性，随用随停，还要保证稳定，价格也会上去了。

他们做这个平台，就是想打破这个"魔咒"。让AI推理的算力真正做到"弹性、稳定、低价"，这在以前，基本是个"不可能三角"。

共绩算力（suanli.cn）这样的Serverless GPU平台，它也不是说能完美地让三者都达到极致（那真是神仙了），但它通过技术创新（智能调度闲置算力）和模式创新（Serverless按需付费），努力找一个平衡点，给开发者一个性价比更高、更省心的选择，尤其是在AI推理这种对弹性、成本、效率都有很高要求的场景下。

在AI应用爆发的这个鼓点上，他们真的有在解决那些敏捷迭代的小型AI团队，最头疼的推理算力问题。

总的来说，如果你也有AI推理服务的算力需求：

成本低到感人弹性好到想哭部署简单到起飞运维省心到可以摸鱼（开玩笑）

那我觉得，共绩算力（suanli.cn）这个平台，你真的可以去了解一下。

(悄咪咪: 这几天还有羊毛可以薅）