在人工智能技术加速渗透千行百业的今天，GPU（图形处理器）作为支撑大模型训练、推理及高性能计算的核心算力底座，其重要性已不言而喻。然而，对于大多数企业而言，“如何高效获取稳定、灵活且高性价比的GPU算力”仍是横亘在AI应用落地前的关键难题——算力资源分散、采购成本高昂、运维管理复杂、供需匹配失衡等问题，让许多企业陷入“有需求但难落地”的困境。
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