DigitalOcean 曾在 2025 年 2 月率先推出了​基于 NVIDIA H200 的 GPU 裸金属服务器。​DigitalOcean 不断地在扩展 AI/ML 产品阵容，现在。这是让全球开发者都能用上最简单、最易扩展的云平台的重要一步。对于奋战在 AI 前沿的开发者来说，合适的硬件决定成败。NVIDIA H200 专为生成式 AI 和高性能计算（HPC）中最繁重的任务而生。现在，你无

随着五位嘉宾的深度分享，本次 DigitalOcean 开发者沙龙以完整的技术链路，呈现了 AIGC 落地过程中最重要的四个底座：​算力、存储、知识结构化与高效推理​。从硬件到软件、从本地到云端、从模型工具链到工程优化，每一个环节都在快速迭代，而这也意味着企业与开发者正站在一个前所未有的创新窗口期。

当算力变成一种像石油一样的“战略储备”时，等待往往意味着更高的成本。在英伟达和 AMD 全线调价的倒计时里，提前布局稳定的云端资源，或许能让你在 2026 年的 AI 竞赛中省下一大笔不必要的开支。

除非你的业务已经深度锁定在某家大厂生态中，否则在通用 GPU 算力需求上，DigitalOcean 的性价比和灵活性远超云计算巨头。

AI 基础设施的选择，本质上是“性能”与“弹性”的权衡。​裸金属服务器代表确定性与极致算力​​，虚拟化服务器代表敏捷与成本效率。​成熟的团队会根据任务阶段动态切换两种架构——在开发阶段快步试错，在生产阶段稳定提速。当 AI 成为业务的核心生产力，算力架构的每一个选择，都将成为你竞争力的放大器。

按照 GPU 型号丰富程度来看，DigitalOcean 在目前所有云平台中处于第一梯队，甚至不逊于 AWS、谷歌云服务等老牌厂商。对于追求极致GPU型号自由度、对架构精细调优的AI团队或个人，RunPod提供更多消费级选择。但若你更侧重主流高性能GPU、关注长期稳定性和GPU服务器性价比，DigitalOcean无疑是更稳健的选择。

过去几年间，以大型语言模型（LLM）和生成式 AI 为代表的新浪潮席卷全球，对算力基础设施提出了前所未有的严苛挑战。从 GPT-4 到 Llama 3，参数量级的飞跃不仅意味着计算复杂度的几何级数增长，更直接推动了对高性能 GPU 的需求井喷。然而，对于大多数创新型企业和科研团队而言，自建 GPU 服务器集群不仅面临高昂的初始投资、漫长的采购周期，还要承担复杂的运维和折旧成本。正因如此，像 Dig

Emu3.5 可以说是近期图像生成领域最具突破性的技术之一。它能把图像和文本交替生成，组合成故事或操作指南，这让 LLM 与视觉能力真正集成到了可解决实际问题的方向。此外，Emu3.5 本身也是非常强大的图像生成和编辑模型。我们非常推荐使用 Emu3.5 来创作视觉指导内容或图像编辑任务。它在多个维度上都领先于同类模型。

当 DeepSeek R1 系列以 7B 到 671B的参数跨度构建起完整技术栈时，微调场景的硬件选择已演变为一场精密的数学游戏。以 FP16 精度计算，7B 模型微调需要至少 14GB显存（含优化器状态），而 671B 版本则需要惊人的 3TB 级存储空间。这种指数级增长不仅考验硬件工程师的决策能力，更揭示了算力投资的核心法则：选错 GPU 的代价，远不止于训练失败——轻则增加 30% 推理延迟

vLLM 是一个开源的高性能推理引擎，专为以卓越的速度和内存效率提供大型语言模型（LLM）服务而设计。通过优化 GPU 内存利用率，vLLM 比许多其他竞争方案提供更快的响应速度、更高的吞吐量和更低的延迟。其核心创新包括 PagedAttention 算法、对连续批处理的支持，以及与 Hugging Face 等主流模型生态系统的无缝兼容性。我们推荐使用 vLLM，正是基于这些优势特性。