Ловушка дешевого GPU: почему цена за час ничего не говорит о реальных затратах на ИИ-проект

Вот важная новость с фронта ИИ: Почасовой тариф на GPU давно стал главным аргументом при выборе облачной площадки. Открываешь таблицу, находишь минимальную ставку, запрашиваешь коммерческое предложение. Логика понятная: дешевле час — дешевле проект.

На практике бюджет ИИ-проекта определяют не тарифы. Его определяют простои, скорость хранилища и сети, время инженеров на настройку и отладку. Проект, который начинался как выгодный по прайс-листу, уходит в перерасход, и заметно это становится только к середине работ.

Меня зовут Миша Воронин, я менеджер продукта GPUaaS в K2 Cloud. С статье расскажу почему дешёвая аренда GPU даёт обратный эффект и какие вопросы задать поставщику до подписания договора, чтобы не считать деньги дважды. А также как выбрать площадку, на которой проект быстрее и надёжнее даст результат.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.