Auteur｜Équipe éditoriale du Shi du district de Sangbi
Libération |2026/11/09
Mise à jour｜09/11/2026

Neocloud est un fournisseur de cloud qui se concentre sur l'IA et le calcul haute performance. Il fournit généralement une puissance de calcul GPU, ainsi que des outils de réseau, de stockage et de planification du travail. Les équipes d'IA peuvent louer ces ressources pour compléter la formation, le réglage et l'inférence du modèle. CoreWeave, Nebius, Lambda et Nscale sont toutes des sociétés représentatives courantes lorsqu'on observe cette industrie.

Quelle est la relation entre Neocloud, GPU Cloud et AI Cloud ?

GPU Cloud décrit un service qui obtient des ressources informatiques GPU via Internet. Neocloud est souvent utilisé pour désigner les sociétés de cloud computing qui se concentrent sur le GPU, l'IA ou le calcul haute performance. « AI Cloud » met généralement l'accent sur le degré d'intégration des outils informatiques, réseau, de stockage et logiciels pour le travail de l'IA, et chaque secteur peut utiliser ces noms différemment.

Les grands modèles nécessitent souvent plusieurs GPU pour fonctionner simultanément. Outre la puce elle-même, la vitesse d'échange de données entre les GPU, l'efficacité du stockage et de la lecture et la capacité de récupération après une panne matérielle affecteront tous le temps nécessaire pour accomplir une tâche. C'est pourquoi, lorsque vous comparez Neocloud, vous devez examiner l'ensemble de la suite de services.

A quoi peut servir Neocloud ?

Que fait réellement l’équipe de travail ? Exigences courantes en matière de puissance de calcul La formation de modèles utilise une grande quantité de données pour mettre à jour les paramètres du modèle. Plusieurs GPU, interconnexion à haut débit et lecture de grandes quantités de données. Le réglage fin du modèle utilise les données de champs spécifiques pour ajuster les modèles existants. Sélectionnez le nombre de GPU et de mémoire en fonction de la taille et de la méthode du modèle. L'inférence IA utilise le modèle entraîné pour répondre à des questions, générer des images ou effectuer des tâches. Délai de réponse, nombre de personnes servies simultanément et coût par résultat.

Par exemple, si une entreprise souhaite que son modèle réponde aux questions du service client, elle peut d'abord louer des GPU pour le peaufiner, puis le déployer en tant que service pour fournir en permanence des réponses. Les tâches de formation peuvent être exécutées sur une période donnée et le service d'inférence officiellement lancé doit être disponible en permanence. Les ressources et les plans tarifaires appropriés pour les deux peuvent être différents.

Comment Neocloud fournit-il des services et facture-t-il des frais ?

Les approches courantes incluent le paiement à l'utilisation, la capacité GPU réservée et les clusters dédiés à long terme. Le paiement à l'utilisation convient généralement aux tests à court terme ou aux tâches comportant des changements importants dans les exigences. Les réservations et les contrats à long terme peuvent fournir des accords de capacité plus clairs, et les conditions d'échange peuvent inclure une période d'utilisation minimale ou un montant engagé.

En prenant le produit public de Lambda comme exemple, les utilisateurs peuvent louer des personnes chargées de l'exécution de GPU et réserver des clusters multi-GPU. Nebius fournit également des services informatiques, de réseau et de stockage. Lors de la comparaison des devis, le nombre de GPU, les heures d'utilisation, les coûts de stockage, de réseau et de support doivent être pris en compte.

En supposant qu'une certaine solution facture 3 $ par GPU et par heure et utilise 8 GPU pour fonctionner pendant 10 heures, le coût de calcul pur est de 240 $. Ceci est un exemple de méthode de calcul. Le prix réel dépend du devis et du contrat en vigueur de l'industrie. Si un autre système, bien que plus coûteux par heure, peut accomplir la même tâche plus rapidement, le coût total peut encore être inférieur.

Quelles entreprises sont représentées par Neocloud ?

Les services de la société, visibles dans ses produits officiels, fournissent à CoreWeave des services GPU, réseau, stockage et logiciels gérés pour prendre en charge les travaux de formation et d'inférence. Nebius fournit une infrastructure cloud d'IA, ainsi que des outils de développement de modèles et de déploiement d'inférence. Lambda fournit des individus d'exécution de GPU et des clusters de réservation avec paiement à l'utilisation pour servir le développement de l'IA et le calcul à grande échelle. Nscale fournit une infrastructure GPU, des plates-formes gérées ainsi que des services de formation et d'inférence.

L'annonce DGX Cloud Lepton de NVIDIA répertorie ces quatre sociétés parmi ses partenaires cloud GPU. Cette liste convient pour comprendre la division du travail dans l’industrie. Lorsque vous choisissez un service, vous devez toujours comparer la région, la capacité disponible et les conditions du produit.

Quelle est la différence entre Neocloud et AWS, Azure, Google Cloud ?

Les grands cloud tels qu'AWS, Microsoft Azure et Google Cloud proposent également des GPU. La différence entre les deux types d’opérateurs peut être comprise à partir de l’orientation service et des besoins de l’équipe.

Projet de comparaison : Neocloud, une plate-forme cloud complète à grande échelle axée sur l'IA, principalement des services axés sur le GPU, le travail sur l'IA et l'infrastructure associée. Les équipes informatiques d'entreprise, de bases de données, de réseau, d'IA et autres équipes de services élargis évaluent la capacité clé du GPU, l'interconnexion des clusters, les performances des tâches et le support technique. Intégration des services existants, région, gestion des autorisations et conditions d'approvisionnement de l'entreprise. La méthode de comparaison des prix calcule le coût d’achèvement des tâches et vérifie les engagements contractuels. Il est également nécessaire de calculer le coût global, ainsi que d’examiner les remises existantes et les coûts d’intégration.

Une entreprise qui dispose déjà de bases de données, d'une gestion des droits et d'applications déployées dans un grand cloud peut apprécier l'intégration de l'environnement existant. Les équipes d'IA qui ont besoin de clusters GPU spécifiques peuvent être plus préoccupées par la disponibilité de la capacité et la rapidité avec laquelle les tâches peuvent réellement s'exécuter. Le choix dépend des conditions de travail et plusieurs fournisseurs peuvent être utilisés simultanément.

Lorsque vous choisissez un cloud GPU, que devez-vous rechercher en termes de spécifications ?

Déterminez d’abord la quantité de mémoire GPU dont votre modèle et vos données ont besoin. Même si le nombre de GPU est le même, la quantité de mémoire, la génération de puces et la manière dont les GPU sont câblés varieront en fonction de ce qui peut être fait et de la rapidité avec laquelle elles peuvent être exécutées. Lors de la formation d'un grand modèle, plusieurs GPU doivent échanger des paramètres et des données, et les performances du réseau affecteront directement le temps d'attente. Lors du déploiement de l'inférence, testez la vitesse de réponse du modèle cible sous le nombre attendu d'utilisateurs.

Ensuite, examinez l’environnement de stockage et logiciel. La question de savoir si les données peuvent être fournies en continu au GPU, si les conteneurs et les outils de planification familiers à l'équipe peuvent être utilisés et comment récupérer après une panne affectera la charge de travail de développement et de maintenance. Les produits officiels de CoreWeave et Nscale incluent tous deux des outils informatiques, de stockage, de réseau et gérés en tant que services de plate-forme, ce qui reflète le besoin de coordination de ces ressources.

Rapprochement final de la facture. Les règles de facturation pour l'exécution d'arrêts individuels, de suppressions et de ressources de stockage supplémentaires peuvent être différentes. Ce n'est qu'en fixant un budget avant de tester et en confirmant les conditions de libération des ressources que le coût de l'essai pourra être contrôlé dans la fourchette attendue.

Quels indicateurs pouvez-vous examiner lorsque vous examinez l’industrie Neocloud ?

Pour comprendre le modèle économique de Neocloud, vous pouvez commencer par quatre choses. Le premier est la capacité qui permet de servir les clients et de distinguer clairement les salles informatiques en service, en construction et en planification. La seconde est l’utilisation, c’est-à-dire la durée pendant laquelle l’équipement peut générer des revenus. Le troisième concerne les contrats clients et les sources de revenus. Les engagements de capacité, les revenus contractuels et les revenus courants ont chacun des significations différentes. Le quatrième est le coût de l’électricité, du refroidissement, de l’équipement et du financement, qui affectera la vitesse d’expansion et les besoins en capitaux.

Lectures complémentaires :La rumeur veut qu'on lève 40 milliards de dollars pour acheter des GPU ! SpaceX investit dans l'expansion de la puissance de calcul de l'IA, Musk met en garde contre la tendance à la fusion Neocloud

Pour les équipes qui utilisent des services, elles peuvent d’abord effectuer des tests à petite échelle avec leur propre travail. Enregistrer le modèle, le modèle et la quantité du GPU, la taille des données et le temps d'exécution, puis examiner le coût total, la stabilité et les coûts de relocalisation sera plus proche de la demande réelle que de simplement comparer le prix horaire du GPU.

FAQ Néocloud

Neocloud est-il un modèle d'IA ?

Neocloud fournit l'infrastructure nécessaire au fonctionnement du modèle. Certains opérateurs proposent également des API de modèles gérés ou des outils de développement. Les fonctions spécifiques dépendent du produit.

Les particuliers peuvent-ils également utiliser Neocloud ?

Certains opérateurs proposent des entités d'exécution GPU qui peuvent être activées par eux-mêmes, et les développeurs individuels peuvent également postuler en fonction de leurs qualifications. Avant d'activer, vous pouvez vérifier la région, le mode de paiement, le quota de ressources et les conditions d'arrêt de la facturation.

Est-ce forcément moins cher de louer un GPU que de l’acheter soi-même ?

Le coût dépend de la période d'utilisation et de l'utilisation. Des locations sont disponibles pour des tests à court terme afin de réduire un investissement ponctuel en équipement. Pour les charges de travail soutenues à forte charge, les devis concernant le matériel, l’alimentation, la maintenance, la main-d’œuvre et le cloud doivent être comparés ensemble.

Neocloud a-t-il une crypto-monnaie correspondante ?

Neocloud est un terme industriel et chaque entreprise propose différents produits et méthodes de financement. Si vous voyez un jeton portant le même nom, vous devez vérifier séparément l'émetteur et le contenu des droits. Vous ne pouvez pas juger de la relation avec le fournisseur de cloud GPU uniquement par son nom.

sources officielles

*Cet article a été compilé par l'équipe éditoriale du district de Sangbi sur la base d'informations officielles et d'informations publiques. Le contenu est uniquement destiné à des fins informatives et éducatives et ne constitue pas un conseil en investissement.

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