項目 | TAKI Cloud | 一般雲廠商 |
|---|---|---|
GPU | ✔ 完整 GPU | ✖ 分割 GPU |
效能 | ✔ 穩定 | ✖ 波動 |
資源 | ✔ 專屬 | ✖ 共享 |
適合訓練 | ✔ 適合 | ✖ 不穩定 |
TAKI Cloud 提供的 GPU 算力：
大多數企業從 RTX4090 開始，最終升級至 A100 / H100
成本低、速度快，適合模型驗證、影像生成與 PoC 階段。
顯存足、穩定度高，適合較完整的開發與企業級中型任務。
高吞吐、成熟穩定，適合正式服務與大型訓練 / 推論。
解決顯存瓶頸，適合 Long Context、70B+ 模型與高併發推論。
適合 PoC、測試、短期訓練與彈性需求。以下為標準參考價，長租 / 多卡 / 專案可議。
成本低，適合 AI 初期導入
即開即用，無需採購硬體
適合從 Cloud → 專機升級
彈性擴展，CPU/RAM 提升，支援更高併發任務
適合從開發測試進入小型正式環境
可平滑升級至多卡或專屬 GPU 主機
適合正式環境長時間運行（Production Ready）
高 CPU / RAM 配置，支援高併發請求
可快速升級至多卡或專屬 GPU 主機
高 CPU / RAM 配置，支援高併發請求與大量任務
適合作為 AI API 核心節點（Production 等級）
單卡即可承載高流量服務，降低架構複雜度
雙 GPU 架構，支援並行運算與多任務處理
相較單卡，提升吞吐量與處理效率
適合從推論進入訓練階段
雙 GPU + 高 CPU / RAM，支援穩定長時間運行
適合從 PoC 升級至正式環境
提升推論吞吐量與訓練效率
2TB 高容量儲存，適合資料密集 AI 工作負載
減少外部存儲依賴，提高資料處理效率
雙 GPU 架構，支援並行運算與訓練
適合 AI Pipeline 與資料處理流程
4 GPU 架構，支援多任務並行與訓練能力
大幅提升推論吞吐量與任務處理效率
適合作為 AI SaaS 核心節點
接近專屬主機架構，成本更具彈性
高 CPU / RAM 配置，支援高併發與重負載任務
4 GPU 架構，提升訓練效率與推論吞吐量
適合作為 AI 服務正式環境（Production Ready）
接近專屬主機架構，兼具彈性與成本優勢
高效能 GPU，優於入門級算力（RTX4000 ）
適合 AI 生成與模型訓練工作負載
單卡即可執行完整 AI pipeline
成本與效能最佳平衡點
可升級至多卡或專屬 GPU 主機
雙 GPU 架構，支援並行訓練與多任務處理
大幅提升生成速度與推論吞吐量
適合從單卡升級至正式 AI 工作負載
可支援更大型模型與多任務 pipeline
可升級至 4卡 / 8卡專屬主機
4 GPU 架構，支援多任務並行與模型訓練
大幅提升生成速度與推論吞吐量
執行完整 AI pipeline 訓練 + 推論 + 生成
適合作為 AI SaaS 核心節點
可升級至 8 GPU 專屬主機
48GB VRAM提升模型容量與上下文處理能力
運行更大模型（13B～30B）與高內存需求
減少模型切分，提高推論與訓練效率
適合進階 AI 訓練與高負載應用
可升級至多卡或專屬 GPU 主機
80GB VRAM，支援更大模型與長序列處理
Tensor Core 架構，專為 AI 訓練優化
穩定性優於消費級 GPU（適合 24/7 運行）
適用企業 AI 工作負載與正式環境
可升級至多卡或 HGX 訓練主機
雙 GPU 架構，支援並行訓練與高吞吐推論
80GB ×2 VRAM，提升模型容量與運算效率
適合企業級 AI 正式環境與高負載任務
穩定性與持續運行能力優於消費級 GPU
可升級至多卡或 HGX 訓練主機
4 GPU 架構，支援多 GPU 訓練與分散式運算
80GB ×4 VRAM，提升模型容量與訓練效率
適合作為企業 AI 訓練節點（Training Node）
高吞吐推論與多任務並行能力
可擴展至多節點（AI Cluster）可升級至 HGX 專屬主機
適合正式上線、企業部署、穩定運行。多數企業在 3 個月內，會從 Cloud 轉為專屬主機以降低成本。
成本優勢
雲端 GPU（按時計費）：
8卡全開約 $150,000～250,000/月
專屬主機：
固定 NT$110,000 / 月，不限使用時間
使用率超過 40%，專機更划算
成本與效能定位
大記憶體 48GB GPU ×8
適合 LLM / 多模型 / 高 VRAM 訓練場景
可取代部分 A100 使用場景，成本更具優勢
成本與效能定位
新一代 RTX 5090 GPU ×8
相較 4090 提供更高效能 / 更佳能耗比
適合 AI 訓練 + 高效推論混合場景
成本與效能定位
96GB 大記憶體 GPU ×8
適用大型 LLM / 多模型 / 高 VRAM 訓練場景
可替代部分 A100 / H100 使用場景
提供更高穩定性與長時間運行能力
成本與架構定位
HGX A100 80GB ×8（完整 NVLink 架構）
支援大規模模型訓練與分散式運算
企業 AI 訓練標準平台（接近雲端大廠架構）
架構定位
HGX H100 80GB ×8（完整 NVLink 架構）
專為大型 LLM / 生成式 AI 訓練設計
新一代 Transformer Engine，大幅提升訓練效率
企業 AI 訓練與推論標準平台（對標雲端 AI 基礎設施）
架構定位
HGX H200 141GB ×8（完整 NVLink 架構）
專為長上下文（Long Context）與超大模型設計
記憶體容量大幅提升，適合超長序列與高密度推論
對標雲端 AI 超算節點（LLM / GenAI 標準架構）
客戶端可從辦公室、分點或資料中心，透過本地網路設備接入受控環境。
所有流量先進入加密隧道，傳輸過程採用 AES-256 等級保護。
流量進入安全閘道後，依白名單、政策與路由規則進行控管，再導向 GPU 私有網路。
GPU 主機、運算資源與應用系統維持在私有子網內，不對公網直接開放。
不是 GPU 貴，是你買錯 GPU 才貴。
項目 | 自建 | TAKI Cloud |
|---|---|---|
初期成本 | 高 | 彈性 |
電力 | 自己處理 | 機房 |
散熱 | 不穩定 | 專業 |
維運 | 自己維護 | 技術支援 |
升級 | 困難 | 彈性 |
RTX 4090、5090、H200 等高階 GPU 功耗極高，一般辦公室電力與冷氣系統難以穩定承載。高功耗易導致辦公室跳電，需耗資百萬改裝配電，在機房環境中，電力與散熱已完整配置。
H200 高階 GPU Server
適合長文本（Long Context）、70B+ 模型與高併發推論。可支援更大模型與更長上下文需求，減少多卡拆分帶來的效能損耗。
規格 | H100 | H200 |
|---|---|---|
顯存 | 80 GB | 141GB |
定位 | 大模型訓練標配 | 長文本與超大模型 |
適合需求 | 高吞吐訓練 / 推論 | Long Context / 70B+ |
H200 最大差異在於 141GB 顯存（H100 為 80GB），可單卡運行 70B+ 模型，避免多卡拆分造成效能損耗。
對於長文本（Long Context）與高併發推論，H200 可提升 1.5～2 倍吞吐量。
建議：
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