Chiến lược Hybrid Cloud cho AI: So sánh kinh tế GPU On-Premise và Cloud cùng Khung quyết định

Cập nhật ngày 8 tháng 12 năm 2025

Cập nhật tháng 12/2025: Kinh tế GPU cloud đã thay đổi đáng kể. AWS giảm giá H100 44% vào tháng 6/2025 (từ ~$7/giờ xuống ~$3.90/giờ). Các nhà cung cấp giá rẻ như Hyperbolic hiện cung cấp H100 với giá $1.49/giờ và H200 với giá $2.15/giờ. Giá mua H100 ổn định ở mức $25-40K, với hệ thống 8-GPU ở mức $350-400K. Phân tích điểm hòa vốn hiện nghiêng về cloud khi tỷ lệ sử dụng dưới 60-70%, với việc thuê kinh tế hơn khi sử dụng dưới 12 giờ/ngày. Thị trường thuê GPU đang tăng từ $3.34B lên $33.9B (2023-2032), phản ánh xu hướng chuyển sang mô hình tiêu dùng linh hoạt. Tuy nhiên, hệ thống Blackwell vẫn bị hạn chế về phân bổ, khiến việc tiếp cận on-premise trở thành lợi thế chiến lược khác biệt.

Kinh tế hạ tầng GPU tạo ra một nghịch lý cho các đội ngũ AI. Các nhà cung cấp cloud tính phí $35,000 hàng tháng cho tám GPU NVIDIA H100, trong khi mua cùng phần cứng đó chi phí $240,000 trả trước.¹ Các tổ chức huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn đối mặt với hóa đơn cloud hàng tháng vượt quá $2 triệu, nhưng việc xây dựng hạ tầng on-premise tương đương đòi hỏi chuyên môn mà hầu hết các công ty không có. Quyết định giữa triển khai GPU cloud và on-premise xác định cả kết quả tài chính lẫn năng lực kỹ thuật trong nhiều năm tới.

Phân tích gần đây của MobiDev cho thấy chi phí GPU cloud đạt điểm hòa vốn với triển khai on-premise chỉ sau 7-12 tháng sử dụng liên tục.² Phép tính có vẻ đơn giản cho đến khi bạn tính thêm chi phí làm mát, hạ tầng điện, và nhân tài kỹ thuật cần thiết để duy trì cụm GPU. Các tổ chức thông minh hiện triển khai chiến lược hybrid tận dụng tính đàn hồi của cloud cho thử nghiệm trong khi xây dựng năng lực on-premise cho các khối lượng công việc có thể dự đoán.

Chi phí thực sự của GPU cloud vượt xa mức giá theo giờ

AWS tính phí $4.60 mỗi giờ cho một instance H100, nhưng đồng hồ không bao giờ ngừng chạy.³ Huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn đơn lẻ trong ba tháng tích lũy $100,000 chỉ riêng chi phí tính toán. Phí egress dữ liệu thêm một lớp chi phí khác, với AWS tính $0.09 mỗi GB cho việc truyền dữ liệu vượt quá 10TB hàng tháng.⁴ Các tổ chức di chuyển bộ dữ liệu huấn luyện giữa các vùng hoặc nhà cung cấp cloud đối mặt với hóa đơn truyền dữ liệu sáu con số.

Reserved instances giảm chi phí 40-70%, nhưng chúng ràng buộc tổ chức vào cam kết ba năm.⁵ Bối cảnh GPU phát triển quá nhanh đến mức H100 hôm nay trở thành phần cứng kế thừa ngày mai. Các công ty đã ký thỏa thuận reserved instance ba năm cho GPU V100 vào năm 2021 giờ đây nhìn đối thủ triển khai H100 với hiệu suất trên mỗi đô la tốt hơn 9 lần.⁶

Các nhà cung cấp cloud đóng gói chi phí ẩn vào các gói GPU của họ. Lưu trữ gắn mạng tốn $0.10 mỗi GB hàng tháng, thêm $100,000 hàng năm cho bộ dữ liệu 1PB khiêm tốn.⁷ Load balancers, API gateways, và dịch vụ giám sát làm tăng chi phí. Các tổ chức thường phát hiện triển khai cloud "đơn giản" của họ tốn gấp ba lần ước tính GPU ban đầu khi tất cả dịch vụ được tính vào.

Triển khai on-premise đòi hỏi vốn đáng kể nhưng mang lại tiết kiệm dài hạn

Xây dựng hạ tầng GPU on-premise đòi hỏi đầu tư trả trước đáng kể. Tám GPU NVIDIA H100 tốn $240,000 chỉ riêng phần cứng.⁸ Hạ tầng điện và làm mát thêm $150,000 nữa cho một rack 40kW đơn lẻ. Network switches có khả năng giao tiếp GPU-to-GPU 400Gbps tốn $50,000. Tổng đầu tư hạ tầng tiến gần $500,000 trước khi xem xét không gian data center, hệ thống điện dự phòng, hoặc nhân sự.

Phân tích TCO của Lenovo chứng minh hạ tầng GPU on-premise hoàn vốn trong vòng 18 tháng cho các tổ chức chạy khối lượng công việc AI liên tục.⁹ Phép tính trở nên hấp dẫn ở quy mô lớn. Một cụm 100-GPU tốn $3 triệu để xây dựng nhưng sẽ tích lũy $4.2 triệu chi phí cloud hàng năm. Sau ba năm, triển khai on-premise tiết kiệm $9.6 triệu trong khi cung cấp quyền kiểm soát hoàn toàn phần cứng, phần mềm, và dữ liệu.

Chi phí vận hành cho hạ tầng on-premise vẫn có thể dự đoán được. Chi phí điện trung bình $0.10 mỗi kWh, chuyển đổi thành $35,000 hàng năm cho rack GPU 40kW.¹⁰ Làm mát thêm 30% vào chi phí điện. Hợp đồng bảo trì chiếm 10-15% chi phí phần cứng hàng năm. Ngay cả với những chi phí liên tục này, triển khai on-premise tốn ít hơn 65% so với tương đương cloud trong năm năm.

Kiến trúc hybrid cân bằng tính linh hoạt với tối ưu hóa chi phí

Các tổ chức AI hàng đầu triển khai chiến lược hybrid tận dụng cả hạ tầng cloud và on-premise. Anthropic duy trì hạ tầng huấn luyện cốt lõi on-premise trong khi mở rộng sang cloud cho các khối lượng công việc thử nghiệm.¹¹ Cách tiếp cận này giảm thiểu chi phí cố định trong khi bảo toàn tính linh hoạt cho việc mở rộng nhanh chóng.

Introl giúp các tổ chức triển khai chiến lược GPU hybrid trên 257 địa điểm toàn cầu, quản lý các triển khai từ rack đơn lẻ đến các cài đặt 100,000 GPU.¹² Các kỹ sư của chúng tôi thiết kế kiến trúc di chuyển khối lượng công việc liền mạch giữa hạ tầng on-premise và cloud dựa trên yêu cầu chi phí, hiệu suất, và khả dụng. Các tổ chức có được sự linh hoạt của cloud mà không bị khóa vào nhà cung cấp.

Đặc tính khối lượng công việc xác định vị trí tối ưu. Các phiên huấn luyện yêu cầu truy cập GPU nhất quán trong nhiều tuần thuộc về on-premise. Khối lượng công việc suy luận với nhu cầu biến đổi phù hợp với triển khai cloud. Môi trường phát triển và thử nghiệm hưởng lợi từ tính đàn hồi của cloud. Hệ thống production đòi hỏi tính dự đoán của hạ tầng sở hữu. Chìa khóa nằm ở việc khớp mẫu khối lượng công việc với kinh tế hạ tầng.

Khung quyết định cho đầu tư hạ tầng GPU

Các tổ chức nên đánh giá năm yếu tố khi chọn giữa triển khai GPU cloud và on-premise:

Tỷ lệ sử dụng: Cloud trở nên đắt đỏ trên 40% sử dụng. Các tổ chức chạy GPU hơn 10 giờ mỗi ngày tiết kiệm tiền với hạ tầng on-premise.¹³ Tính số giờ GPU trung bình hàng tháng của bạn và nhân với giá cloud theo giờ. Nếu chi phí hàng năm vượt quá 50% chi phí phần cứng on-premise, xây dựng hạ tầng riêng có ý nghĩa tài chính.

Khả năng dự đoán khối lượng công việc: Khối lượng công việc ổn định ưu tiên triển khai on-premise. Khối lượng công việc biến đổi hoặc thử nghiệm phù hợp với cloud. Lập bản đồ mẫu khối lượng công việc của bạn trong sáu tháng. Đường cơ sở nhất quán chỉ ra cơ hội on-premise. Đỉnh và đáy đáng kể cho thấy tính linh hoạt cloud có giá trị.

Chuyên môn kỹ thuật: Hạ tầng on-premise đòi hỏi kỹ năng chuyên biệt. Quản trị cụm GPU, mạng InfiniBand, và hệ thống làm mát chất lỏng yêu cầu chuyên môn chuyên dụng. Các tổ chức không có đội ngũ HPC hiện tại nên tính thêm $500,000 hàng năm cho nhân sự có kỹ năng.¹⁴ Triển khai cloud trừu tượng hóa nhiều sự phức tạp nhưng vẫn đòi hỏi chuyên môn kiến trúc cloud.

Khả dụng vốn: Hạ tầng on-premise đòi hỏi vốn trả trước đáng kể. Các tùy chọn thuê tồn tại nhưng tăng tổng chi phí 20-30%.¹⁵ Cloud hoạt động theo mô hình chi phí vận hành bảo toàn vốn cho các khoản đầu tư khác. Xem xét cấu trúc vốn và ưu tiên đầu tư của tổ chức bạn.

Trọng lực dữ liệu: Bộ dữ liệu lớn tạo ra lực hấp dẫn thu hút tài nguyên tính toán. Di chuyển 1PB dữ liệu huấn luyện tốn $92,000 phí egress từ AWS.¹⁶ Các tổ chức có bộ dữ liệu khổng lồ hưởng lợi từ việc đặt tính toán cùng vị trí với lưu trữ. Đánh giá dấu chân dữ liệu và mẫu di chuyển của bạn.

Lộ trình triển khai hạ tầng GPU hybrid

Bắt đầu với cloud cho proof of concept và phát triển ban đầu. Cách tiếp cận này xác nhận các sáng kiến AI mà không cần cam kết vốn lớn. Theo dõi mẫu sử dụng, chi phí, và chỉ số hiệu suất trong ba tháng. Ghi chép đặc tính khối lượng công việc, mẫu di chuyển dữ liệu, và tổng chi phí cloud.

Xác định khối lượng công việc phù hợp cho việc chuyển đổi on-premise. Tập trung vào các công việc huấn luyện nhất quán, chạy dài trước tiên. Tính điểm hòa vốn bằng cách chia chi phí hạ tầng on-premise cho khoản tiết kiệm cloud hàng tháng. Hầu hết các tổ chức đạt hòa vốn trong vòng 8-14 tháng.

Xây dựng năng lực on-premise từng bước. Bắt đầu với một node GPU đơn lẻ để xác nhận kiến trúc của bạn. Mở rộng lên một rack đầy đủ khi các quy trình vận hành trưởng thành. Mở rộng lên nhiều rack khi nhu cầu biện minh cho đầu tư. Các đội ngũ kỹ thuật của Introl giúp các tổ chức mở rộng từ triển khai thí điểm đến các cụm GPU khổng lồ trong khi duy trì sự xuất sắc vận hành.

Triển khai các công cụ điều phối khối lượng công việc bao trùm hạ tầng cloud và on-premise. Kubernetes với GPU operators cho phép di chuyển khối lượng công việc liền mạch.¹⁷ Slurm cung cấp lập lịch nâng cao cho khối lượng công việc HPC.¹⁸ Chọn các công cụ hỗ trợ mẫu khối lượng công việc cụ thể và yêu cầu vận hành của bạn.

Kinh tế triển khai hybrid trong thực tế

Một công ty dịch vụ tài chính huấn luyện mô hình phát hiện gian lận đối mặt với hóa đơn AWS $180,000 hàng tháng. Họ xây dựng cụm on-premise 32-GPU với giá $1.2 triệu. Chi phí cloud giảm xuống $30,000 hàng tháng cho năng lực burst. Hạ tầng hoàn vốn trong tám tháng trong khi cung cấp năng lực tính toán nhiều gấp 5 lần.

Một công ty xe tự lái chạy khối lượng công việc huấn luyện liên tục tốn $400,000 hàng tháng trên Google Cloud. Họ đầu tư $3 triệu vào cơ sở on-premise 100-GPU. Sử dụng cloud chuyển sang phát triển và thử nghiệm, giảm chi phí hàng tháng xuống $50,000. Tiết kiệm hàng năm vượt quá $4 triệu trong khi cải thiện thông lượng huấn luyện gấp 3 lần.

Một công ty dược phẩm mô phỏng gấp protein chi $2.4 triệu hàng năm cho các instance GPU Azure. Họ hợp tác với Introl để xây dựng cụm 200-GPU làm mát bằng chất lỏng với giá $6 triệu. Cơ sở này xử lý khối lượng công việc cơ sở trong khi duy trì tài khoản cloud cho các đỉnh theo mùa. Tiết kiệm năm đầu tiên đạt $1.8 triệu với dự kiến tiết kiệm năm năm là $15 triệu.

Các cân nhắc tương lai cho chiến lược hạ tầng GPU

Bối cảnh GPU phát triển nhanh chóng. B200 của NVIDIA cung cấp hiệu suất gấp 2.5 lần so với H100 ở mức giá tương tự.¹⁹ MI300X của AMD cung cấp hiệu suất cạnh tranh với lợi thế chi phí tiềm năng.²⁰ Gaudi 3 của Intel nhắm đến các triển khai nhạy cảm về giá.²¹ Quyết định hạ tầng hôm nay phải đáp ứng phần cứng ngày mai.

Khả dụng điện trở thành yếu tố giới hạn cho các triển khai lớn. Các data center khó cung cấp 40-100kW mỗi rack cho cụm GPU.²² Các tổ chức lập kế hoạch hạ tầng AI khổng lồ phải đảm bảo năng lực điện trước nhiều năm. Các vùng có năng lượng tái tạo dồi dào thu hút đầu tư hạ tầng AI.

Kiến trúc mô hình tiếp tục phát triển theo hướng hiệu quả. Các mô hình mixture-of-experts giảm yêu cầu tính toán 4-10 lần.²³ Các kỹ thuật quantization thu nhỏ mô hình mà không mất độ chính xác đáng kể.²⁴ Chiến lược hạ tầng phải đủ linh hoạt để tận dụng các cải tiến thuật toán.

Ma trận quyết định nhanh

Cloud vs On-Premise theo Mức sử dụng:

Hướng dẫn đặt khối lượng công việc:

So sánh chi phí (Hệ thống 8×H100):

Những điểm chính

Cho đội ngũ tài chính: - Cloud hòa vốn ở 40% sử dụng; on-premise thắng trên 60% - Chi phí ẩn: egress ($0.09/GB), lưu trữ ($0.10/GB/tháng), khóa reserved instance - TCO on-premise 5 năm: ít hơn 65% so với cloud ở mức sử dụng cao - Thuê thêm