尤其是流量费，算下来比算力钱还吓人。用户又散在全球各地，节点放哪儿都别扭，放北美延迟高，放亚太扛不住大并发，两头受气。
前阵子我就专门拉了市面上主流海外GPU方案测了一圈，AWS、GCP海外站都对标了，顺带也看了看这段时间圈内很火的Akamai NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 。
测完只能说，真实生产环境的TCO差距，比纸面参数大太多了。
先说明面上的算力单价，同级别GPU，GCP公开价要5.4美元一小时，Akamai直接3美元起。Akamai是打包定价，算下来实际单位算力成本差不多差了一倍。我试了试Llama 3.3 70B的压测，高并发下每一美元能处理的token数，差不多是GCP同配置的1.8倍。
但流量账，才是真正的吞金兽。各家主流海外云，出站流量基本都在0.08到0.1美元每GB，几乎是行业默认规矩。但Akamai能直接做到0.005美元/ GB，差距超过20倍。
并且广告科技行业是重点增长领域，新加坡光AWS公开流量费一个月就要120万美元，换成Akamai可以压到原来的1/25，省出来的钱都够养一支小研发团队了。
再说说覆盖和延迟。几家大云满打满算也就几十个区域节点，Akamai光全球边缘节点就有 4400多个，现在RTX PRO 6000铺了19个核心数据中心，新加坡、东京、洛杉矶这些热门区域都有。
之前测过去南美的链路，延迟比AWS还低15%，对实时交互的产品来说太关键了。而且它家是开放架构，迁移不用大改架构，背后还有CDN和安全防护一套配齐，不是孤零零卖你一张卡。
说真的，现在做AI出海已经过了认大厂牌子的阶段。对真正跑业务的团队来说，真实TCO、账单透明还有全球覆盖能力，比什么都重要。
我觉得接下来大家都会往更务实的方向走。哪种不搞捆绑、收费干净又能落地解决问题的方案，迟早会成主流。
