「到底用哪家云跑训练？」——这可能是 GPU 用户被问得最多的问题。坦率地说，不存在「哪家绝对最好」的答案，但存在一套能让答案清晰起来的选型维度。这篇不给具体价格表——价格波动太快，任何写死的数字都会误导人——而是给你一套判断框架，以及怎么用实时数据做决策。
维度一：GPU 供给与机型生态
四家特点，一句话概括（基于公开信息和日常使用体感）：阿里云的 NVIDIA 机型覆盖最广，区域多、生态成熟，文档和工具链完善，适合「不想折腾」的通用选择；腾讯云主流机型供给充足，部分区域响应快，活动机型经常有价格优势；华为云的昇腾（Ascend）生态是独家优势，适合愿意投入昇腾原生开发的团队，NVIDIA 机型相对少；百度云与文心、飞桨生态结合紧密，官方镜像维护积极，用飞桨技术栈的团队体验最顺。
不过供给是动态的——今天缺货的型号，下个月可能就充足了。所以比「哪家有什么卡」更重要的问题是：你能否在多家之间随时切换。
维度二：价格怎么比才靠谱
GPU 价格有三层，比较时必须分清：官网标出的刊例价参考意义有限；按量、包月、竞价三种计费模式之间的价差可能达数倍；而真正决定你支出的是含折扣、代金券、阶梯价的实际结算价——这个数字只有你自己的账单知道。
所以靠谱的做法不是看评测文章里的价格表，而是查你自己账号维度的实时报价。在 Runwhere.AI 的「价格」页，接入云账号后可以按 GPU 型号直接对比各家实时报价，按厂商和计费模式筛选；看到合适的报价，复制 gpuSkuKey 写进任务 YAML，即可锁定这个价格和机型。
维度三：除了卡和价，还要看什么
除了卡和价格，还有三件事值得在选型时一并考虑。首先是区域：训练数据在哪朵云，任务就尽量跑在哪朵云，跨云搬数据的时间成本往往超过价差带来的节省。其次是镜像与工具链：昇腾要 CANN、飞桨要官方镜像，生态匹配度直接决定环境调试时间。最后是账单与合规——报销要不要专票、数据有没有驻留要求，这些问题常常比价格更早地决定选型。
我们的建议：别选「一家」，选「可随时切换」
单点的最优解会随供给和价格波动失效，但「多家接入 + 实时比价 + 一键切换」的能力不会。这正是 Runwhere.AI 的产品形态：你把多家云账号接进来，平台把它们变成统一入口——今天阿里便宜用阿里，明天腾讯有货切腾讯，任务 YAML 里只改一个 gpuSkuKey。
先花十分钟，在价格页对比一下你常用机型的各家实时报价——这是成本最低的选型起点。