Neocloud 正在重新定義雲端計算的未來！
這不是傳統的雲端服務，而是專為 AI 訓練與 GPU 的革命，就像是電腦的超強腦袋！
原本訓練 AI 很貴、耗時間，像買跑車一樣難！
但是 Neocloud 價格便宜了 66 %。讓小公司也能輕鬆用 AI 解鎖無限可能。
了解 Neocloud，四大方向
第一：為什麼會出現「 Neocloud 」這名字？
Neocloud 這名稱其實是個語意上的「 組合 」與「 新命名 」的思路。
✅ Neo ＝ 新，表示新的、新世代的、新興的，用在 cloud 雲端前面，是「 強調一種新型、專為當前／未來需求設計的雲端 」，不只是傳統雲端的延伸，而是為下一代的 AI 形態的延續。
不只是提供雲端儲存、運算資源，而是整合！
✅ Neocloud 這個詞聽起來既有雲端的熟悉感，又帶有創新感，符合潮流。帶動了近期的媒體、報導紛紛提到這 Neocloud 的一詞。
第二：Neocloud 是什麼、特別之處？
💡 Neocloud 是為了AI 高效能運算（ HPC：High－Performance Computing ）的需要而打造的雲端服務提供者。專門把 GPU 或是其他加速器的計算能力作為核心。
另外一種說法是：GPU 即時服務（ GPU－as－a－Service ）的供應者。因為你租賃的是 GPU的運算能力，不是太多雲端的「 附加服務 」。
📌 Neocloud 在架構上，特別之處：
- 輕量
- 聚焦
- 高效率
📌 Neocloud 在架構：虛擬化層越少越好 ➡️ 可以讓 GPU 效能損失將降到最低，達到符合在網路、儲存、冷卻、資料搬移的情況下，優化表現出色 🆙 ～
第三：Neocloud 共同特徵有哪些？
1️⃣ 專注於 AI－first 基礎設施
2️⃣ 支援裸機部署、容器化環境、適合大型模型訓練與推論
3️⃣ 提供更高性價比與更快部署速度
4️⃣ 強調永續能源、去中心化資料整合、開發者友善工具供應鏈
✍️ Neocloud 正在重塑 AI 計算的基礎架構，從研究到媒體渲染工作流程都能受益。
第四：有哪些具備代表性的 Neocloud 公司
| 公司名稱 | 公司所在地點 | 特點 |
| Paperspace | 美國 | 主打簡化的 MLOps 與 GPU 工具平台 |
| Nscale | 英國 | 強調永續能源，與 OpenAI 共同建設超級資料中心 |
| RunPod | 美國 | 提供即時部署的 GPU 虛擬機 |
| TensorDock | 美國 | 提供裸機 GPU 服務，支援多種 AI 框架與模型部署 |
＊MLOps：可自動化和簡化機器學習工作的流程及部署。
與 AI 有什麼不一樣、差異？
Neocloud 與 AI 差異
這個就像是賽車 vs 車子，專業 vs 通用，的差異。
Neocloud 並不是「 跟 AI 一樣 」或是「 取代 AI 」 概念，而是 AI 基礎設施、算力供應面的專門雲端服務差異。
| 項目 | 傳統雲端／巨型雲端 | Neocloud / AI－first 雲端 |
| 服務範圍 | 提供多元的服務 | 聚焦在算力、加速器為主 |
| 硬體配置 | 通用型硬體 | 高密度加速為核心 |
| 虛擬化層次 | 完整的虛擬化、資源抽象層 | 偏向裸機、輕量化，降低耗損 |
| 成本結構 | 服務多樣、管理複雜、成本高 | 專注單一領域、架構簡化、成本較低 |
| 彈性 & 速度 | 良好覆蓋性與穩健性 | 彈性大，更快上線，切換硬體門檻低 |
| 市場定位 | 廣泛的企業與應用 | 研究機構、新創公司、機器學習團隊 |
有了 AI 人工智慧，為什麼還要探討 Neocloud ?
原因一：AI 簡單來說是一個大腦，但是需要 Neocloud 當身體來運轉
AI 模型本身是演算法與參數，需要有系統來幫助 AI 系統執行運算，才可以得到結果。
就像是 AI 是大腦，Neocloud 是身體的任何部位，需要作動，才能完成大腦的指令。
因此，執行 AI，需要大量的 Neocloud 來執行：
- 需要 GPU / TPU 來運算資源
- 即時資料傳輸
- 推理服務
原因二：現有的雲端，撐不住 AI 的算力
AI 模型的訓練和推理的資訊量，遠超過傳統網站，傳統的雲端架構設計是給「 一般伺服器的負載 」，而 Neocloud 是為 AI 而生的。
Neocloud 可以做到：
- 超高速 GPU 網路，可水平擴展
- Neocloud 設計專為 AI 優化的資料流通
- AI 模型就能夠運作服務
原因三：Neocloud 可以讓更多人參與
現行的 AI 運行，很多公司企業會卡在，沒有基礎的設施、設備可以訓練 AI 模型、以及部署的規劃。
然而，Neocloud 就是來解決這問題的！
你不需要，買幾十張的 GPU，也能做到：
- 即時訓練自家模型
- 部署內部 AI 助手
- 整合資料庫
- 雲端 AI 模型
延伸閱讀：AI 泡沫化即將來襲？學會這三步驟，讓你依然站穩職場
Neocloud 面臨的四大挑戰
第一：資源供應與壓力成本
✅ Neocloud 現階段過度依賴單一供應廠商，如果遇到供需不平衡，會造成價格上漲。
✅ 若單一供應商掌握供應市場的局面與定價，那麼 Neocloud 在未來要達到普遍使用率的情況來說，可能面臨到價格居高的困境。影響Neocloud 要讓市場上容易部署的誘因，而失去了！
第二：與 Hyperscaler 競爭關係
Hyperscaler ：主要功能是為使用者提供可擴充的運算、儲存和網路資源
✅ 現行的雲端服務，像是，AWS、 Azure、Google Cloud 加緊推出 AI 專用基礎設施，強調提供完整的生態系。
✅ 若是，Hyperscaler 能提供與 Neocloud 相近的價格，將會縮小差異化。
第三：永續性與能源挑戰
✅ AI 模型訓練需要大量的電力，若是無法使用綠能或是提高能源效率，可能會面臨全球永續經營的壓力與當地的政策限制。
✅ 雖然現在都在倡導強調「 碳中和 」與「 綠色能源加入算力基礎設施 」，但是仍需要大量的落實執行。
第四：地緣政治與資料主權
✅ AI 訓練資料可能會涉及敏感資訊，加上國與國之間的 Neocloud 跨境部署可能有面臨到國與國之間法規差異的挑戰因素，帶來未來增設的困難度。
✅ 各個國家可能都會要求當地的算力限制，將迫使 Neocloud 廠商需要分散部署而提高了運作成本。
Neocloud 在未來會被取代嗎？
Neocloud 不太可能被取代
Neocloud 不太可能被取代，但可能會演化成：
資料來源：職涯萬花筒 整理繪製
1️⃣ 與 Hyperscaler 合作：Neocloud 提供 GPU 算力，Hyperscaler 提供平台與工具，行程混合雲端架構。
2️⃣ Neocloud 轉型為 AI 雲端的原生平台：提供模型訓練、推論、部署、監控等整合式服務。
3️⃣ 專注於利基市場：聚焦特定領域，生技醫學、金融、媒體行銷，
4️⃣ 去中心化的算力平台：改由透過社群 GPU 資源建立分散式 AI 雲端。
Neocloud 未來將專注於是否能夠持續創新、整合與做出差異化。
如果不會被取代，那未來趨勢呢？
📍 帶來 AI 「 專屬 」雲端的崛起：將打造 AI 訓練與推論的全流程平台，將會出現更多「 模型即服務 」的平台，降低使用門檻。
📍 各國政府將要求企業做「 當地部署 」：達到資料主權與資安法規。而 Neocloud 廠商將可能在歐洲、亞洲設定區域性的算力節點。
📍能源創新：未來將尋求低碳能源解決方案，使用水利、鋒利、天然氣回收的方向。
Neolcoud，讓 AI 不只是想像，而是實現
當我們在討論 AI 的未來，不只是模型本身，更關鍵的是要在哪一個雲端架構上執行？使用什麼硬體資源？是否具備足夠的算力？
Neocloud 是算力的核心角色。
即時我們現在擁有最先進的 AI 技術，但是若沒有高效、可擴展、永續的運算基礎設施。那麼這些 AI 訓練的資料，無法真實的執行運作。
然而，Neocloud 不只是提供 GPU 的功效，Neocloud 更是重新定義 AI 的速度、成本與靈活性。
所以，在現在 AI 的是世代，更應該了解認識 Neocloud。
因為 AI 的潛力，不只是來自演算法，而是來自背後雲端的力量。
掌握了Neocloud，才是真正掌握 AI 的未來！
問答集：為什麼要選 NeoCloud 運算力、場景使用選擇？
💡在 AI 模型訓練或機器學習專案中，我什麼時候會用到 NeoCloud 的運算力？
當你的資料量大、模型複雜、訓練需要 GPU / TPU 資源時，就會用到 NeoCloud 運算力。NeoCloud 可以提供高效能 GPU、彈性擴展、分布式運算資源，讓你不用自建硬體也能跑大模型訓練。
💡 在資料分析或視覺化專案中，何時會呼叫 NeoCloud 的運算資源？
💡 我使用運算力時最擔心成本失控，NeoCloud 如何解決這個問題？
NeoCloud 可以提供彈性擴充功能與自動縮減資源功能（ autoscaling ），以及價格預估／警示機制，幫助你控制成本，不會因為閒置資源或資源浪費而成本暴衝。
💡我的模型訓練有時候中途卡住或失敗，這樣浪費大量運算力，NeoCloud 有什麼容錯或恢復機制？
NeoCloud 若有 checkpoint 機制、任務重啟機制、作業監控與報錯回滾策略，就可以在出錯時從最近 checkpoint 繼續執行，不必從頭跑。
💡 若我有短期高峰運算需求，NeoCloud 的彈性擴展能力比其他平台好嗎？
若 NeoCloud 支援動態擴縮、快速佈署與資源調度，那它可以在高峰期間瞬時提供額外 GPU / TPU，讓你的專案不因硬體資源受限而卡關，比固定硬體或資源不可動態調度的平台更有彈性。
參考資料
參考資料一：Microsoft (MSFT) Neocloud Deals a Strategy for AI Supply …
參考資料二：Prediction: This AI Infrastructure Stock Could Quietly …
參考資料三：黃仁勳：AI需求大幅增加算力呈指數成長 – 經濟日報
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