将 GPU 出租用于加密货币挖矿和托管 AI 模型呈现出复杂的经济格局。虽然出租个人 GPU 可以带来可观的日回报，但电力成本、折旧和低利用率等因素会显著降低净利润，使其成为仅为此目的购买硬件的投资的疑问。相反，在去中心化网络上托管 GLM-5.2 等大型语言模型，与超大规模云服务商相比，可节省大量成本，每小时可节省 55-70%。然而，对于个人用户而言，每 token 的实际成本可能远高于广告宣传的总吞吐量指标，API 成本通常比聚合指标显示得更经济。 AI
影响 强调了自托管大型语言模型与使用 API 之间在成本和复杂性上的显著差异，影响了 AI 部署策略。
排序理由 文章分析了用于加密货币和 AI 的 GPU 租赁经济学，而不是发布新产品或研究。
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