算力租赁价格时常上下波动，是中小型AI创业团队普遍面临的难题。初创团队的算力支出占项目预算比重很高，团队可用的研发资金有限，算力涨价会直接影响项目研发进度。针对不稳定的算力市场行情，AI创业团队可以通过多种基础方式，缓解价格波动带来的负面影响。
一、灵活选择算力租赁计费模式
目前市面上能够提供算力租赁服务的平台有很多，对应的计费模式也各不相同，团队在选择的时候不能太过随意，不要盲目办理包月或者包年的租赁套餐。短期测试、需求不固定的项目适合按需计费，稳定迭代项目可选择优惠周期套餐。
团队用多少算力就结算多少费用，不需要使用算力的时候，就及时关闭相关服务，这样就能避免资源闲置产生多余的开销。如果是业务比较稳定、需要长期更新迭代的项目，就可以选择周期租赁套餐，这类套餐一般都会有一定的价格优惠，能够在一定程度上减少算力使用成本。
团队也可以结合自身情况搭配不同的算力使用方式，用长期租赁的算力维持日常基础业务的正常运行，遇到临时需要大量算力的工作任务，再使用按需算力。这样的方式可以平衡业务需求和成本支出。团队在签订长期的算力租赁合约之前，一定要仔细考量自身的资金状况，如果后续的算力使用需求还不明确，就不要轻易签约，避免后期业务变动造成大量算力资源白白浪费。
二、优化模型，减少算力资源消耗
想要控制算力成本，不只是简单对比各个服务商的报价就可以。对自身使用的模型进行调整优化，也能有效减少算力资源的消耗。很多AI团队在日常研发中，习惯性直接用大型模型处理所有工作任务。团队可根据业务场景选用适配小型模型、优化现有模型，降低算力消耗。在不影响整体使用效果的前提下，有效降低算力的消耗额度。
非实时任务可错峰使用低价闲时算力，同时清理冗余数据、分类存储资源。像是离线训练、批量整理数据这类不需要实时运行的工作任务，可以错开算力使用的高峰期，选择平台闲置时段的低价算力资源。这类闲时算力、竞价算力的租赁价格会更低，能节省不少开支。研发人员在开展项目工作的过程中，需要定时清理没有用处的冗余数据，做好数据分类管理。把不常用的数据储存到低成本设备中，避免高性能的算力资源被无效占用，造成不必要的浪费。
三、建立预算监控机制，提前防范涨价风险
所有AI创业团队都应该建立简单的算力使用监控方式，随时关注团队的算力使用情况和费用消耗情况，提前设置费用预警标准。一旦算力使用费用快要达到预算的上限，工作人员就可以及时暂停一些不重要的研发任务，防止最终结算的费用超出前期预算。团队需长期对比算力服务商报价，规避单一合作的涨价风险。团队需要长期关注算力市场的价格变化，多对比不同服务商的报价，不要一直固定使用同一个供应商的算力资源。
除此之外，各地政府也推出了很多扶持AI行业发展的相关政策。不少地区会给初创AI企业发放算力补贴和算力券，能够有效减轻团队的算力租赁压力。团队在申请这些扶持资源的时候，需要认真看懂每一条申报规则，按照规范合理使用补贴资源，避免出现资源浪费的情况。
四、理性规划业务，避免盲目扩算力
很多刚起步的AI创业团队，很容易高估自己的项目流量和发展规模，会提前租赁大量的算力资源。如果后续项目的用户增长没有达到预期，提前租赁的算力就会大量闲置，产生很多不必要的支出。团队需结合实际业务小范围测试，业务稳定后再逐步扩容算力。团队需要结合自己真实的业务情况，先小范围测试打磨产品，等整体业务趋于稳定之后，再慢慢增加算力的租赁规模。
总的来说，算力价格出现波动是很常见的市场现象，没办法完全避免。AI创业团队可以通过合理选择算力模式、优化模型、做好预算管控，缓解价格波动带来的压力。控制算力成本并不是一味压低价格，更多的是提升资源的利用率。团队把节省下来的资金投入到产品打磨和场景落地中，才能让项目在不稳定的市场环境中，平稳地持续发展下去。