Vultr 联手 Nvidia：GPU 驱动 AI 基础设施，成本最高可降 90%

Vultr 正在利用 Nvidia GPU 以及如 OpenClaw 这样的 AI智能体 来自动化开发者基础设施的配置过程。该公司声称，其方案可比主流超大规模云服务商（Hyperscalers）节省 50% 到 90% 的成本。该平台专为内部开发者门户（IDP）打造，允许平台工程团队依据自身的安全策略、网络规则和合规要求来训练 AI，随后将其作为一系列预配置选项库开放给开发者，实现一键式部署。

近日，在 KubeCon + CloudNativeCon Europe 期间，Vultr 首席营销官 Kevin Cochrane 将 Nvidia 比作 Vultr 所提供服务的“燃料”或“电力”。他拥有超过二十年的深厚技术背景。

“我们希望帮助平台工程师打造一辆该死的宝马，这样当他们驶上高速公路时，他们实际上是在德国高速公路上，以每小时 240 公里的速度行驶，”Cochrane 说道。“你将消耗我们提供的燃料或电力。”

更经济的计算与自动化配置

凭借 Nvidia GPU 资源的可用性，Vultr 表示能够提供更具成本效益的体验，其计算“燃料”的价格更为低廉，而这通常是企业运营中成本高昂的部分。

“挑战在于，如果你有一辆宝马，并且想开得飞快，那你就得投入大量的计算资源，”Cochrane 补充道。

Vultr 创造的这种替代方案，旨在为平台工程团队提供一个两全其美的选择：既能获得高性能、AI 集成的模板来创建和管理内部开发者门户，又能保持极具竞争力的成本。Vultr 称，这些成本节省适用于这项新功能及其现有产品。

从手动脚本到“技能文件”

在这种新的 AI 基础设施方法论下，平台工程师的角色从手动配置转向了更高层次的架构设计。Cochrane 告诉 The New Stack，工程师们不再需要手动编写每一个脚本，而是专注于构建核心“技能”。这些“技能”本质上是 AI 智能体（如 OpenClaw）用于执行特定操作任务的“技能文件”。

为了创建这些文件，平台工程师需要开发一个作为训练集的语料库或工件库。Cochrane 表示，这些工件代表了“一套已知的良好原则”，这些原则已经过技术团队“所有人的预先烘焙”和“认可”。

例如，网络工程团队可能会创建一个网络技能文件。Cochrane 解释说，这个文件会精确地指导 AI 如何“创建 VPC”、“在特定城市间建立直连”以及设置“故障转移”区域。

一旦这些技能通过开发者门户公开，下游开发人员就可以部署应用程序，而无需再操心“网络”、“数据中心位置”或“连接存储”等底层细节。

Cochrane 强调，由于该平台“100% 由 API 驱动”，AI 智能体可以直接利用这些技能文件来自动化整个配置流程。这确保了像数据隐私和安全策略这类复杂要求能被自动处理，从而防止开发人员因误操作而“搞砸”基础设施。

最终，所有基础设施的复杂性都被“完全隐藏”起来，开发者得以专注于应用程序本身。

驱动 Vultr 的 Nvidia 技术栈

Cochrane 描述了由 Vultr 进行协调的 Nvidia 技术栈中的三个关键组件：

• Nvidia Dynamo：一个用于基础设施管理（包括 Kubernetes 的有状态和无状态工作负载）的“AI 操作系统”。
• Nvidia Vera Rubin Platform：一个集成了 GPU、CPU、网络和存储的系统，旨在推动“通证经济学”的“效率前沿”。
• Agentic AI & NemoClaw：强调包括 OpenClaw/NemoClaw 在内的开源技术栈，通过更高层级的“技能”和抽象为自主智能体提供安全基石。

这套技术栈的整合，是构建高效、自动化 云原生基础设施 的核心。

开发者：点击即用，无需配置

一旦平台工程团队设置好内部开发者门户（IDP），开发人员就可以直接点击选择他们所需的服务，而无需接触那些可能损害基础设施或意外产生高额云账单的 AI 智能体。开发者可以通过 IDP 的 API 来选择服务器类型，例如是云 GPU 还是优化云，以及部署位置——无论是新泽西、伦敦还是东京。

通过 Nvidia NemoClaw 图标可以访问“市场”选项卡。由 Vultr 系统自动化的其他配置选项包括服务器规格、Nvidia GPU 型号（如 H100 或 A100）、内存大小以及月度价格。

“所有这些复杂性都应该由平台工程团队处理，而其他一切都应该对开发人员完全隐藏。他们不需要知道任何关于它的信息。”

“任何构建下游应用程序的开发人员都可以使用像 OpenClaw 这样的工具，并调用这些预先定义的技能……他们基本上只需让 OpenClaw 智能体来设置他们的流水线、模型、代码管道，然后就可以开始了，”Cochrane 总结道。

引用链接

[1] Vultr says its Nvidia-powered AI infrastructure costs 50% to 90% less than hyperscalers: https://thenewstack.io/vultr-nvidia-ai-infrastructure/
[2] Vultr: https://www.vultr.com/