LatNet
Coreweave
AWS
Google Cloud1
配置部署
选择模板或提供自己的容器镜像。指定 GPU、区域和最高价格等所需资源，然后将请求发送到网络。
Llama 3.1 70BAI
H200H100A100
开放云平台面向AI新前沿
以更低成本调用全球 GPU 算力。
Llama 3.1 70BAI
H200H100A100
工作方式
从配置到负载运行，只需几秒。
面向 AI 的超级云
不再为受限算力支付高额溢价。在全球高密度 GPU 市场上部署，延长工程资源的使用周期。
原生支持 Docker
无需重构。只要能在容器中运行，就能在 LatNet 上运行。从传统提供商迁移时，无需修改应用代码。
训练时长提升 3 倍
H100 每小时 $1.33，而 AWS 为 $3.93。用 1 小时的价格获得接近 3 小时的算力，价格透明且无隐藏费用。
一键模板
数秒内启动 Llama 3、DeepSeek 和 Stable Diffusion 的预配置环境，不到 60 秒即可从配置进入容器运行状态。
全球芯片资源
同时使用企业级 H100、A100 和高性能消费级 RTX 5090。按需从单节点推理扩展到大规模互联训练集群。
Ray 分布式集群
即时扩展机器学习负载。原生配置多节点 Ray 集群来训练和微调大模型，省去复杂的手动集群编排。
运营自主权
完全掌控网络路由和数据驻留。摆脱封闭的专有生态，保护应用栈免受单一提供商锁定和供应商依赖。
Razer 为热门 AI 应用提供动力
在 LatNet 上完成推理
为了扩展全球 AVA Mini 活动，Razer 将开源 AIKit 平台接入 LatNet 独立算力网络。通过在统一托管端点后聚合分布式高性能消费级 GPU，工程团队无需人工干预基础设施，就实现了可靠的弹性扩展。
$0.01每张生成图片
3.24s平均端到端响应时间
15x相比集中式 API 降低的推理成本
“AI 的未来不只是更好的模型，更需要高效的基础设施。Razer AIKit 已让许多场景在本地运行；借助 LatNet，我们把它扩展到去中心化云端，实现高效扩展。”
开始构建
通过自助控制台启动容器化 AI 负载，或与我们的团队协调定制企业基础设施配置。