LatNet
Coreweave
AWS
Google Cloud1
設定部署
選擇範本或提供自己的容器映像檔。指定 GPU、區域與最高價格等所需資源，再將請求送到網路。
Llama 3.1 70BAI
H200H100A100
開放雲平台面向AI新前沿
以更低成本使用全球 GPU 算力。
Llama 3.1 70BAI
H200H100A100
運作方式
從設定到工作負載執行，只需幾秒。
面向 AI 的超級雲
不再為受限算力支付高額溢價。在全球高密度 GPU 市場上部署，延長工程資源的使用週期。
原生支援 Docker
無需重構。只要能在容器中執行，就能在 LatNet 上執行。從傳統提供商遷移時，無需修改應用程式碼。
訓練時長提升 3 倍
H100 每小時 $1.33，而 AWS 為 $3.93。用 1 小時的價格獲得接近 3 小時的算力，價格透明且無隱藏費用。
一鍵範本
數秒內啟動 Llama 3、DeepSeek 與 Stable Diffusion 的預先設定環境，不到 60 秒即可從設定進入容器執行狀態。
全球晶片資源
同時使用企業級 H100、A100 與高效能消費級 RTX 5090。按需從單節點推理擴展到大規模互聯訓練叢集。
Ray 分散式叢集
即時擴展機器學習工作負載。原生配置多節點 Ray 叢集來訓練與微調大型模型，省去複雜的手動叢集編排。
營運自主權
完全掌控網路路由與資料駐留。擺脫封閉的專有生態，保護應用程式堆疊免受單一提供商鎖定與供應商依賴。
Razer 為熱門 AI 應用提供動力
在 LatNet 上完成推理
為了擴展全球 AVA Mini 活動，Razer 將開源 AIKit 平台接入 LatNet 獨立算力網路。透過在統一託管端點後聚合分散式高效能消費級 GPU，工程團隊無需人工介入基礎設施，就實現了可靠的彈性擴展。
$0.01每張生成圖片
3.24s平均端到端回應時間
15x相比集中式 API 降低的推理成本
「AI 的未來不只是更好的模型，更需要高效的基礎設施。Razer AIKit 已讓許多場景在本機執行；透過 LatNet，我們把它擴展到去中心化雲端，實現高效擴展。」
開始建置
透過自助控制台啟動容器化 AI 工作負載，或與我們的團隊協調客製化企業基礎設施設定。