Verda是主打AI工作负载专属优化的全栈式AI云平台，前身为欧洲知名AI算力服务商DataCrunch，总部位于芬兰，在欧洲多地运营高密度GPU数据中心。平台软硬件栈完全围绕AI场景深度定制，搭载NVIDIA最新Blackwell架构的GB300、B300等全系GPU，实现算力、存储、网络全链路协同加速，同时通过100%可再生能源供电、余热回收供暖的创新模式实现低碳运营，为全球AI科研团队、创业公司和大型企业提供从快速原型开发、大模型预训练到规模化推理部署的全生命周期算力支持。
Verda是2026年全球首批上线NVIDIA GB300 NVL72算力集群的公有云服务商之一，单节点MoE预训练算力达到1648 TFLOPs的行业领先水平，比前代GPU算力提升近3倍，同时通过全栈深度优化将AI训练端到端效率提升40%以上，搭配余热回收的绿色运营模式和SOC 2 Type II级别的安全合规能力，是当前海外市场性价比与可持续性兼具的AI专属云服务首选。
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Verda的算力能力已经在多个前沿AI场景得到验证，以下是4类典型落地应用效果：
基于256块GB300 GPU，可完成6710亿参数DeepSeek-v3级别的MoE模型预训练，耗时比传统公有云同配置环境减少52%。
支持自助式一键创建InfiniBand互联的GPU集群，无需手动配置网络和驱动，集群通信带宽比普通以太网架构提升7倍以上。
自动扩缩容的GPU容器支撑在线推理服务，峰值QPS可在30秒内完成资源扩容，闲置资源自动释放，推理成本相比固定实例降低60%。
通过硬件可信 attest 能力实现密态推理和微调，模型数据全程不出安全域，满足金融、医疗等高敏感场景的合规要求。
覆盖从入门级RTX PRO 6000到旗舰级GB300 NVL72的全谱系NVIDIA GPU实例，所有实例资源独享无抢占，启动延迟低于30秒。
一键配置带InfiniBand全互联的多节点集群，自动完成驱动、NCCL、分布式训练框架的环境预配置，开箱即用。
面向推理和批量AI任务的自动扩缩容容器服务，无需预留算力资源，按实际运行时长计费，闲置资源自动释放。
提供NVMe高速块存储、POSIX兼容共享文件系统和OCI合规镜像仓库，存储IOPS和吞吐专为大模型训练数据加载优化。
开放全量算力资源管控API，支持开发者通过代码自动化管理实例生命周期、弹性扩缩容资源，无缝接入自有运维平台。
支持硬件背书的可信执行环境，所有计算过程数据全程加密，避免模型权重和训练数据集泄露风险。
通过官网邮箱注册完成身份核验，可领取新用户专属免费试用算力额度，无需绑定复杂资质即可开启测试。
根据自身场景选择单GPU实例、分布式集群或者Serverless推理服务，平台自动匹配最优的网络和存储配套参数。
通过内置容器仓库上传自定义AI镜像，或者挂载共享存储上传训练数据集，平台提供10Gbps级别的数据上传带宽。
一键启动训练或推理任务，通过控制台实时查看算力利用率、显存占用、集群通信带宽等全维度监控指标，随时调整资源配置。
需要大规模高性能GPU集群支撑超大规模参数模型训练，对低延迟通信、高算力密度有强需求的团队。
高校、实验室的AI方向科研人员，需要稳定的算力环境开展前沿AI技术研究，支持开源项目训练和发布。
初创AI企业无需投入高额硬件成本，按需获取弹性算力资源，快速验证产品并完成商业化落地。
面向C端/B端提供AI SaaS服务的开发商，通过Serverless能力支撑高波动的推理访问流量，降低运营成本。
需要在欧洲合规部署AI业务的出海企业，满足欧盟GDPR数据隐私监管要求，获取低延迟本地访问体验。
开发多智能体系统的开发者，依托高带宽分布式算力，支撑多智能体并行运行和协同调度的复杂工作负载。
直接使用预配置好主流框架的GPU实例，跳过环境搭建步骤，将全部精力投入到模型算法本身的优化工作中。
通过全量API实现算力资源的自动化管控，结合自有监控系统实现AI集群的无人运维，减少重复手动操作。
使用Serverless推理托管服务，无需管理底层服务器资源，快速上线高可用大模型在线服务。
利用新用户免费额度低成本完成各类AI实验，无需自行采购高价GPU硬件，大幅降低科研试错成本。
依托Verda的弹性算力能力，快速测算不同规模用户访问下的算力成本，优化产品定价和商业化路径。
借助InfiniBand互联的高性能集群，支撑数十个智能体并行协同运行的复杂工作负载，提升整体系统响应速度。
软硬件全链路专为AI工作负载定制，没有传统公有云通用场景的冗余开销，AI任务运行效率比同配置通用云高40%以上。
2026年首批上线GB300 NVL72旗舰GPU资源，无需长时间排队申请，几分钟内即可获取稀缺的顶级AI算力。
全数据中心采用可再生能源供电，余热回收为当地1.5万户家庭供暖，碳排放仅为传统数据中心的15%，符合ESG合规要求。
通过SOC 2 Type II安全认证，所有数据存储于欧洲境内，完全满足GDPR隐私监管要求，非常适合欧洲区AI业务部署。
所有环境预配置完成，无需手动安装驱动、CUDA和深度学习框架，零基础开发者也能快速上手搭建AI环境。
| 对比项 | Verda | AWS p4d实例 | 国内某通用云GPU实例 |
|---|---|---|---|
| 最新GPU支持 | GB300 NVL72 已上线 | 暂未提供公开访问 | 需提前预约排队 |
| 集群互联方案 | 全节点InfiniBand互联 | 弹性以太网互联 | 部分机型支持InfiniBand |
| AI优化深度 | 全栈AI原生定制 | 通用云叠加AI适配 | 偏通用场景适配 |
| 绿色能源占比 | 100% 可再生能源 | 65% 绿电占比 | 约30% 绿电占比 |
| 启动速度 | 30秒内实例启动 | 平均3-5分钟启动 | 平均2-4分钟启动 |
Verda采用纯按需付费模式，所有GPU实例按实际使用时长精确计费，无需长期合约绑定，新用户注册可领取最高价值200美元的免费试用算力额度；同时针对高校科研团队、开源AI项目提供最高50%的专属算力补贴，企业级客户可联系销售定制专属折扣和预留资源包方案。
我们团队近期申请了Verda的新用户免费试用额度，拿到了一台搭载H100 SXM5 80GB的实例进行测试，整个注册到实例启动的过程只用了不到3分钟，完全没有传统公有云复杂的资质审核和权限配置步骤。登录实例之后发现CUDA、cuDNN还有最新版的PyTorch环境都已经预安装完成，我们直接把之前训练7B参数大模型的代码上传之后，一键就能启动训练，没有遇到任何驱动或者环境兼容问题。后续我们测试了2节点集群的分布式训练性能，NCCL带宽跑满了InfiniBand链路的94%，同样的训练任务比我们之前用的某通用公有云同配置实例速度快了接近35%，整体体验非常流畅。最让我们惊喜的是控制台的监控面板做的非常直观，所有GPU利用率、显存占用、存储IO、网络带宽的实时数据都一目了然，完全不需要额外部署监控组件就能快速定位性能瓶颈。
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