凌雄科技2025年报数据确实亮眼，营收23.92亿、毛利2.48亿，设备订阅量686万台，但最让我关注的是算力租赁业务成为新增长极。作为一线运维，我去年在某中型AI公司试过类似服务：GPU集群租赁看似省心，实际坑不少。比如网络延迟和存储IO隔离问题，公有云DaaS方案在混合负载下经常出现性能抖动，远不如自建集群稳定。小熊U租强调数智化转型和AI优化运营效率，我猜他们可能用了智能调度算法来平衡资源利用率，但实测中，多租户场景下的资源争抢仍是硬伤。个人经验是，如果业务峰值波动大，DaaS能省30%采购成本，但需要强SLA兜底；对延迟敏感的训练任务，还是自建更靠谱。行业趋势上，DaaS从传统设备租赁转向算力运营，本质是IT资产服务化，但标准缺失是最大瓶颈。凌雄牵头制定行业标准是好事，但问题在于：异构算力（如A100+H100混合集群）的计费模型如何统一？以及，当客户数据安全要求提升时，DaaS供应商是否有能力提供本地化部署的混合方案？这些才是决定DaaS能否从‘办公设备租赁’升级为‘企业级算力中台’的关键。欢迎讨论：你们在实际落地中遇到过哪些算力租赁的‘隐形坑’？是选择全托管还是自建混合架构？