“没显卡直接退课”？大模型课的“资产门槛”再炸知乎：二手3090一年涨63%、云租32G显存只要1.6元/小时——AI学生的三本算力账：一张显存门槛表、一个租买盈亏平衡点、三类人三条路

周三，知乎上吵起来一个问题：如何看待网传一高校大模型课，要求学生自带显卡，没显卡直接退课。网传的课程通知截图很直接——上课得有卡，没卡就退。问题一天时间冲上3.6万浏览，评论区当场裂成三派。知乎

门槛派赞数最高：选修课有门槛很正常，必修课才需要提供所有的硬件设施，老师的要求肯定是有一台不低于某个配置的机器来完成作业，而不是要求你拥有这张卡。知乎

现实派一句话怼回来（30赞）：自备显卡，那学校提供多卡槽的服务器吗，所有人每次上课先拧螺丝拆机箱装显卡接电源吗——学校电脑都是有还原卡的，卡带来了，你装哪儿？知乎

还有一派最务实，藏在评论区里：做实验要多少算力哦，AutoDL租魔改4080S，32G显存，一块六一个小时，比买卡还是划算得多。知乎

这场吵不是第一次。2024年夏天，国科大雁栖湖校区的《通用大模型原理及训练实践》就出过硬性要求：五人一组，组里至少要有两块RTX 3090、或两块RTX 4090、或一块40G的A100，凑不齐组员的，只能退课。当时学生自嘲这是头一回见"资产门槛"课程，流传最广的调侃是"穷逼别来凑热闹"。微博

两年过去，课程截图换了一茬，吵架还是同一套，但有一个变量彻底变了：显卡价格。今天就把学生党面前的三本算力账摊开算清楚，再决定是退课，还是掏钱。

一、先把要求搞对：课要的是"算力"，不是"卡"

那个高赞回答其实点破了关键：绝大多数课程要求的本质是"能完成作业"，不是"拥有硬件资产"。网吧、借师兄的机器、租云算力，都算数。所以第一步不是买卡也不是退课，而是找助教或课程大纲问清楚作业类型——因为不同任务对显存的要求，差着数量级：

这张表不是我拍的，是小红书求助帖评论区里吵出来的。一位即将进NLP+多模态课题组的准研究生问该买4070还是别的、想兼顾游戏和科研，高赞回复直接泼冷水：你说的nlp应该是不需要接大模型的nlp吧，5060ti 16g能跑，多模态大模型4090都要跑4/5个小时，你写论文就用老师的服务器。另一位在读的做法更彻底（6赞）：自己主机的卡是5070Ti，平时只拿来打游戏，甚至conda都没装，要跑任务就SSH用实验室的Linux服务器。小红书

还有一位"预算3000内、要16G显存做训练推理"的同学，把4060Ti、Tesla T4、A2、V100、A4000挨个列出来求推荐，评论区最扎心的回复是6赞那条：学习用8G的都行，跑训练要租卡，大模型训练没有人用个人电脑的。小红书

二、账本一：买卡——2026年是学生买卡最差的年份

如果非要买，先看现在的行情有多离谱。

二手盘：10月9日《显卡价格日报》的标题数据——二手3090一年涨63%。什么概念？9月中旬一张回收商的报价单：3090收7300元、4090收22000元、5090收40500元。注意，这是"回收商付给你"的价，你想买入，还得再加一截。小红书上"什么时候二手3090可以降到4k"的帖子底下，52条评论在集体等待。日报给的答案是：一年涨63%。在存储产能被AI抽干的周期里，等跌，大概率等到的是继续涨。哔哩哔哩小红书小红书

新卡盘一样不客气。10月8日显卡日报：9060XT 8G涨到2729元，刷新了历史最高价。同一份日报还提到，南亚科通知客户DRAM合同价再上调20%。同一天，IT之家援引博板堂旗下ChannelGate的消息：AMD总部通知10月1日起多款显卡正式上调指导价，最高涨700元，国内外全球市场统一执行。涨价理由，是显存单颗2G成本上涨约10%，再叠加芯片代工成本上涨。知乎微博微博

这意味着什么？“3000元以内、16G显存"这个曾经的学生科研默认价位段，已经被彻底掏空了——评论区那句"3000不是只能买5050么”，就是现状。小红书

3000元内确实还有"解决方案"，但每一个都带坑：

• 魔改2080Ti 22G：圈里公认的"3K内最优解"，显存翻倍靠换颗粒，但无保修、矿卡底子、翻车了连售后对象都找不到；

• 数据中心卡（Tesla T4/V100这类）：便宜大显存，但没有显示输出、被动散热要自己改风道，价格还极乱——同一颗V100，评论区有人喊六七百，另有帖子当天被人开出3800和4500两个价，差的就是版本和"你是不是小白"。小红书

• 全新入门卡：8G显存的5050们，跑个入门作业够用，但对任何"微调"需求都是死刑。

三、账本二：租算力——盈亏平衡点远到可以不算

社区高赞共识其实已经给了标准答案：租。

现在的行情（以平台实时价为准）：AutoDL的魔改4080S，32G显存，1.6元/小时；4090不到2元/小时；充值10块当押金就能开机，使用时按量计费，关机之后扣的钱可以忽略不计。B站教程UP主拆过成本账：4090不到¥2/h，单张不到1分，关机不收钱没流量费。5090 32G的实例也早就上架了。哔哩哔哩小红书哔哩哔哩

算一笔盈亏平衡账：买一张二手3090，按零售价8000元上下，你得到的是一张24G显存的上代旗舰；拿这8000元去租4090（同样24G，训练性能还快七八成），按2元/小时能租约4000小时——每天跑8小时、一天不落，要跑一年半才回本。而且3090是350W的功耗，很多大学宿舍本来就限电，电费、噪音、散热都是隐形账。

对比课程场景：一学期16周，课程作业按每周10小时真实训练算，一共160小时，租4090花费320元；就算毕设冲刺期每天4小时，一学期不到400小时，800元以内。跟8000元买卡比，差着25倍。

当然，租也有租的难处，反证同样摆出来：数据集上传下载费时间、高峰期热门卡要排队、环境崩了要重配、长训练有断线风险，以及最现实的一条——显卡一直在涨价，算力租金未必永远停在1.6元/小时。但就算租金翻倍，盈亏平衡的结论在学生使用强度下也不会反转。

四、账本三：混合策略——过来人已经写好标准答案

把两个求助帖的高赞评论拼起来，最优路径其实是现成的：

1. 宿舍这台机器，按游戏需求定——玩游戏就正常买游戏卡（8-16G显存跑入门作业绰绰有余），不玩游戏，核显旧本都够；

2. 训练预算全部充进云平台，4赞评论的原话是：建议买个便宜的，之后剩下的钱全部都充autodl。小红书

3. 重活交给实验室——论文和项目用老师的服务器，这也是进组前该问的第一个问题。

第3条要单独展开。知乎有个老问题"实验室一块GPU都没有怎么做深度学习"，累计浏览712万，这周还有新回答进来。如果你的实验室真的一张卡都没有、导师也不给租算力的经费，这是一个比"买什么卡"重要得多的信号：要么换组，要么提前想清楚未来三年怎么熬。显卡涨价周期里，选实验室，本质上是在选算力预算。知乎

另外，部分高校会给课程直接配集群或教学云额度，也有平台有学生优惠——这两项值不值得指望，退课之前先问助教一句，比在购物软件里搜索"显卡"有用得多。

五、三类人三条路

第一类，本科选修AI课、刚入门的：不买卡，也别退课。
先问助教三个问题：作业实际要什么配置？学校有没有教学算力平台或课程集群？能不能组队共享设备？九成入门课程作业8G显存就能跑，机房加AutoDL按小时租完全够。2024年国科大那门课最后也是靠"五人一组"消化的——组队本来就是课程设计的一部分，脸皮厚一点，问题小一半。

第二类，考研进组、研一要做NLP/多模态的：先问服务器和报销，再掏钱。
顺序不能反：先问师兄师姐"实验室有什么卡、排队厉害吗、能不能外租、导师给不给报销"，再决定自己这台机器怎么配。真要自购且实验室指望不上，16G是起步线、24G才舒服。这个行情下，二手卡比现金保值——微博上有数码博主哀叹4090卖早了，晚两个月再卖，可以多收4000。但保值的前提，是你扛得住矿卡和无保修的双重风险。微博

第三类，游戏科研两手抓的：卡为游戏买，算力全外包。
游戏卡按装机节奏和双11行情走，那是另一本账，别和科研混在一起算；科研算力全上云和实验室。那位conda都没装的5070Ti师兄，就是2026年最舒服的状态。

最后

这场"资产门槛"争议，吵的其实不是高校势利，而是一个信息差：高年级都知道"训练靠租、游戏靠买、重活靠实验室"，新生只看到课程通知里"自带显卡"四个字，然后默默打开了购物软件，或者退课页面。

往后盯三个信号：一是AutoDL们的价目表会不会跟着显卡涨价走——一旦普遍越过3元/小时，租买账要重算；二是显卡日报里二手3090、4090的价格走势——"降到4k"的等待，让数据来叫醒；三是你学校什么时候把AI课程统一接到算力平台上——那才是这场架真正吵完的那天。

课上得起，学费别花冤枉。