隨著生成式 AI 與深度學習的興起，企業與研究機構對 GPU 運算能力的需求急遽攀升。然而，現實情況卻常常出現「資源兩極化」：有些單位為了 AI 專案投入鉅資採購高階 GPU，卻在非高峰期出現大量閒置；另一端，許多開發者與中小企業則因硬體成本過高而無法獲取所需算力。為解決這個矛盾，GPU-as-a-Service 應運而生。