当你摩拳擦掌，想在 Google Cloud 上搞点 AI 大事情——比如玩玩 Vertex AI、试试 Gemini 这种超强模型，是不是光想到要搞定海外支付、过实名认证，就已经开始头大？你不是一个人。别看现在都 2025 年了，AI 工具是越来越强，但对很多开发者和初创团队来说，云服务的那些门槛，还真没那么友好。
项目起步这件事，搞对了，后面顺风顺水；搞砸了，可能一开始就劝退了。
为啥我们说“开局”要开好？AI 这东西，拼的就是速度。你总不能光在环境配置和账单焦虑里打转，真正的战场是模型、是迭代、是上线。一个好的开始，不该卡在非技术的环节上。
初始化路上都有哪些坑？
说起来都是泪，最常见的大概是这几个：
付不了钱：得要 Visa/MasterCard，很多人没有，或者压根不想绑定。
验证好麻烦：手机、邮箱一轮操作，繁琐不说，还担心隐私问题。
资源不会选：CPU、GPU、地区……各种选项眼花缭乱，选高了浪费钱，选低了跑不动。
怕账单爆炸：“我就试一下，不会明天醒来收到天价账单吧？”——这种恐惧太真实了。
知道了坑在哪，我们再来谈怎么绕过去。
四步搞定初始化，不走弯路
一、先想清楚：你要做什么？别一上来就开虚拟机！先问自己：
是拿来调 API，还是自己微调模型？
需要多强的算力？非得要 GPU 吗？
打算花多少钱？心里得有个数。
比如说，如果只是想调用 Gemini 聊个天，Cloud Shell 和免费额度可能就足够了。但如果你要训练大模型，那一张 A100 可能都打不住。
建议：用 Google 官方那个 Pricing Calculator 拉个大概预算，防上头。
二、配计算资源：别贪多，从刚好开始开虚拟机的时候，记住：从小配置起步，不够再升。
镜像：直接选现成的 “DeepLearning VM” 或者 “Cloud GPU VM”，环境都帮你装好了。
机型：AI 训练常用 n1-standard-+GPU，性价比不错。
GPU：轻量级选 T4，重量级上 A100。选了 GPU，驱动会自动装。
启动脚本：这是个神器！在 Automation 那里贴一段脚本，机器起来自动装依赖、拉代码——省得你之后手动敲。
三、权限和安全：别乱来！安全这种事，一开始不搞，后面都是坑。
用服务账号：千万别用个人账号密钥去调服务！建一个服务账号，权限给得刚刚好就行，然后用 JSON 密钥去做验证。
网络设置：放进自己的 VPC，防火墙规则严格控制，没必要的外网 IP 别分配。
设预算警报：在 Cloud Monitoring 里设置一下，费用快到顶了立马通知你，避免“账单惊吓”。
四、开发流程：能自动就别手动基础设施即代码（IaC）：用 Terraform 或者 Deployment Manager 把你基础设施写成代码。这样一来，整个环境随时可重建、可销毁，也方便协作。
代码仓库：放在 Cloud Source Repositories，跟 CI/CD 搭在一起，部署更流畅。
试试 Vertex AI Workbench：如果你搞数据科学，这工具很友好——自带 JupyterLab，环境全预配置好了，和 GCP 服务无缝衔接。
跳出技术思维：有时候，路不止一条
说到底，我们之所以研究这些“正确姿势”，是为了更高效、更省心地用上强大算力。
但有没有可能——除了直接折腾支付和验证之外，还有更聪明的路子？
比方说，通过一个可靠的第三方服务商，直接避开支付和验证的麻烦。用你习惯的支付方式、更简洁的流程，拿到的是完全一样、完全由你控制的 Google Cloud 账号。所有操作还是在 Google Cloud Console 进行，你还是你项目的管理员，只是起步变得更简单。
这样，你就不用再在非技术问题上浪费时间，可以更专注地去 train 模型、调参数、搞推理——这才是一个 AI 开发者该有的状态。
总结
Google Cloud AI 项目的初始化，既是一个技术活，也是一个策略活。用对方法，可以避开绝大多数的坑；而用对策略，甚至可以让你根本不用见到这些坑。
在AI竞争这么激烈的今天，效率，往往就是最大的优势。希望你的下一个项目，启动得更顺畅，跑得也更远。