算力预算建议按训练、微调、推理三类负载分别核算，而不是打包成一个“GPU费用”。训练和微调看的是阶段性峰值，推理看的是长期稳定成本。实操中要同时做两套测
阅读全文从成本结构看，三种路线差别很大。云侧推理的好处是前期投入低、上线快、统一管理轻松，适合先验证业务价值；但持续成本通常和调用量、带宽、存储强相关，规模起来
查看详情价格战升温后，市场会更明显分成两类：通用引擎和垂直引擎。通用引擎覆盖面广，适合多业务线并行试错，优势是通用能力、生态资源和快速接入；垂直引擎则在特定场景
查看详情需求评估往往是第一道失守点。很多项目从“我们也要上AI”出发，而不是从可被验证的业务问题出发，结果就是问题定义不清、目标指标错位、验收标准模糊。典型表现
查看详情适合以项目化方式外包的场景通常有三类：一是品牌曝光型，需要稳定输出内容、统一视觉与话术、持续建立认知；二是获客转化型，侧重线索收集、私域承接、内容到转化
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