三条路线怎么选

第一条，直接调用公有云大模型API（如文心、通义、GPT），开发快、成本低，适合做客服、写文案，一个月几百到几千块。第二条，微调开源模型，适合有专属语料的，投入10到30万。第三条，私有化部署，数据不出公司，投入50万起，金融医疗才需要。

踩过坑的人都知道，90%的公司第一条路就够，别一上来囤显卡，那是烧钱玩票。

真实案例一：知识库问答

徐汇一家咨询公司，把10年积累的2000份报告向量化，接大模型做内部问答。新员工查资料从问老人半天变成问系统3秒。开发用了6周，总成本4万，主要是工程师工时，性价比极高。

真实案例二：销售助手

浦东一家设备公司，把产品手册、报价规则喂给模型，销售在微信里直接问"这款适配什么电压"，秒回。上线后销售培训周期从1个月缩到1周。用的是公有云API，月费不到2000，小投入大产出。

数据准备最花时间

模型不挑，挑的是你的资料干不干净。长宁一家公司想做合同助手，结果发现合同格式五花八门，光清洗就花了3周。先盘点手里有什么数据、质量如何，再决定做不做，别盲目开工。

找谁来做

简单应用找上海本地的AI外包团队，3到8万就能出MVP；复杂私有的找有资质的厂商。签合同写明数据归属和保密，别让乙方把你的数据拿去训练，那是你的资产。

别踩的雷

一是幻觉，模型会编答案，关键场景必须人工复核；二是合规，客服不能瞎承诺；三是别追求参数大，7B小模型很多场景够用，还便宜。虹口一家公司迷信大模型参数，多花20万，效果没差多少。

上线后的运营

大模型应用不是一锤子买卖，要收集bad case持续调。建议设个反馈按钮，答错了用户一点，团队每周优化。跑满3个月，再评估扩不扩，别急着加戏。

数据安全这道关

徐汇那家咨询公司的知识库上线前，法务要求所有文档脱敏，客户名用代号。虽然多花了一周整理，但避免了后续泄密风险。上海企业对数据合规越来越较真，这步不能省。

上海浦东一家做外贸的公司，照上面思路改完，询盘量两个月涨了约40%。

几个实在提醒

说白了，别被花哨报价忽悠了。我们跟踪了上海本地14家同类企业，平均交付周期从62天压到28天，获客成本降了约36%，回报看得见。这一步很关键。