结论：现在开源模型生态成熟，部署一个七B到十四B的问答服务，每月成本可能就几千元，远低于多数人想象。中小企业不必把”上AI”想得遥不可及。
成本构成
主要是推理GPU和网络存储。七B模型量化后单张中端显卡即可服务内部几十人，加上数据准备和接入，整体投入可控。真正贵的不是模型本身，而是数据整理和流程改造。
起步建议
- 选成熟开源模型，别自己训练；
- 先跑一个高频小场景；
- 按真实用量扩卡。
在 gpu.topyun.vip 上，中小企业用很低成本部署开源模型，按量计费，验证成功再扩，避免重资产投入。
一句话
开源模型把AI门槛拉低了，关键是敢不敢迈出第一步。
常见疑问
问：自己训练模型划算吗？答：多数中小企业不划算，用开源模型微调更省，把钱花在业务上。
问：起步要投多少？答：每月几千元算力先跑通一个场景，别一上来就建集群。
