企业官网建设流程全解析

本文介绍了企业进行AI转型时，在算力问题上的三种服务方式：本地部署、使用云服务以及混合服务。文章强调了AI应用开发无需深入理解神经网络等技术，只需掌握AI应用场景及使用现有框架。同时，针对不同行业和企业需求，详细解析了三种服务方式的特点和适用场景，为企业选择合适的AI解决方案提供了实用指导。

“ AI转型模型可以选择三种服务方式，分别对应不同的场景。”

最近有一些企业准备上AI，但不知道该怎么做，特别是不知道该买算力服务器还是使用云服务，是不是买了之后模型就只能用一个模式，不能再换了；所以，今天我们就来普及一些简单的基础知识。

对一些传统领域或者不了解互联网技术的人来说，AI是一个很高大上的东西，就是听别人说但又不知道该怎么做，是不是要花很多钱。

其实AI转型如果确定下来之后，成本主要分在两块，一块是模型服务也就是算力问题，第二块就是系统开发成本也就是技术成本。

第二块系统开发和传统的技术开发没什么区别，唯一的区别就是使用的技术栈不同，需要技术人员懂得AI应用技术，比如说RAG，Agent开发，对纯粹的AI应用来说，不需要懂神经网络，Transformer架构等，甚至对模型训练和微调都不需要懂。

只需要知道，AI能应用于哪些场景，能解决哪些问题，然后使用现成的框架去封装业务功能即可。

所以下面我们来着重讲一下算力问题，从目前AI行业的发展现状来说，大模型的爆发式发展已经过去了，模型厂商也摸索出了具体的业务模式和商业模型，简单来说就是模型公司已经知道该怎么赚钱了。

比如说，今年上半年各大模型厂商还提供了大量的免费使用额度，但最近几个月开始慢慢变成了收费功能，当然这个并没有什么问题，毕竟企业想发展就要赚钱。只不过很多人白嫖的人就白嫖不了了。

从企业应用来说，解决算力问题有三种方式，和传统的云服务互联网服务的模型相同。

简单来说有三种方式：

• 本地部署
• 使用云服务
• 混合服务

这个对应着三种云服务，私有云，公有云和混合云。

本地部署就类似于私有云，自己买服务器或者租别人的服务器，自己部署模型自己维护，成本最高，但最安全；如果对数据安全要求比较高的行业，比如说政务，医疗，金融等领域大多会选择这种方案。

第二种云服务，就是直接使用第三方模型厂商的模型服务，比如说阿里云的千问，腾讯的混元模型，或者deepseek，kimi等国内模型服务；再或者使用gpt，claude等国外服务厂商 。

云服务的好处是，你不需要自己部署和维护模型，模型完全由第三方提供，我们只需要使用他们提供的对外接口即可，最简单，根据用量付费，成本可控。遇到不好用的模型或者模型升级，直接切换即可。

坏处就是数据安全问题，由于使用第三方服务，数据可能会存在泄漏的风险，但对一些行业来说这个完全无影响，比如说电商行业使用第三方模型服务快速生成营销文案或者设计人员使用第三方模型服务，快速生成设计稿。

混合服务其实是上面两种的结合，对一家企业来说，有一部分核心业务数据属于机密数据，但有些数据就属于公开数据；这时就可以让一些公开的AI服务使用第三方云服务，这样前期可以快速降低企业成本，验证可行性。

然后一些涉及到企业核心数据的东西，就选择本地部署的方式，这样从架构上对不同的业务做隔离，就可以大大降低企业数据泄漏的风险，并提升系统稳定性。

所以对一些企业来说，特别是非互联网行业或者成本有限的企业，前期可以使用第三方服务做技术开发，验证业务可行性；如果能确定解决业务问题，然后再根据数据安全，成本控制，以及用户量等多个方面，来判断是否需要本地部署，大概需要多少算力资源，降低企业运营成本。

总之，对企业来说如果不懂技术，又想搞AI，可以先找专业人士做个简单咨询，避免出现两眼一抹黑，投入大量资金，人力最后发现什么问题都解决不了。

最后

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