AI 基础设施

AI 成本是订阅、token、网络、账号、硬件和时间的总和，不能只看月费。

多 Agent 和复杂工作流会显著提高 token 消耗，需要用门禁、缓存和任务拆分控制成本。

国产模型在很多普通业务里已经够用，但多模态和复杂工程仍要按场景实测。

长期做 AI 应把电脑、内存、网络和本地模型环境视为生产资料投资。

本地模型的核心优势是隐私、可控和特定限制放宽，不是全面替代云端旗舰模型。

显卡能跑起来不代表有可持续场景，任务类型比硬件参数更重要。

轻量本地模型适合提示词优化、碎片问答和资料预处理，复杂 Agent 仍优先云端强模型。

普通用户放弃本地部署，往往不是因为价格，而是因为模型智力、联网能力和使用门槛。