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置顶AI 不管多厉害，它本身不是目的，它只是工具，需要依附在营销、直播带货、供应链、电商、风控、客服……这些业务上，才能带来价值。
并且业务价值越大，AI 作为工具带来的价值大概率也会越大。
看到很多人把 AI 本身当做目的，有感而发
并且业务价值越大，AI 作为工具带来的价值大概率也会越大。
看到很多人把 AI 本身当做目的，有感而发
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1. 获取 AI 能力，调用 API、本地部署、私有化部署
2. 调用 API：省事、效果最好、更新最快，适合对数据不敏感业务
3. 本地部署：在自己的机器上跑模型，例如个人电脑，门槛高、有硬件成本，对机器性能要求高、推理速度有可能会慢、维护麻烦，更偏个人
4. 私有化部署：和本地部署有点像，但更企业化，企业有自己的机房、私有云、GPU 集群，适合政府、医疗、大型制造业等，不允许数据出边界，成本高，项目周期长，需配套的权限、监控、日志、运维体系等，在阿里云租一台专属 GPU 机器来部署，也属于私有化部署
5. 混合模式：普通走 API，敏感走私有模型，或本地模型先处理再用云端模型生成
6. 很多企业私有化部署时会选择阿里云，不会选 deepseek，因为各种尺寸模型都有，各种能力模型都有，更好选型，更容易匹配业务场景，对企业硬件要求没那么高。
7. 企业部署更看稳、好集成、成本低、场景适配、企业入驻、企业配套服务，是一个完整的交付体系，而不只是看模型分数
2. 调用 API：省事、效果最好、更新最快，适合对数据不敏感业务
3. 本地部署：在自己的机器上跑模型，例如个人电脑，门槛高、有硬件成本，对机器性能要求高、推理速度有可能会慢、维护麻烦，更偏个人
4. 私有化部署：和本地部署有点像，但更企业化，企业有自己的机房、私有云、GPU 集群，适合政府、医疗、大型制造业等，不允许数据出边界，成本高，项目周期长，需配套的权限、监控、日志、运维体系等，在阿里云租一台专属 GPU 机器来部署，也属于私有化部署
5. 混合模式：普通走 API，敏感走私有模型，或本地模型先处理再用云端模型生成
6. 很多企业私有化部署时会选择阿里云，不会选 deepseek，因为各种尺寸模型都有，各种能力模型都有，更好选型，更容易匹配业务场景，对企业硬件要求没那么高。
7. 企业部署更看稳、好集成、成本低、场景适配、企业入驻、企业配套服务，是一个完整的交付体系，而不只是看模型分数
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政府 AI 项目并不 sexy
- 回款慢，有些公司是被尾款拖死的
- 要求高，不能用外部 API，只能用国内模型，都得本地部署，最多可以在很老的 Windows 上，一些要求要在红旗、麒麟系统上使用，芯片也不能用英伟达的，只能用国内的，例如华为昇腾
- 并没有那么多资源，部门很散，管辖边界很有限，无法靠认识一个政府资源，他就给你带来很多其他客户，顶天了能给下级部门打声招呼
唯一有点用的是，算是一个标杆样例
- 回款慢，有些公司是被尾款拖死的
- 要求高，不能用外部 API，只能用国内模型，都得本地部署，最多可以在很老的 Windows 上，一些要求要在红旗、麒麟系统上使用，芯片也不能用英伟达的，只能用国内的，例如华为昇腾
- 并没有那么多资源，部门很散，管辖边界很有限，无法靠认识一个政府资源，他就给你带来很多其他客户，顶天了能给下级部门打声招呼
唯一有点用的是，算是一个标杆样例
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最近和 4 个做过 AI 落地的人聊，基本都认可一个观点：企业 AI 项目 70% 都是 dirty work，都在数据清洗、知识库梳理、数据线上化、基础依赖能力搭建
AI 博主每天吹“变天了、炸裂”的东西，在企业中影响因素可能只占 10%
AI 博主每天吹“变天了、炸裂”的东西，在企业中影响因素可能只占 10%
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最近和不同行业的人聊天，约着线上线下聊，一个人聊上一两个小时，了解行业，一个非常深的感触是，所有行业都有流量焦虑，都想做账号，所以如果能批量快速做账号，然后还能链接到那些会做高转化的人，那就能快速赚钱
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