本地AI部署一年要花多少钱3档真实预算

本地AI部署一年要花多少钱？3档真实预算

最近有个老板拿着两份报价单来找图老师，一份写着本地AI部署一年8万，一份写着180万，他都看懵了。

问我这是不是有一家在忽悠。

说实话，两家都没忽悠，差的只是没把口径说清楚。

买什么卡、跑几个模型、多少人用，这三件事不一样，预算就能差出二十倍。

今天图老师把这笔账按三档预算掰开算，每一档都是图博数智真实交付里出现过的形态，你对着自己的规模对号入座。

本地部署先算什么账

先纠正一个最常见的算法错误。

很多企业算本地AI部署的成本，只算买卡的钱，觉得硬件到位就齐活了。

实际跑一年下来，卡只是最显眼的那笔，后面还跟着三笔隐形的。

一是运维，卡会坏、模型要更新、监控要人盯，一年下来大约是初始投入的一到两成。

二是闲置，这是最冤的一笔，很多企业按峰值买的卡，平时GPU利用率不到25%，等于四分之三的钱在空转。

三是应用，光有模型没有应用，员工用不上，知识库、问答界面这些上层能力还得另算。

所以下面的三档预算，我都按一年总持有成本算，硬件、运维、应用全含，不是只报一个买卡价。

入门档一年10万以内

第一档，小团队试水，一年总持有10万以内。

硬件上一张24G显存的卡加一台主机，十万以内能搭起来，跑7B到14B的模型完全够用。

这个量级的模型能干什么，知识库问答、文档摘要、制度检索，一个部门二三十人用，绰绰有余。

开源模型本身不要钱，推理框架也开源，软件这块成本几乎为零。

运维分两种情况。

如果公司IT自己能折腾，成本就是电费加偶尔换个零件，一年一两万。

如果没人管，外包给服务商，一年加个两三万也够了。

这一档最大的价值是试错，花小钱验证AI在你公司到底有没有用，比一上来押注几十万稳得多。

图博数智碰到过不少企业，就是从这一档起步，跑通一个知识库场景之后再扩的。

进阶档一年20到50万

第二档，多部门多场景，一年总持有20到50万。

硬件升级到双卡，跑32B级的模型，RAG知识库、智能体平台这些应用开始上量。

这个档位是大多数中型企业的真实落点，几个部门同时用，场景不止一个。

钱花在哪，硬件大概三五十万，应用开发和系统集成占一两成，剩下的是持续运维。

这一档有个关键动作能省大钱，GPU调度。

传统做法一张卡固定跑一个模型，chat一个、检索一个、语音一个，五个模型五张卡。

图博数智基于K8s做GPU虚拟化、智能调度与跨卡聚合，传统5张卡才能跑的5个模型，2张卡搞定，同样的硬件撑起3倍业务量。

中型企业算这笔账最敏感，砍掉三张卡，一年就是十几万的真金白银。

旗舰档一年百万级

第三档，集团级或高并发，一年百万级。

四卡起步的集群，跑70B以上的大模型，多个智能体并行，对接ERP、MES多个核心系统。

到这个量级，硬件反而不再是成本大头，模型私有化只是入场券。

真正花钱的是三样，一是深度系统集成的开发量，二是安全合规体系，三是围着业务持续迭代的团队。

这也是为什么旗舰档的报价单看着吓人，它卖的已经不是服务器，是一整套AI基础设施的运营。

这一档图老师提醒一句，别被报价吓退也别硬上，先看下面怎么选档。

三档预算怎么对号入座

判断自己该进哪一档，看三个问题。

第一问，多少人用。

一个部门以内，入门档够。

几个部门，进阶档。

全公司加对外服务，才需要旗舰档。

第二问，数据出不出门。

工艺配方、客户底价、财务数据这类命门，公网AI喂进去就可能被拿去训练，本地部署是唯一选项，档位按使用规模定就行。

第三问，有没有人持续管。

本地部署不是买断制，没人运维的本地AI，一年就荒。

三问答完，预算基本就锁定了，宁可从低档往上升，别一次押满。

图老师经手的项目里，从入门档起步再升级的，几乎没有后悔的，一次买满旗舰配置的，反而有一半在吃灰。

一句结论可以单独记下：本地AI部署的真实成本等于硬件加运维加闲置，砍闲置就是最大的省钱。

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