【行业观察】AI基础设施搭建的最新趋势与思考

关于AI基础设施搭建，想跟大家探讨几个核心问题：

**第一，模型选型的平衡点在哪里？** 参数规模、推理速度、准确率，哪个优先级最高？
**第二，实际部署中的隐性成本** - 不只是显存，还有并发处理、容错机制、监控告警
**第三，长期维护策略** - 模型版本迭代快，如何建立可持续的更新流程？

这些都是我在AI基础设施搭建过程中反复思考的问题，欢迎大家分享你们的看法和实践经验。🤔

模型选型这个坑我踩过，别一味追大参数量，实际业务里推理速度才是命门，用7B调好量化比70B跑不动强太多。隐性成本这块，监控告警别省，不然半夜被调用量打爆有你哭的。😏 你们用啥框架做容灾？