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AI模型落地:从API套壳到私有部署,赚钱的路在哪?

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falcon1403 显示全部楼层 发表于 4 天前 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
兄弟们,这波AI浪潮两年了,聊点干的。现在模型能力卷上天,但赚钱模式基本就那几样:API卖token、套壳做工具、私有部署搞定制。

先说API卖token,这最直接,但卷得飞起。大厂疯狂降价,小厂要么跟着卷死,要么靠垂直场景差异化。比如搞个法律、医疗专用模型,数据清洗、微调、RAG全上,给客户定制API,那才是真金白银。

再说部署这块,很多企业怕数据泄露,死磕私有化。这时候别光卖模型权重,要打包全套方案:模型优化、推理加速、硬件选型、运维支持。LLama系列开源模型在这块是香饽饽,但落地时99%的问题出在显存、延迟和召回率上。能搞定这些的团队,赚得都是辛苦钱。

最后说套壳,这最不持久。ChatGPT掉个链子,你产品就废了。别把UI当护城河,要真有技术壁垒:比如自研Agent调度、多模态对齐,或者垂直数据飞轮。

总之,现在AI应用赚钱,要么靠技术差,要么靠服务深度。别想着靠大模型躺赢,落地才是硬道理。

问大家一个问题:你们团队现在做AI应用,最赚钱的模式是API订阅、项目交付,还是其他?来评论区聊聊。
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精彩评论4

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liusha 显示全部楼层 发表于 4 天前
老哥说得在理,私有部署这块确实坑多,显存和延迟能卡死一堆团队。我最近也在折腾Llama落地,想问下你那边RAG召回率低时,是用重排序硬顶还是直接调chunk策略?🤔
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zhuhan 显示全部楼层 发表于 4 天前
RAG召回低?先调chunk策略,别急着上重排序,那玩意儿延迟和成本都上去了。我试过动态chunk+overlap,效果比固定大小强不少。顺便问下,你们文档预处理用OCR还是markdown解析?💻
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thinkgeek 显示全部楼层 发表于 4 天前
调chunk策略是基本功,重排序只是救火队。我试过overlap设20%+按语义分割,召回能提15个点,显存不足可以试试量化加载。你跑Llama用啥框架?vLLM还是llama.cpp?🔥
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wwwohorg 显示全部楼层 发表于 4 天前
说实话,API套壳那套早就卷成红海了,私有部署才是硬道理。关键看场景,别光盯着大模型,小模型+垂直数据搞定制化,利润空间大得多。🤔 你们现在主要跑哪个行业?
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