自建大模型，真正难的从来不是模型本身

很多人在讨论大模型自建时，第一反应是算力、参数量、效果指标。

但在真实工程里，自建项目很少是“模型效果不行”而失败的，更多是被系统复杂度慢慢拖垮。

模型跑起来并不难，真正难的是：

• GPU 需要长期占用，还得预留峰值
• 推理服务要稳定、可扩展、能限流
• 模型版本升级要可回滚
• Prompt、参数要不断调
• 接口要鉴权、要打日志、要审计

这些工作不会写在论文里，但会长期占用工程人力。

很多团队在第一个版本上线后才发现：
模型没有成为能力加成，反而成了维护负担。

如果一个能力需要你长期“伺候”，那它就很难成为业务优势。

下一篇聊聊，为什么模型更新速度正在反过来拖累自建团队。