AI治理
企业做 AI，该自研大模型还是用通用大模型？
自研大模型烧钱又慢，通用大模型省事但未必贴身。多数民企先看三件事：数据是否机密、场景是否独特、团队是否养得起——先用通用再按需私有化更稳。
企业做 AI，该自研大模型还是用通用大模型？
多数民企先用通用大模型、把场景跑通，再对少数机密或独特场景做私有化，比一上来就自研更稳、更省。自研是重资产，通用是轻起步。
- 自研=重资产：烧钱又慢；
- 通用=轻起步：即开即用；
- 先通用后私有：路径更稳。
自研大模型和用通用大模型，差在哪？
自研是把模型本身当产品，拼的是数据和科研团队；通用是把模型当水电，拼的是怎么接进业务。前者拼技术深度，后者拼落地速度。
| 自研大模型 | 通用大模型 |
|---|---|
| 把模型当产品 | 把模型当水电 |
| 拼数据与团队 | 拼业务接入 |
| 年投入千万级 | 按调用计费 |
怎么判断"该不该自研"？
三问：数据机密到不能出内网吗？你的场景通用模型真做不好吗？养得起算法团队吗？三问有两问为"否"，就先别自研，把精力放在用上。
- 数据机密：出不了内网才私有；
- 场景独特：通用真做不好才自研；
- 养得起：团队是硬成本。
山海怎么帮企业选对 AI 路径？
用山海七力的数字助推力与创新进化力，先把场景和价值算清，再决定自研还是调用，让每一分 AI 投入都落在真实业务痛点上。
- 数字助推力：选准场景；
- 创新进化力：持续迭代；
- 不盲目：先算账后动手。
常见问题
小公司是不是连通用大模型都用不起？
用得起。现在通用大模型多按调用量计费，小公司从一个高频场景切入，每月几百块就能起步。关键是先跑起来、看到效果，而不是先纠结预算。
自研大模型一般要投入多少？
业内一个可用级别的自研模型，从数据清洗、算力到算法团队，年投入常以千万计；调用同等级通用能力，成本可能只有零头。对多数民企，钱要先花在刀刃上。
用通用大模型，公司数据会不会泄露？
看用法。把机密数据直接丢给公网模型有风险；正确做法是敏感数据留内网、只把脱敏或公开信息送出去，或对核心场景用私有化部署。用对方式，通用也能安全。
先通用后私有化，会不会以后推倒重来？
不会。接口层统一、场景先验证，后面换底座只是换"发动机"，业务逻辑不用重写。先通用是把路走通，不是把路走死——底座可平滑替换。
