别被大模型三个字吓到
很多成都老板以为做AI应用得养一支博士团队，其实大部分企业用不到自训模型。现在主流做法是用现成大模型做底座，你只管把业务知识和流程接上去。门槛没想象高。
第一步：想清楚解决啥问题
天府三街一家做企业培训的团队，想做智能助教。我们先问：是答疑、出题还是改作业？定下答疑，范围一缩，方案就清晰了。别一上来喊做企业大脑，那等于啥都没说。问题越具体，落地越快。
第二步：数据准备比写代码重要
模型聪明不聪明，看你喂的料。那家培训团队把三年课程PPT、答疑记录、常见考题整理成知识库，清洗掉过时内容，准确率低的时候从四成提到八成。高新区一家制造业客户，图纸和工艺文档没整理，直接上模型答非所问，白花两周。
第三步：选调用还是私有化
数据不敏感的，直接调云上大模型API，成都小团队一个月开发成本能压到两三万。数据涉密的，像郫都区一家军工配套厂，选私有化部署，用开源模型加内网，投入二十多万但数据不出门。两条路价差十倍，看你对数据的在意程度。
第四步：做最小可用版本
别追求一上线就完美。先做个只能答50个高频问题的版本，给内部人用，收集骂声再迭代。武侯区一家法务SaaS这么干，第一版被律师吐槽像背法条的傻子，补了案例检索后第二版才真用起来。小步快跑，比憋大招靠谱。
一个常被忽略的成本
模型调用是按token算钱的。那家培训团队上线后没管用量，头个月API账单吓一跳，因为员工拿它闲聊写周报，烧掉四千多。调用成本从0.02元压到0.008元每条，准确率爬到92%。后来加了用量上限和用途限制，压到八百。成都老板上云模型，这道阀门一定要装，不然账单教你做人。
别踩自训的坑
除非你数据又多又独有，否则别碰自训模型。武侯区一家电商曾想自己训个推荐模型，显卡和人工砸了十几万，效果还不如调现成模型。自训是极少数巨头和垂直巨头的事，普通企业用现成底座接自己数据，性价比最高。这点想明白，能少交很多学费。
成都团队去哪找
天府软件园、菁蓉汇、电子科大周边都有做AI落地的团队。聊的时候让他讲清楚：用哪家模型、数据怎么处理、能不能私有化、按什么收费。能讲明白的才靠谱。我们见过拿开源模型套壳当自研卖的，老板多问两句技术细节就露馅。