中小企业选AI部署该看哪项成本？

很多中小企业选 AI 部署，第一眼往往盯着显卡价格、云端单价或软件月费。但真正容易失控的，通常是“持续占用”产生的总成本：设备买回来要折旧，云实例开着就会持续计费，SaaS 还可能随着账号、用量和功能层级不断增加。判断方案时，不能只问“起步多少钱”，还要问“稳定使用半年或一年后，每月要花多少”。

先把三种成本放到同一张表

本地部署的压力集中在前期。服务器、显卡、存储和网络设备需要一次采购，后续还会产生电力、散热、维护、机房以及人员工时。如果业务长期稳定、设备利用率较高，成本相对容易预测；但需求一旦下降，闲置设备就会拉高实际单位成本。

云算力租赁的门槛较低，却不能只看每小时价格。月度费用大致取决于实例单价、实际运行时长，以及存储和网络等附加费用。短期项目或需求峰谷明显时，按需启停更灵活；如果实例长期不关，持续账单可能很快接近一项长期设备投入。

AI SaaS 看起来最省事，但要看套餐之外的增长项。少量人员使用时，按席位订阅较容易控制；一旦扩展到多个部门，账号数量、使用额度、调用量、超额费用和企业管理功能都可能改变全年预算。

显存只是第一道门槛

本地部署还要区分“模型能否放下”和“能否稳定使用”。资料中的粗略估算是，FP16 参数可按“模型参数量 × 2 × 1.2”估算，3B 参数模型约需 7.2GB 参数加载显存。但这只是初步预算，实际需求还会受到并发请求、上下文长度和运行环境影响。显存余量不足，后续可能需要增加显卡数量，甚至改用云端资源。

比较方案时，建议统一换算成月度总成本，并把以下问题问清楚：需求是长期稳定还是阶段性项目？本地设备是否会持续利用？云实例由谁负责关闭？SaaS 的计费单位究竟是账号、额度、调用量还是功能层级？

对中小企业而言，最值得看的并非某一项最低报价，而是使用规模变化后，成本会不会失去控制。先记录真实用量，再决定买设备、租算力还是订阅服务，通常比一开始押注“看起来最便宜”的方案更稳妥。