进入2026年，推理硬件格局更像“分工协作”而不是“单点替代”。GPU仍然是通用性最强的主力，模型覆盖广、框架支持成熟，适合多模型并行和快速上线；NPU
阅读全文适合以项目化方式外包的场景通常有三类：一是品牌曝光型，需要稳定输出内容、统一视觉与话术、持续建立认知；二是获客转化型，侧重线索收集、私域承接、内容到转化
查看详情第一道分水岭是需求评估，而不是模型选型。预算导向下，需求评估要先回答四个问题：业务目标是否可量化、数据条件是否满足、上线场景是否明确、验收口径是否可执行
查看详情先把三件事说清楚：第一，品牌阶段决定你更需要“扩声量”还是“补转化”。新品期往往需要快速验证人群与卖点，成长期需要稳定供给与可复制的成交系统，成熟期更在
查看详情算力预算建议按训练、微调、推理三类负载分别核算，而不是打包成一个“GPU费用”。训练和微调看的是阶段性峰值，推理看的是长期稳定成本。实操中要同时做两套测
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