从 1600 美元单卡到 450 万美元年费：部署大模型到底需要多少钱？

部署大模型到底需要多少钱？ 这几乎是所有想把生成式AI引入业务的企业，最焦虑的问题。 选商业API，就要面对持续攀升的token订阅费；自建本地部署，又要承担前期硬件投入与长期运维 开销。既怕超支，又怕浪费，而市场上始终缺乏一个清晰的量化参考框架。 现实的差距惊人：一块1600美元的消费级显卡，就能跑起一个小型开源模型；而高端API的年订阅 账单，却可能飙升至450万美元。 近期，卡内基梅隆大学的研究团队近期给出了系统化的答案。 文章以" 成本测算 "为核心，构建覆盖本地部署（硬件、电费）与商业API（订阅费）的总拥有成本 （TCO）模型，对比Qwen、Llama、Mistral等开源模型与OpenAI GPT-5、Anthropic Claude- 4、Google Gemini 2.5 Pro等商业服务的成本结构，明确不同方案的具体开支，帮企业快速算 清"大模型部署账"： 研究还进一步拆解商业API的定价层级对决策的影响，配套开发在线成本测算工具，能让企业按自身 workload定制分析，为中小企、中型企业、大型企业提供差异化成本指引。 需要说明的是：锦秋基金（公众号：锦秋集；ID：jqcapital）这 ...