AI 正在变得更强，但自建部署大模型正变得越来越难

随着 MoE 架构普及，大模型生成每 token 的计算成本虽然下降，但总参数量膨胀导致显存门槛极高，使个人和小团队越来越难以独立部署开源权重。大型服务商可通过海量并发请求分摊高昂的显存与高速互联成本，而小型团队的闲置显存成本无法缩减，可能导致开源权重在实践中仍高度依赖中心化托管端点。应对这一挑战需要依赖社区共享推理集群，以及模型压缩、知识蒸馏、专家卸载和推理引擎优化等工程手段来切实降低硬件门槛。