北京
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每个AI功能都必须上GPU？这可能是工程团队最昂贵的假设。现实中，大量团队正为管理沉重且昂贵的GPU基础设施疲于奔命，而他们的实际用例本可以轻装上阵。
问题往往出在起点：没有先评估应用真正在做什么，就急着扩容。CPU基础设施对大多数AI应用完全够用——这不是退而求其次，而是匹配真实需求的理性选择。
核心思路是把AI架构嵌入现有工作流，而非叠加额外负担。选对工具比追逐 hype 更重要，这能让技术栈保持精简，预算也不被无谓消耗。
判断标准很简单：你的应用是频繁进行大规模矩阵运算，还是以推理、轻量处理为主？前者需要GPU，后者CPU足以胜任。混淆这个边界，就是把钱扔进不必要的算力黑洞。
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