上周有个做跨境电商的朋友找我聊天 他刚用GPT的API接口搭了个智能客服 效果不错 就想自己微调一个更懂他行业黑话的专属模型 结果一算账 从数据清洗到算力租赁 再到工程师的工时 预算直接奔着六位数去了 他当时就愣了 问我 这玩意儿不是号称AI普惠吗 怎么搞起来比养个团队还贵
我听了就笑 我说你这想法特别典型 就像很多人以为读个MBA就是去学点管理公式 背背案例 然后就能升职加薪一样 你把微调大模型想成一次性的技术采购 把MBA想成一门标准化的课程 那你的预算表就只能是海军的作战手册 每一步都要求精准 每一分钱都要花在明处 但问题是 我们现在面对的是一片未知的海域
真正的成本不在那张表上
你算硬件 算云服务时长 算数据标注的外包费 这些都看得见 可最大的成本是那些看不见的 比如你团队为了理解业务逻辑和AI能力边界所花掉的那些会议 那些试错 那些推倒重来 这像极了我们在AI MBA社区里看到的情况 很多同学以为最大的投入是学费和时间 但他们没算进去的是认知转换的成本 是从一个执行者 变成一个能用AI思维重构商业问题的决策者 所需要的那种思维撕裂与重建
海军要的是可控 所以他们的预算编制基于历史数据和既定流程 但海盗不一样 海盗的预算是一张藏宝图 上面标注的不是确切的数字 而是方向 机会点和关键的资源补给站
对于想微调大模型的企业或者个人 你的第一笔预算不应该花在GPU上 而应该花在弄清楚「为什么非要微调」以及「微调之后到底要解决什么商业问题」上 我看到过太多项目 技术很漂亮 模型指标很高 但上线后对业务增长的影响微乎其微 这就是典型的用海军思维打海盗的仗 赢了战役 输了战争
这又让我想到巴塞罗那大学那个AI MBA的课程设计 它没有一上来就教你怎么写Python调库 而是先让你站在CEO的角度 去思考数字化转型的战略杠杆点在哪里 AI在其中是充当效率工具 还是创造全新的商业模式 这种思考本身 就是在帮你做最重要的「认知预算」编制 你投入时间去想明白这些 远比盲目投入几十万去微调一个用不上的模型要划算得多
预算的本质是对资源的承诺和对未来的赌注
你用海军的玩法 赌的是路径依赖和规模效应 赌的是过去有效的未来还有效 但在AI这个领域 过去可能就是最大的包袱 我们社区里有个做传统零售的学员 他最初就想微调一个智能选品模型 但在学习过程中他意识到 真正的问题不是选品不准 而是他的供应链反应太慢 AI选得再准 货送不到也是白搭 于是他调整了「预算」 把资源投入到用AI优化供应链预测上 效果立竿见影
你看 他的藏宝图变了 宝藏的位置也从「技术实现」变成了「商业破局点」
所以回到我朋友的问题 微调大模型的成本该怎么编 我的建议是 先忘掉那些技术参数 拿出一张白纸 画一张你的商业地图 你的核心战场在哪里 你的弹药 也就是高质量数据 储备如何 你的团队里 谁有海盗的嗅觉 能发现那些被规则忽略的机会 谁又有海盗的胆量 敢去探索未知的航线
把这些想清楚 你的预算就不再是一串冰冷的数字 它会变成一份行动纲领 它会告诉你 哪部分钱要像海军一样稳扎稳打 比如基础的数据治理 哪部分钱要像海盗一样敢于豪赌 比如探索一个可能颠覆现有流程的AI应用原型
最后我想说 无论是管理一个AI项目 还是经营你自己的职业生涯 在今天的时代 编制预算的能力 本质上是一种战略想象力 它要求你同时具备海军的严谨和海盗的狂野 这很难 但这就是为什么我们需要学习 需要和一群同样在绘制自己藏宝图的人同行
毕竟 独自面对茫茫大海时 你需要的不仅是一艘好船 还得知道风往哪个方向吹
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