为何不少AI产品终究卡在成本与稳定性

过去两年里，许多团队在打造 AI 产品时，往往一开始就会把重点放在模型性能上。从直观层面看，模型越强，理解与生成表现就越好，复杂任务的完成度也会更高。 因此很多团队一开始就形成共识：既然要做产品，那就优先挑能力最强的模型。这套思路在理论上并没有问题，但当模型真正被带进业务场景后，不少团队会发现：最强模型未必等于最合适的选择。现实中的业务需求很丰富，比如：这些内容并不总是适合用同一种“顶级模型”来统一处理。当所有请求都被交给高成本模型时，早期可能看不出差别，但一旦业务持续跑下去：这就是很多 AI 产品越用越