一台服务器撑起一个AI团队：中小企业如何部署私有大模型？

目录

一、为啥连中小企业都在搞大模型？

二、最小可行算力方案：卡要选对，别乱烧钱

✅ 实战配置推荐（以中小企业/团队级为例）：

三、从零搭建私有大模型：一条龙教程

✅ Step 1：系统准备

✅ Step 2：拉模型

✅ Step 3：微调训练

✅ Step 4：部署上线

四、自建 VS 云租：3个月回本的真实案例

五、别只盯显卡，搞懂“带宽+调度”才是真功夫

⚠️ 数据带宽瓶颈

⚠️ 任务调度混乱

⚠️ 散热与电源

✅ 最后的建议：别怕开始，先做出第一个“小闭环”

🧠 总结一下

“我们能不能有自己的ChatGPT？” “买不起100张卡，搞不定大数据中心，也能做AI吗？” “一台服务器，到底能撑起多少智能应用？”

别觉得这是幻想，现在越来越多的中小企业，正在用一台服务器，悄悄搭建属于自己的“私有大模型”，跑通从训练、微调到推理落地的全流程。

你以为只有巨头才能搞AI？其实，算力平权时代，刚刚开始。

一、为啥连中小企业都在搞大模型？

2025年以后，“大模型平民化”趋势越来越明显：

• 国内外开源模型井喷：ChatGLM、Baichuan、Yi、LLaMA、Mistral……

• 微调技术门槛大幅降低：LoRA、QLoRA等让训练只需几个小时

• 硬件成本骤降：高性价比显卡如RTX 4090、二手A100市场火热

• 框架生态完善：一键部署、推理服务成熟化（如TextGen WebUI、FastChat、TGI）

一句话总结：不是AI门槛降低了，是“入门的路径”被打通了。

很多中小企业开始意识到：不必等巨头开API，你自己也能部署“企业级智能助手”，而且——数据不出本地，还更安全。

二、最小可行算力方案：卡要选对，别乱烧钱

有人一听部署大模型，脑子里立刻浮现“上百张H100”的景象。其实，不是所有模型都要上云、上集群。

✅ 实战配置推荐（以中小企业/团队级为例）：

预算级别

推荐显卡

显存

性能适配模型

备注

📌 注意：