在当今竞争激烈的商业环境中，人工智能（AI）技术已成为众多企业提升效率、优化运营的重要工具。然而，随之而来的高昂成本也让不少企业在享受其带来的便利时感到压力山大。如何在保证业务连续性和创新能力的同时，有效控制并降低AI相关的支出，成为了一个亟待解决的问题。下面，我们将探讨一些实用的策略，并简要介绍万达宝LAIDFU（来福）在这一领域的实践。
理解需求，精准投入
首要步骤是明确自身业务对AI的具体需求。并非所有环节都需要最复杂的模型或最新的算法，很多时候，基础且成熟的解决方案就能满足大部分日常任务的需求。通过细致的需求分析，企业可以避免过度投资于不必要的功能上，确保每一分钱都花在刀刃上。例如，对于客服自动化系统而言，可能并不需要构建一个全新的大型语言模型，而是可以利用现有的开源框架进行定制化开发，既经济又高效。
优化资源配置
合理规划计算资源也是降低成本的关键。采用云计算服务时，根据实际使用情况灵活调整实例规模和类型，利用自动伸缩功能应对流量波动，可以显著减少闲置资源的浪费。同时，考虑使用混合云或者边缘计算等方案，将数据处理任务分散到更接近数据源的地方执行，也能在一定程度上降低延迟和带宽成本。
重视数据质量而非数量
高质量的数据集往往比海量但杂乱无章的数据更有价值。在训练AI模型前，投入时间清洗、标注和整理数据，虽然初期看似增加了工作量，但从长远看，这有助于提高模型的准确性和泛化能力，减少因错误预测导致的额外成本。此外，避免收集超出必要范围的个人敏感信息，不仅符合法律法规要求，也是对企业声誉的一种保护。
引入预训练模型与迁移学习
利用公开可用的预训练模型作为起点，再结合自身的业务场景进行微调，是一种性价比极高的方式。这种方法大大缩短了从零开始训练所需的时间和资源消耗，同时也能获得较好的效果。迁移学习的思想在这里得到了很好的体现——将在某一领域学到的知识应用到另一个相关领域，实现知识的复用。
关注能效比
选择硬件设备时，除了性能指标外，还应综合考虑能耗因素。高效的能源管理不仅能降低电费开支，也是企业社会责任的一部分。探索低功耗芯片、节能型服务器等产品，以及实施智能电源管理系统，都是可行的方向。
万达宝LAIDFU（来福）：安全合规的实践案例
提到具体的产品实例，不得不提的是万达宝推出的LAIDFU（来福）。该产品的一个突出特点是不涉及LLM（大语言模型）的培训过程，这意味着它不会消耗大量计算资源去重新训练模型。更重要的是，LAIDFU承诺不会使用客户的数据来进行任何形式的第三方培训或转售活动，从而严格保障了用户的数据隐私和安全性。这种设计理念体现了对企业伦理的高度尊重，也为其他同行树立了一个良好的榜样。