AI 推理时代，企业基础设施为什么要重新评估成本和 ROI？
AI 推理服务一旦从验证进入生产，就不再是一次性模型部署问题，而是长期资源治理问题。它会持续消耗算力、存储、Token、网络和运维资源，也会带来权限隔离、资源配额、模型版本、监控和扩容等管理要求。 因此，企业评估 AI 基础设施成本和 ROI 时，不能只问“需要买多少 GPU”，还要问： 模型是否真的需要最大参数版本？ 推理调用是否长期稳定？ GPU/NPU 是否会被多个模型和部门共享？ Token、API 调用和租户配额是否可治理？