解读

1. 听众画像：管理层关注“投入-产出”而非技术细节，核心诉求是“值不值”。
2. 问题本质：把“技术成本”翻译成“商业语言”，并给出可落地的降本路径。
3. 风险点：若只强调“大模型就是贵”，会被挑战“为什么别人能做便宜”；若只给技术公式，会被认为“不接地气”。
4. 目标：让管理层在5分钟内听懂“贵在哪里、省在哪里、下一步怎么决策”。

知识点

1. 一次问答的算力构成
   1.1 输入长度：用户问题+历史多轮+外挂知识，Token数常>1k。
   1.2 模型体量：百亿参数模型单条推理≈10-30 GFLOPs，并发QPS 100时即需TFLOPs级实时算力。
   1.3 自回归生成：每生成1个Token都要重新跑一遍全模型，平均回答150 Token≈150次前向。
   1.4 内存带宽：参数若全精度加载，13B模型显存>26 GB，A100 80 GB单卡只能跑2并发，硬件利用率<30%。

2. 并发放大效应
   2.1 峰值系数：ToC场景晚高峰=日均5×，若按峰值扩容，GPU闲置>60%。
   2.2 长尾延迟：P99>2 s时用户流失率+15%，为保体验需冗余30%资源。

3. 隐性成本
   3.1 向量检索：外挂知识库每次召回需一次向量检索+重排序，额外10-20% GPU。
   3.2 内容安全：敏感词、幻觉检测需再跑一遍小模型，≈5%额外算力。
   3.3 日志回写：全量日志写入OSS+向量索引，存储带宽占GPU节点CPU 10%以上。

4. 国内商用GPU溢价
   4.1 A100/A800现货价≈官方价×1.8；H800限售，需签年框，预付30%。
   4.2 机房电价：张北0.35元/度 vs 一线城市0.75元/度，8卡A100整机3 kW，年电费差≈6万元/台。

5. 合规附加
   5.1 算法备案：问答属“生成式深度合成”，需双备案+安全评估，第三方渗透测试一次≈30万。
   5.2 内容审核：必须24h人工兜底，夜班三班倒，每人年均成本≥20万。

6. 降本杠杆
   6.1 模型压缩：INT8量化+4-bit KV-cache，吞吐↑2×，精度下降<1%。
   6.2 动态批处理：continuous batching可把GPU利用率从30%提到70%，单卡并发↑2.3×。
   6.3 投机采样：小模型打草稿+大模型并行验证，生成延迟↓40%，算力↓25%。
   6.4 混合云：离线冷数据放阿里云抢占式GPU，成本↓60%，高峰再弹到自有机房。

答案

“王总，我先用30秒给结论：问答功能烧钱的根因是‘每写一个字就要重新算一遍全脑’，而且用户一多就呈指数放大；但我们可以通过‘模型减肥+流量错峰+混合云’三招，在6个月内把单次问答成本压到当前的1/3，ROI回正。

具体拆解：

1. 单条成本：用户一次提问平均150字，我们的大模型要跑150轮前向计算，消耗0.8×10¹⁴次浮点运算，按国内A800现价，折合0.12元；如果晚高峰并发3000次/秒，等同需要110张80G卡同时跑，仅硬件折旧每小时4600元。
2. 并发放大：晚高峰是日均5倍，但白天利用率不足30%，导致全年GPU闲置成本≈900万。
3. 隐性合规：算法备案+内容安全+24h人工审核，今年一次性追加预算420万，摊到每条问答约0.04元。
4. 降本路径：
   ‑ 技术侧：下月上线INT8量化+continuous batching，单卡并发提升2.3倍，直接省下一半卡；
   ‑ 调度侧：把非实时场景（如运营后台批量生成）迁到夜间抢占式实例，电价差+竞价折扣，全年再省180万；
   ‑ 业务侧：对准确率要求低的场景（FAQ）降级到6B小模型，成本再降70%。
5. 里程碑：Q2末单条成本降到0.04元，DAU 100万时日毛利由-2万转正5万；如果届时ROI仍不达标，可立即关停低价值场景，保留高净值会员通道，确保现金流安全。”

拓展思考

1. 用“电费+机柜”换算最直观：把TFLOPs换成“每度电生成多少字”，管理层秒懂。
2. 提前准备“成本-体验曲线”一张（口头描述即可）：横轴成本，纵轴用户满意度，标出“可接受拐点”，方便随时决策“再降本就要伤体验”。
3. 留好“退出按钮”：在立项文档里写清“若连续4周单条成本>0.08元且日活<30万，触发下线条款”，管理层才敢继续投钱。