解读

面试官想验证三件事：

1. 你能否把“开源冲击”拆成对成本结构、竞争格局、合规风险、数据资产价值的量化影响；
2. 你能否在两周内给出可落地的路线图调整方案，而不是停留在“拥抱开源”口号；
3. 你能否用数据闭环与商业指标证明调整后的路线比原路线ROI更高，且符合中国监管红线。

知识点

1. 国产开源模型生态：Qwen、Baichuan、ChatGLM、DeepSeek的License差异（Apache-2.0 vs 自定义“需备案”条款）。
2. 算力成本模型：A100/H100被限后，国产卡（昇腾、寒武纪）下推理成本≈0.008元/1k token，开源模型可再降30–50%。
3. 备案与算法安全评估：生成式AI服务管理暂行办法要求“模型双备案+安全评估”，开源权重≠可直接商用。
4. 数据飞轮壁垒：私域数据>10亿条且持续更新时，自研微调ROI高于直接换开源。
5. 产品分层策略：L0通用基座（可开源）、L1行业大模型（私域微调）、L2场景小模型（高频迭代），分别对应差异化护城河。
6. 财务模型：把“自研训练成本”与“开源+微调+合规加固成本”放在同一折现率下做三年NPV对比，阈值线≈自研成本下降35%。
7. 风险对冲：开源模型供应链被“卡脖子”时，需在路线图中预设30%冗余接口可48小时内切回自研推理引擎。

答案

我会用“三步量化法”在两周内完成路线图调整，并确保下季度OKR可落地。

第一步，冲击量化

1. 成本侧：用国产卡跑Qwen-14B-int4，推理成本降到原来自研模型的42%，但需新增合规加固人力2.5人月。
2. 竞争侧：竞品A已上线“开源+0元API”拉新，导致我方付费转化率下降18%。
3. 数据侧：私域2200万条对话数据，经消融实验，在开源模型上微调后C-eval提升6.8%，仍低于自研8.3%，但差距<2%，进入可接受区间。
   结论：开源冲击“成本优势>性能劣势”，具备路线调整窗口。

第二步，路线再排序
原路线：Q3自研130B基座→Q4行业微调→明年Q1商用。
新路线：
a) Q2-Q3：保留自研130B预训练但缩减30%算力预算，把剩余预算转做“开源模型+私域数据”双引擎：

• 选用Apache-2.0授权的Qwen-14B，4周内完成安全评估+备案；
• 用LoRA+continual pretrain，冻结transformer前8层，节省40%算力；
• 上线“开源引擎”灰度桶，目标推理成本↓50%，首响延时<600ms，业务指标保持±2%。
  b) Q3末：触发“决策门”——若开源桶留存率≥基准95%且毛利提升≥8%，则Q4直接跳过130B全量训练，把人力投入L1行业大模型与Agent框架；否则回滚自研基座，保证冗余。
  c) 合规并行：建立“开源模型物料库”，权重、tokenizer、训练数据血缘全部入库，满足网信办“可追溯”审查；每季度做一次第三方红队对抗，输出《生成内容安全报告》。

第三步，数据-模型-产品闭环

1. 数据：把用户拒绝回答、负反馈信号在24小时内回流，构建“开源模型专属RLHF数据集”，周更；
2. 模型：用拒绝采样+RM打分，每两周发版，版本号与产品Release Note同步，让用户可感知“变聪明”；
3. 产品：在PRD里把“成本降低”转译为“免费次数+会员降价”，预计带来15%付费转化提升；同时新增“模型开关”功能，让用户自选“开源高速版”或“自研高准版”，既降低投诉又保留技术品牌。

结果：新路线图在8周内完成切换，推理成本下降48%，毛利提升11%，备案一次通过，用户NPS+6，技术冗余方案保证48小时可回滚，符合国内合规与商业双赢要求。

拓展思考

1. 若明年开源协议突然改为“GPL-3.0且需开源衍生权重”，你如何在合同层面把风险转嫁给云厂商？
2. 当国产芯片迭代到下一代（显存带宽>2TB/s），开源模型推理成本再降70%，自研基座的战略价值是否只剩“品牌故事”？如何提前在董事会层面设定“Kill Switch”指标？
3. 如果监管部门要求“生成内容水印+模型指纹”双认证，开源社区没有官方实现，你会选择自研插件并反哺社区，还是闭源加固？两种路径对后续融资估值的影响差异是多少？