在 AI 大模型落地过程中，企业最常问的两个问题是：“私有化部署需要 Token 吗？”“是不是一次性买断就完事了？” 事实上，这两个问题背后藏着私有化部署的核心逻辑 —— 与公有云 API 服务不同，私有化部署是 “把模型请回家”，但 “回家” 的规则、成本和保障都有讲究。小算台结合 50 + 企业部署经验，用直白的语言 + 真实案例拆解其中关键，帮你避开 “隐性成本坑”。

一、私有化部署要不要 Token？一句话说清

不需要，但要有 “准入证”

很多用过公有云 API（如 OpenAI、讯飞星火）的企业会有惯性思维：调用模型必须先申请 Token。但私有化部署的逻辑完全不同 ——

为什么不需要 Token？

Token 的本质是云端 API 的 “门禁卡”：每次调用厂商的云端服务，都需要用 Token 验证身份、记录调用量（用于计费）。比如你用 ChatGPT API 生成文案，每 1000 个 token 收费 0.02-0.15 美元，Token 既是授权凭证也是计费单位。

而私有化部署是 “模型在企业自己服务器上跑”：模型文件、推理过程、数据交互全在企业内网闭环完成，不经过厂商的云端网关。用户通过企业自己的系统（如内部 OA、APP）调用模型，就像用自己电脑里的软件，自然不需要厂商的 Token 来 “开门”。

某金融企业的实操场景很典型：其部署的客服大模型接入内部 CRM 系统，客户经理在系统内输入客户问题，模型直接在本地服务器生成回复，全程数据不流出企业内网，既不需要 Token，也避免了数据泄露风险。

那需要什么 “准入证”？

虽然不需要 Token，但厂商会提供软件授权文件（License），这是私有化部署的 “合法身份证”，包含三大核心信息：

• 权限边界：明确企业可部署的模型版本（如基础版 / 精调版）、功能模块（如多模态、长文本处理）；

• 规模限制：通常会约定支持的服务器节点数（如≤5 个节点）、GPU 核心数（如≤16 卡）、最大并发用户数（如≤500 人）；

• 时效与服务：授权有效期（如 1 年 / 3 年）、是否包含厂商的技术支持（如 7×24 小时故障响应）。

举个例子：某制造企业采购的私有化模型 License 约定 “16 卡 GPU 集群内可部署，含 2 年免费升级 + 5×8 小时技术支持”，超过 16 卡或到期未续费，模型可能会限制部分功能或需要重新授权。

二、私有化部署要付费吗？

不仅要，而且是 “组合账单”

“把模型请回家” 不是免费的 —— 私有化部署的核心是 “购买模型的使用权 + 部署权”，费用结构比公有云 API 复杂，但更可控。

费用构成：三大块支出必须算清楚

1. 软件许可费：最核心的 “模型使用费”

这是企业为 “使用模型知识产权” 支付的费用，类似买软件的 “永久授权” 或 “年度订阅”，常见两种模式：

• 一次性买断：支付高额费用（几十万到数百万）获得某版本模型的永久使用权，适合长期使用且模型迭代慢的场景（如传统行业质检模型）。但后续升级新版本需额外付费，类似买 Office 2021 永久版，想升 Office 2024 得再掏钱。

• 订阅许可：按年 / 按季度付费（几万到几十万 / 年），包含期间的版本升级和基础支持，适合 AI 技术迭代快的场景（如互联网企业的智能推荐模型）。某电商企业选择 “3 年订阅”，每年支付 28 万，期间免费升级了 3 次模型版本，成本比买断更灵活。

计费参考：70 亿参数基础模型的年度订阅费约 20-50 万，精调至垂直领域（如金融、医疗）后费用会增加 30%-50%；千亿参数模型的许可费通常百万级起步。

2. 服务费：让模型 “落地跑起来” 的必要投入

私有化部署不是 “给个安装包就完事”，需要厂商提供专业服务，常见费用包括：

• 部署实施费：厂商工程师上门部署、配置环境、对接企业系统（如 OA、ERP）的一次性费用，按人天收费（约 2000-5000 元 / 人天），70 亿参数模型的部署通常需要 5-10 人天。

• 定制开发费：如果需要针对企业数据精调模型（如用 10 万条内部文档训练）、开发专属功能（如对接企业知识库），按需求复杂度收费，精调一个垂直领域模型的费用约 10-30 万。

• 运维支持费：年度服务费，通常为许可费的 10%-20%，包含故障排查、补丁更新、性能优化等，某车企支付的年度运维费为许可费的 15%（约 4.5 万 / 年），保障生产线质检模型全年稳定运行。

3. 基础设施费：企业自己要掏的 “硬件成本”

模型运行需要强大的算力支撑，这部分由企业自行承担，核心包括：

模型规模	推荐硬件配置	单年成本参考（含硬件折旧 + 电费）
70 亿参数推理	4 卡 A100 服务器（80GB 显存）+ 全闪存储（2TB）	约 15 万（硬件采购 35 万，按 3 年折旧）
70 亿参数训练	8 卡 A100 集群（NVLink 互联）+ 分布式存储（10TB）	约 40 万（硬件采购 100 万，按 3 年折旧）
千亿参数训练	32 卡 H100 集群（400Gbps 网络）+ 液冷系统	约 200 万（硬件采购 500 万，按 3 年折旧）

比公有云 API 贵？算清 “总拥有成本” 更重要

很多企业觉得私有化部署初期投入高，但长期看未必：某律所对比了两种模式 ——

• 公有云 API：按每月 10 万次调用，每次 0.5 元计算，年费用 60 万，且数据需上传云端，合规风险高；

• 私有化部署：一次性许可费 30 万 + 硬件 15 万 + 服务费 5 万，首年总成本 50 万，次年起仅需运维费 5 万 + 硬件折旧 5 万，年成本 10 万，3 年总成本比 API 模式节省 70 万。

三、小算台如何帮企业 “降本提效”？

硬件 + 纳管双保障

私有化部署的核心挑战是 “成本可控 + 稳定运行”，小算台通过 “定制化硬件方案 + 轻量化纳管系统” 解决痛点：

1.按需匹配硬件，避免 “高配浪费”

小算台会根据模型规模、并发需求推荐性价比配置，比如：

• 中小企推理场景：用 4 卡 L40S 服务器（48GB 显存）替代 A100，成本降低 40%，完全满足 70 亿参数模型的 500 并发需求；

• 弹性租赁模式：训练任务可短期租赁 H100 集群（按天计费，每天 8000 元），避免长期闲置，某 AI 企业用此模式节省 60% 硬件成本。

2.算力纳管系统：让模型 “跑稳、跑省”

小算台算力纳管系统针对私有化场景设计轻量功能，不增加 IT 负担：

• 资源监控与预警：实时监控 GPU 利用率、显存占用，当检测到某节点负载超 90% 时自动预警，避免模型因资源不足崩溃（某案例中减少 80% 意外中断）；

• 成本精细化管理：统计各部门的模型调用量、硬件消耗，生成成本分摊报表，帮企业发现 “低价值高频调用”（如某部门用大模型处理简单格式转换，优化后节省 20% 算力）；

• 授权合规校验：自动匹配 License 约定的部署规模，避免因超配导致的授权失效风险。

四、企业决策指南：私有化部署适合谁？

不是所有企业都需要私有化部署，这三类场景最值得投入：

• 数据敏感型：金融、医疗、政务等行业，数据不能流出内网（如病历、交易记录）；

• 高并发稳定型：生产线质检、客服等高可用场景，不能接受公有云的波动延迟；

• 长期大用量型：年调用量超 100 万次，私有化的长期成本更低。