最意外的是小算台纳管系统的‘简单好用’—— 车间工人也能通过仪表盘看懂算力状态，不用再等 IT 团队远程排查。现在生产线的 AI 质检，比老质检师傅的‘火眼金睛’还靠谱。

最打动我们的是‘安全 + 效率’的平衡 —— 本地算力让数据不外流，纳管系统让紧急案件不耽误。现在我们不仅能快速找到法官裁判偏好，还能把这套能力变成谈案时的‘硬底气’

以前做分子对接就像‘熬鹰’，得 24 小时盯着服务器，生怕程序崩了从头算。现在小算台的系统不仅算得快，还能自己‘看着’任务，我们终于能把时间花在实验设计上，而不是守着机器吃泡面

算力租赁选型的核心是 “精准匹配”—— 不买贵的，只选对的。无论是 AI 训练还是工业质检，先明确核心指标，再对照场景方案匹配 GPU 型号、集群规模和周期，就能用最低成本满足需求

企业私有化部署 AI 大模型无需 Token，因模型在本地闭环运行，仅需厂商授权文件。但需付费，含软件许可、部署服务及硬件成本，费用模式与云端 API 不同。小算台通过定制硬件和纳管系统监控资源、优化成本，适配数据敏感、高并发等场景，降本提效。

AI 项目的算力需求差异极大，从 “小模型推理” 到 “千亿参数训练”，服务器配置需精准匹配

真正能落地的本地 AI 知识库绝非单一模型的 “独角戏”，而是由文档解析、OCR 识别、语义检索、大模型生成等多个模块构成的 “协同网络”