深道SunDAO给出第三种答案。

工厂要上AI，到底应该自己训练一个模型，还是调用外面的大模型？

这是当下很多印刷包装企业老板和技术负责人在纠结的问题。市面上的做法无非两种：一种是自建知识库，调用外部大模型API；另一种是直接强化训练自己的垂直模型。两条路看起来都能走，但走起来才知道——哪条路都不便宜。

1、两种主流做法，各有各的“坑”

做法一：调用外部大模型+自建知识库

这是目前多数企业的选择。用通用大模型（如DeepSeek、ChatGPT等）的API接口，再搭一个企业知识库做补充。

表面上看起来“省事”——不用自己训练模型、不用买昂贵的服务器。但实际用起来，问题就暴露了：

每次对话都要消耗大量Token。

Token是大模型使用的基本度量单位，每次调用都要按量付费。你跟通用大模型聊工厂的工艺、物料、排产，每一次都要重新解释“这个工艺术语到底是什么意思”“这个工序和那个工序是什么关系”。因为通用大模型没有印刷包装行业的精准定义，所以你每解释一次，就多烧一次Token。

“就你解释本身，它就要耗Token的。”

Token消耗量在飞速增长——2025年下半年中国企业级大模型日均调用量已达37万亿Tokens。对于一家中型工厂来说，API调用费用一年下来是一笔不小的持续性支出。有数据显示，调用外部API方案首年投入可能只需8万左右，但随着使用频次增加、业务复杂度提升，这个数字会持续攀升——不是一次性投入，而是年年都要烧的钱。

做法二：自建大模型

另一种做法是自己买服务器、自己训练模型、自己部署上线。

好处是数据不出厂、不用每次解释语义、不烧Token。但代价是什么？

至少数十万到数百万的纯硬件投资。

数十万到数百万，仅仅是买服务器和算力设备的钱。还不算模型训练的人力成本、调试成本、运维成本。对大多数年产值几千万到几个亿的印刷包装企业来说，这笔投入不是小数。

而且，大模型技术迭代极快，今天花大价钱买的硬件，可能两三年后就落后了——资产折旧速度比印刷设备还快。

2、深道SunDAO的第三种答案：自建垂直模型，但不用你买单

迅越科技集团深耕印刷包装行业25年，累计服务客户超过3500家。推出的AI原生架构ERP——深道SunDAO，走的是第三条路：

深道LLM——相当于迅越自己强化训练了一个制造业垂直模型。

这意味着什么？

当你跟经过强化学习训练的制造业垂直模型去聊的时候，你不用去解释一个语义背后是什么意思。比如你跟它说“裱纸”“模切”“V槽”“覆膜”——它已经知道了，不需要你每次对话都重新定义一遍。

但如果你跟一个通用大模型去聊同样的东西，因为通用大模型没有印刷包装行业那么精准的定义，所以你每一次都要对这个语义进行精确的解释——每解释一次，就多烧一次Token。

深道SunDAO的深道LLM，相当于把“解释语义”这件事提前做完了——在模型训练阶段就已经把印刷包装行业的业务语义“教会”了它。工厂在使用的时候，不需要重复解释、不需要额外消耗Token。

而且，这笔训练成本由迅越承担，不是每个工厂自己掏钱。

3、省钱更省心

有人可能会问：“我自建知识库、调用外部大模型，只要我知识库建得够好，不就能减少Token消耗了吗？”

理论上可以，但有两个现实问题：

第一，你调用的是外部大模型，就算有知识库，每次调用仍然会产生Token消耗。知识库只是让AI回答得更准，并没有减少“调用”这个动作本身产生的费用。

第二，外部API调用存在网络延迟。每一次对话都要把数据发到云端、等大模型处理完再传回来——卡顿是不可避免的。工厂里的报价、排产、调度，要的就是实时响应，等不起那个“转圈圈”。

深道SunDAO的深道LLM是本地化的垂直模型——不依赖外部API。响应速度、数据安全、使用成本，三者兼得。

回到最初的问题：工厂上AI，到底应该自己训练，还是调用外面的？

• 自己训练——几十万到数百万的硬件投入，不是每家工厂都扛得住。

• 调用外面——年年烧Token，用越多烧越多，长期算下来也是一笔不小的数字。

• 深道SunDAO给出了第三种答案：自建垂直模型，但成本由迅越承担；你只管用，不用管训练、不用管硬件、不用管Token。

迅越深道SunDAO，AI原生架构ERP。深耕印刷包装行业25年，累计服务客户超过3500家。与其纠结“自建还是调用”，不如看看第三种答案到底怎么帮你省钱、省心。