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3企业AI大模型数字化底座实施策略大模型选型（开源vs自研）反馈调优适配性技术路线选择安全性自研方案可控性投入成本迭代效率商业授权选型建议定制性技术栈专利壁垒开源方案效果评估ROI演进社区生态自研模型需持续投入算力和数据，但长期可形成技术护城河混合架构平衡短期收益与长期发展，关键模块自主可控开源模型快速部署降低试错成本，适合业务验证阶段分布式计算框架设计采用Kubernetes结合Ray框架实现动态资源分配，支持异构计算设备（GPU/TPU）的混合部署，最大化硬件利用率。计算资源调度通过梯度累积和异步通信优化多节点训练，减少跨设备数据传