去年年初，有个做电商的朋友找我，说想做一个“自动回复差评的AI软件”。他的需求很具体：识别差评里的关键词（比如“物流慢”“质量差”），自动回复模板，还要能统计高频问题。我问他预算，他说找专业人员做AI软件应该比较贵，准备自己做，结果聊完发现，他连“差评数据清洗”都没做过——原始评论里有大量表情包、错别字，甚至广告，直接喂给模型只会输出乱码，根本无法成型。

这种属于基础工具型AI，功能单一，依赖规则或轻量级模型（比如基于TF-IDF的文本分类）。开发这类软件，主要工作量在数据处理和简单模型训练。我们当时用了Python+Flask搭后端，用Scikit-learn训练分类模型，前端用Vue做个简单的后台。数据方面，朋友自己整理了5000条差评，人工标注了关键词，省去了标注成本。整个项目从需求确认到上线，用了6周，总成本不到8万——这应该是价格AI软件区间了。

但你知道吗？如果需求稍微复杂一点，比如“自动回复时要结合商品详情页信息”，成本立刻会翻倍。因为需要接入商品数据库，模型要从“关键词匹配”升级为“语义理解”，可能得换用BERT之类的预训练模型，光模型微调就要多花2-3周。这时候成本就奔着15万去了。

去年下半年，我们接了一个医疗AI项目：帮社区医院做“影相检测”。这属于垂直场景型AI，需要模型在特定领域达到临床级准确率（通常要求召回率≥95%）。这时候成本结构完全变了——数据成了大开支。

首先是数据采集和标注。医院提供了5万张CT影像，但每张图需要3名放射科医生标注结节位置、大小、良恶性，每人每小时标5张，5万张就是3000小时，按医生时薪300算，光标注就花了90万。数据清洗更麻烦：有些影像分辨率低，有些患者信息不全，还得找专家审核，又搭进去20万。

然后是模型开发。普通的CNN模型精度不够，我们用了YOLOv8做目标检测，还加了注意力机制提升小结节识别能力。训练时需要调用8张A100 GPU，云服务按小时计费，跑了一个月，算力成本12万。模型优化阶段，为了降低假阳性（把正常组织误判为结节），又请了医学专家参与调参，又花了15万。

后是合规。医疗AI属于三类医疗器械，必须通过NMPA认证，光检测报告、临床验证就花了半年，这部分隐性成本（律师费、咨询费）又搭进去30万。整个项目从启动到拿证，用了14个月，总成本超过300万——这就是垂直场景AI的典型开销。

有人会问：“如果不用医疗级精度，做个普通的工业检测AI呢？”比如检测手机外壳有没有划痕。这时候数据要求低一些，可能用公开数据集+少量企业数据，标注成本降到20万；模型用ResNet-50微调，算力成本5万；加上前端开发（用PyQt做可视化界面），总成本大概50-80万。但别觉得便宜——工业场景对模型的鲁棒性要求很高，得测试不同光照、角度下的表现，调试时间可能比医疗项目还长。

去年底，有个互联网公司找我们做“企业级对话AI”，要求能聊行业知识、生成报告、甚至辅助决策。这属于通用大模型型AI，技术复杂度直接上一个台阶。

首先是模型选型。如果基于开源大模型（比如Llama 3）微调，需要租用高性能服务器（比如8张H100），单月租金15万；如果要自研模型，那得组建算法团队（10人左右，年薪总和200万+），还得买算力集群（初期投入至少500万）。我们当时评估，客户的需求更偏向“垂直领域微调”，所以选择了基于Llama 3微调的方案。

然后是多模态能力。用户希望AI能处理文档、图片、表格，所以得集成OCR（用PaddleOCR）、文档解析（用LayoutLM）、多轮对话管理（用LangChain）。这些模块开发起来不算难，但整合起来要花大量时间调接口，光联调就用了2个月。

烧钱的是数据合规和场景适配。企业数据涉及隐私，得做脱敏处理（用联邦学习框架）；还要对接客户现有的OA系统（用Java写接口），测试不同部门的真实使用场景（比如销售部要查客户历史对话，技术部要生成代码注释）。这部分迭代做了3轮，每次都要重新训练模型，又搭进去80万。

整个项目做了10个月，总成本超过800万。客户后来跟我说：“早知道这么贵，可能先从小模块开始——比如先做个‘合同条款自动提取’的AI，成本不到100万，验证效果后再扩展。” 这其实是很多企业的误区：觉得“大模型”=“高级”，但如果没有明确的场景需求，通用模型的成本会像黑洞一样吞噬预算。

现在回到初的问题：“做一款AI软件需要多少钱？” 结合我参与的项目，大概可以分成三个档位：

基础工具型（如智能客服、简单推荐系统）：功能单一，依赖规则或轻量级模型，数据量小（≤1万条），开发周期1-3个月。成本区间：5万-30万（主要花在数据处理、基础模型训练和前端开发）。

垂直场景型（如医疗影像检测、工业质检）：需要领域专业知识，数据量大（≥10万条），模型精度要求高（≥90%），开发周期3-12个月。成本区间：50万-1000万（主要花在数据标注、算力租赁、合规认证）。

通用大模型型（如企业级对话AI、多模态助手）：依赖开源/自研大模型，需多模块整合，场景复杂（跨部门/跨系统），开发周期6-18个月。成本区间：200万-5000万+（主要花在算力集群、算法团队、场景适配）。

经常有人问我：“现在开源模型这么多，能不能直接拿过来改改用？” 答案是：看需求。如果是基础工具型，用开源模型（比如Rasa做对话机器人）确实能省80%成本；但如果是垂直场景或通用大模型，开源模型可能只是“起点”——你得花大量时间调参、优化，甚至重新训练，这时候“省钱”反而可能变成“浪费钱”。

我见过聪明的客户，是先明确自己的核心需求：“我要解决的具体问题是什么？数据够不够？预算能支撑多久迭代？” 比如有个做教育的客户，原本想做“AI作文批改”，后来发现“自动批改主观题”的需求不明确，转而先做“作文关键词提取+评分建议”，用基础工具型AI低成本验证，上线后用户反馈好，再逐步扩展功能。这种“小步快跑”的方式，反而比一开始就砸钱做“大而全”的系统更高效。

所以，回到初的问题：做一款AI软件需要多少钱？答案不在价格表里，而在你对“需求优先级”的判断里——你是想要一个“能跑起来”的demo，还是一个“能赚钱”的产品？是想自己掌握核心技术，还是借助开源快速落地？想清楚这些，成本自然会变得清晰。毕竟，AI的本质是“解决问题的工具”，而工具的价值，从来不是由开发成本决定的，而是由它为真实世界创造的价值决定的。

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