大模型服务平台与传统的模型部署方式有什么本质区别？

1. 成本结构：从资本支出到运营支出

传统方式需企业自购 GPU 集群、搭建推理服务并长期运维，属于高昂的资本性支出与技术门槛；大模型服务平台将推理转化为按 Token 付费的运营性支出，无需自备算力即可获取 AI 能力。

2. 运维责任：从自运维到免运维

传统自建需自行负责集群调度、版本升级、扩容与高可用；平台将底层算力、推理引擎与弹性伸缩封装起来，企业只与统一 API 交互，运维负担大幅下降。

3. 模型获取：从单一锁定到多模型聚合

传统部署往往绑定某一开源模型、受限于本地算力；平台聚合多家主流模型并持续上新，企业可按场景在统一入口自由切换，缩短集成与上线周期。