要降低人工智能的成本，应以TCO与单位经济为锚点，建立成本可观测性与SLO治理，优先采用小模型与多模型级联，并实施量化、蒸馏等压缩技术；在训练侧用混合精度与LoRA，推理侧通过批量化、KV缓存与推测解码提升吞吐；RAG通过向量与分块策略减少冗余；云侧以FinOps驱动预算、采购与弹性伸缩。整体以价值导向架构与缓存复用，将质量、延迟与成本三角纳入设计，形成“度量—优化—治理”的闭环，持续实现单位成本下降。