大模型开发的工作强度整体高于传统软件研发，呈现长周期、高不确定性与阶段性峰值，高峰多集中在数据与训练、评测与对齐及上线运维环节。强度的根源在数据质量与算力资源双重约束，不同岗位负荷差异明显。通过MLOps平台化、自动化评测与明确里程碑，把峰值窗口缩短、常态强度压平，能从不可控高压转向可管理峰值。国内团队在数据合规与审计投入更高，海外团队偏重红队与安全对齐，组织与工具化程度决定强度差异。未来随着工具链成熟与流程标准化，整体强度可控但峰值仍存，建议采用混合策略配置人员与资源，强化节奏管理与成本治理。

产品经理成本计算需综合考虑直接人力费用、办公与协作工具、招聘培训投入以及产出效率与机会成本。直接薪资和福利构成基础，各区域和企业的水平不同，行业建议结合工具如PingCode、Worktile进行科学归集与核算。数字化协作工具和智能化平台正在提升成本统计与管理精度，有效推动企业可持续运营，实现投入与产出的高效平衡。未来趋势将由传统核算迈向自动化、智能模型驱动，以数据支持战略决策。