最近，老婆刷到一条新闻：“科学家用大模型‘蒸馏’出小模型，效果堪比原版！”她一脸懵地问我：AI 模型还能像酿酒一样“蒸馏”？难道要架个锅炉煮代码？

我乐了：蒸馏不是真用火烤，而是一种“知识搬运术”——把笨重的大模型（比如 1000 亿参数）的“智慧精华”，浓缩到一个轻巧的小模型（比如 1 亿参数）里。就像把一整本百科全书的知识，压缩成一张学霸的笔记，既便携又够用。

她更疑惑了：直接用小模型不行吗？为啥非要折腾“蒸馏”？

其实背后有个关键问题：大模型虽强，但普通人根本用不起。大模型的强悍能力背后，是普通人难以想象的“贵族式开销”。以行业常用的NVIDIA A100显卡为例：

• 单卡价格：约10-15万元（根据供需波动，高峰期炒到20万+）

• 基础配置成本：要流畅运行千亿参数大模型，至少需要8张A100组成集群 → 仅硬件投入就超100万元。这还不算配套的服务器、散热系统、电费（单卡功耗300瓦，8卡每小时耗电≈2.4度，一天电费近200元）。

换句话说，假如让 D