上周和一个创业公司的 CTO 吃饭，他跟我吐槽：招了两个运维，花了三个月，K8s 集群终于搭好了。
我问他："然后呢？"
他沉默了五秒钟："然后……我们的竞争对手已经上线了。"
自建 K8s 这件事，本身就是个坑
别误会，K8s 是好东西。但对于 10 人以下的创业团队来说，自己搭集群就像——你想开个奶茶店，结果先去学了三个月的建筑施工。
我见过最离谱的配置：
-
3 个 master 节点（怕挂）
-
5 个 worker 节点（怕不够）
-
专门的监控节点（怕看不见问题）
-
专门的日志节点（怕查不到日志）
每月云服务器账单：2 万多。
实际跑的业务：一个还没上线的 AI 聊天助手。
创业公司搞 AI，到底需要什么？
说白了就三件事：
1. 一个好用的 AI 应用开发平台
Dify 就够了。拖拖拽拽搭工作流，不用从零写 prompt 管理、不用自己搞向量数据库、不用操心对话历史存储。
2. 一个性价比高的模型
DeepSeek 是目前国内创业团队的首选之一。便宜、够用、中文能力强。等业务跑起来再考虑要不要换更贵的模型。
3. 一个不用操心的运行环境
这才是今天要说的重点。
客观聊聊几种方案的优劣
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适合谁 |
|---|---|---|---|
| 自建 K8s | 完全可控、可定制 | 成本高、周期长、需要专业运维 | 大厂、有成熟运维团队 |
| 传统云服务商托管 K8s | 省心一点 | 还是要懂 K8s、计费复杂 | 有一定技术积累的中型团队 |
| Sealos | 开箱即用、按量计费、不用懂 K8s | 灵活度不如自建 | 创业公司、小团队、想快速验证 |
| 纯 Serverless | 最省心 | 有冷启动、不适合长连接场景 | 极简场景 |
没有最好的方案，只有最适合当前阶段的方案。
如果你选 Sealos
一个真实案例：朋友的 3 人团队，用 Sealos 一键部署 Dify，接入 DeepSeek API，从注册到第一个 AI 应用跑起来——47 分钟。
月成本：不到 200 块（业务没量的时候）。
他们省下来的不是钱，是那两个本该去招的运维，和那三个月本该用来做产品的时间。
写在最后
创业公司最贵的不是服务器，是时间。
你的竞争对手可能这个月就要上线了，而你还在研究 etcd 集群为什么又挂了。
把精力花在业务上，把基础设施交给专业的平台。这不是偷懒，这是聪明。
当然，如果你就是喜欢折腾 K8s，当我没说。毕竟技术热情这东西，无价。
