半年自研AI算力平台:拒绝外包后,我为什么选择“遥遥无期”的路?Panelai开发实录与成本拆解

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大家好,我是熊哥。

过去半年,我把所有外包邀约都推掉了,带着7人核心团队闷头干了一件事——自研AI算力管理系统Panelai

很多人问:为什么不接单赚钱?外包报价动辄几十万起步,为什么自己走这条最难的路?

因为我见过太多“类似淘宝”“类似12306”的需求,最后死在外包沟通和后期改版上。

真实情况是: 大部分客户真正需要的并发可能只有10-20人,却被销售包装成“高并发系统”,外包团队一听就报价百万级别,还得签补充协议——改一次需求加一次钱。

我选择自己干,就是想把真正的痛点一次性解决

  • 一键下载部署数百个AI项目(模型、插件、工作流、MCP智能体)

  • 容器+镜像+节点统一管理,算力资源实时监控
  • API聚合+本地/闭源模型分发,团队既能用先进模型,又能用私有化模型可控
  • 文件系统、日志智能分析、用户权限、积分支付、订单分润全套打通

  • 网络安全、灾备、授权中心一应俱全

每一行代码、每一个按钮,都是我亲自把关的布局。

如果全部外包,光人工成本已经逼近小100w(还不算服务器、社保、双薪)。而现在,早鸟价就能拿到永久授权,后续零费用,拿来管理公司算力、个人算力、甚至卖算力都行。

我不是在卖系统,而是在分享一个创业者最真实的权衡

外包能快速回血,但你永远拿不到产品的主导权; 自研路遥遥无期,却能真正把控技术栈、把控用户体验、把控未来迭代。

我做过众暖科技,被地产欠款200-300万,官司赢了钱却差点躺平; 后来重新站起来,摸索AI,从AI Hub Pro到AIStarter,再到Panelai,每一步都在证明:拥抱AI,不能只停留在“用”,更要学会“建”

Panelai的意义不是取代外包,而是给真正想长期做AI的人,提供一条低成本、可控、可扩展的自建路径。

大学生、个人开发者有需求,我依然开放免费版(不带商业运营功能),只希望更多人能真正跑通AI闭环。

流量差的时代,大家都在卷工具、卷模型,我更想卷的是底层基础设施的自主权

如果你也正在AI创业或团队落地算力管理,欢迎留言聊聊你的痛点——我把半年踩过的坑、避过的雷、算过的账,都摊开在这里。

坚持自研的人,从来都不是一个人在战斗。

—— 欢迎收藏、评论、转发,一起把AI的未来握在自己手里。