模型能决定项目上线，但决定不了项目寿命
几乎每一个 AI 项目，在立项时都会有一个隐含共识：
只要模型足够强，项目就能跑下去。
这在项目早期看起来是完全正确的。
- 模型效果一出来
- demo 能打
- 领导能理解
- 投资人也买账
但如果你回头看那些真正活过两年、三年、甚至更久的项目，会发现一个很残酷的事实：
它们活下来的原因，几乎从来不是“模型做得最好”。
相反，很多模型非常强、技术非常先进的项目，反而死得很快。
不是因为模型不行，
而是因为项目把“活下去”的希望，错误地压在了模型身上。
项目生命周期 vs 模型能力提升 不一致示意图
一个必须先接受的现实：模型解决的是“能力问题”，不是“生存问题”
模型非常擅长解决一类问题：
- 能不能理解
- 能不能生成
- 能不能覆盖更多场景
这些都是能力问题。
但项目长期活下去，面对的是另一类问题：
- 出事了怎么办
- 风险能不能收口
- 复杂度会不会失控
- 团队还能不能维护
- 业务还敢不敢用
这些是生存问题。
而能力问题，和生存问题，
并不在同一个层级。
当你把生存问题交给模型时，
项目其实已经开始走向不稳定。
第一件真正决定项目寿命的事：你有没有画清“责任边界”
所有长期活下去的项目，都有一个非常明显的共同点：
它们非常清楚，哪些事模型不能负责。
比如：
- 合规判断
- 金钱相关决策
- 权限与责任承诺
- 高风险兜底
这些项目不是“模型做不到”，
而是系统明确不让模型做。
相反，很多短命项目的问题不是模型弱，
而是模型被迫去承担：
- 不该承担的后果
- 不该背的锅
模型一旦开始背锅，
系统就已经走向了不可持续。
第二件事：你是否把“不确定性”当成敌人，而不是事实
这是一个非常隐蔽、但非常致命的分水岭。
短命项目往往有一个共同心态：
“我们要把不确定性消灭掉。”
于是他们会：
- 强化模型
- 加大 TopK
- 调更多参数
- 堆更多技术
但长期活着的项目，往往一开始就接受一件事：
不确定性不是 bug，而是常态。
区别在于：
- 有些项目试图“压住不确定性”
- 有些项目学会了“管理不确定性”
后者，才能活下去。
第三件事：你是否在“控制复杂度”，而不是“享受复杂度”
模型越强，系统越容易复杂。
- RAG 一层不够，加两层
- 不稳，就再来一套微调
- 行为怪，就再接一层策略
这些决定在当下几乎都“有理有据”。
但长期来看，真正活下来的项目，都有一个非常强的倾向：
它们对复杂度极度警惕。
不是因为不会写复杂系统，
而是因为他们知道：
复杂度增长的速度，永远快于团队理解它的速度。
一旦复杂度超过理解能力，
项目就不再是“工程问题”，
而是“运气问题”。
第四件事：你有没有建立“止损机制”
短命项目的一个典型特征是：
- 所有问题，都可以继续优化
- 所有异常，都能再试一版
- 所有风险，都可以后面再说
而长期活着的项目，几乎都会在早期建立一些非常保守、甚至不那么优雅的规则：
- 哪些场景直接拒答
- 哪些情况必须转人工
- 哪些指标一旦触发就回滚
- 哪些版本不允许上线
这些机制的存在，
并不是因为项目胆小，
而是因为：
活下去，本身就是一个需要设计的目标。
第五件事：你是否允许模型“不那么有用”
这是很多团队心理上最难接受的一点。
在很多长期存活的项目中，你会发现：
- 模型并不是每次都被调用
- 很多问题被直接规则挡掉
- 自动化比例并不追求极限
这在短期 KPI 上，往往并不好看。
但这些项目有一个非常清醒的判断：
模型的价值，不在于“无处不在”，
而在于“在安全的地方稳定发挥”。
当你允许模型“不那么有用”，
项目反而更有生命力。
模型使用范围收缩 → 系统稳定性提升 示意图
第六件事：你是否能在“模型成功时”保持克制
这是一个非常少被讨论、但极其重要的点。
很多项目不是死在失败时，
而是死在模型第一次大获成功之后。
- 指标很好
- 业务开始依赖
- 场景迅速扩展
这时候如果没有足够的克制：
- 没有重新审视边界
- 没有补策略
- 没有减复杂度
模型的成功，反而会成为项目死亡的加速器。
长期活着的项目，往往在模型成功时，
反而主动踩刹车。
一个非常真实的长期存活项目画像
模型不是最强的
架构不是最复杂的
自动化比例不是最高的
但：
- 风险边界清楚
- 复杂度受控
- 出问题有退路
这类项目，在任何单点指标上都不耀眼，
但在时间维度上，极其顽强。
为什么“模型中心主义”几乎一定走不远
当一个项目把一切希望压在模型上时，它隐含了一个假设：
模型会持续变好，且变好得足够快。
但现实是：
- 模型能力提升是阶跃式的
- 项目风险是连续累积的
当你意识到两者节奏不一致时，
模型中心主义就已经站不住脚了。
很多项目之所以难以长期稳定，并不是模型不够好，而是缺乏一个能同时看清“模型能力、行为变化和系统风险”的整体视角。用LLaMA-Factory online把微调、评估、策略效果统一管理，更容易让团队意识到：模型只是工具，项目活下去靠的是系统判断。
总结：项目能活下去，靠的是对现实的尊重
我用一句话，把这篇文章彻底收住：
模型能让项目起飞，
但只有尊重不确定性、限制模型权力、控制复杂度，
项目才能安全落地并继续活下去。
长期活着的项目，往往不是最聪明的，
而是最清醒的。
它们清楚地知道：
- 哪些事模型不该做
- 哪些风险必须提前兜住
- 哪些诱惑需要拒绝
这不是保守，
而是工程理性。
