企业服务 / 业务线
AI 算力优化
面向合规敏感行业与已有 AI 投入的企业，提供私有化部署与成本优化咨询，让数据放得安全、算力花得明白。
业务线判断
这条线解决什么问题
算力线解决「算得省、放得安全」两类问题。一类企业需要把模型与数据放到自有或专有环境，满足数据不出域、审计与合规要求；另一类企业已有 AI 投入，但 Token 账单、模型选型与算力利用率失控，说不清钱花在哪、能省在哪。
这条线不堆硬件参数。我们围绕部署形态、数据边界、成本构成与优化验证组织服务：先评估环境与合规约束，再决定公有云、专属云还是私有化；先做成本基线，再谈优化空间。硬件支持客户自备、我方选型建议或另行采购，不绑定单一云厂商与硬件厂商。
算力线与解决方案、陪跑组合：私有化部署常作为模型微调、专属智能体与行业线的部署底座；成本优化则对已有应用做诊断，优化结果用同一业务量的账单对比验证。
适用与不适用
适合谁
- 数据不能出内网，或有明确的审计与合规要求
- 已有 AI 应用或 API 账单，但成本不清、效果不明
- 需要稳定的私有推理服务与运维方案
- GPU/服务器利用率低，需要评估与优化
不适合谁 / 我们不做
- 只需要采购硬件，不需要评估与部署服务
- 希望以最低价采购任意模型，不关注合规与稳定性
- 没有数据责任人，也不愿做环境与安全评估
- 期望承诺具体的节省比例或投资回报
典型场景
| 输入 | AI 辅助 | 人工复核 | 输出物 |
|---|---|---|---|
| 数据不能出内网 | 环境评估、部署包与权限审计 | 安全与运维确认边界 | 私有化部署 + 压测报告 + 运维手册 |
| Token 账单失控 | 成本基线、拆解与优化清单 | 财务与技术共同确认口径 | 成本模型 + 账单对比验证 |
| 多模型混用无策略 | 选型建议、路由与缓存方案 | 业务确认质量阈值 | 模型路由配置与评测记录 |
| 算力利用率低 | 利用率分析与调度建议 | 运维执行变更 | 利用率报告与优化记录 |
我们不做什么
不承诺具体节省比例或投资回报，只提供可复核的成本基线与验证方法；不替客户承担数据合规主体责任；不绑定单一云厂商与硬件厂商；不在未做环境评估的前提下承诺私有化部署的周期与性能。
常见问题
私有化部署要买什么服务器？
先做环境与模型评估，确认模型规模、并发、延迟与数据量，再给出硬件规格建议。硬件可由客户自备、我方提供选型建议或另行采购，不绑定品牌。
私有化和公有云 API 比，成本怎么算？
按调用量、并发、数据敏感度与运维成本综合算。数据敏感或调用量稳定且大时，私有化可能更合适；调用量小且波动大时，公有云 API 通常更经济。诊断阶段会给出对比口径。
成本能省多少？
以客户真实账单实测为准，不承诺比例。先做成本基线与拆解，再给优化清单，至少一项优化上线后做账单对比验证。
会影响模型效果吗？
用评测集验证。成本优化不能以牺牲关键任务质量为代价，质量阈值在项目内约定。
谁负责运维？
交付运维手册与监控方案，客户团队负责日常运维；需要时可转入陪跑或年度支持。
和模型微调是什么关系？
微调解决领域能力，私有化解决部署边界，两者常组合：先在客户环境完成数据治理与评测，再部署私有化推理服务。
把 AI 落到实处，从一次诊断开始
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