客户问题库

从你正在面对的问题，进入正确的方案路线

这里不要求你先知道产品名。找到最接近现状的问题，页面会告诉你先准备什么、可能进入哪条路线，以及何时需要专业团队参与。

问题驱动持续更新不替代正式技术评估

AI 落地

小团队与本地 AI

最常见的错误是先买设备，再寻找场景。正确起点是明确每天要完成的工作和数据边界。

先看任务频率、数据本地化、云端费用与团队协同。

重点不是参数高低，而是使用者、工作流与持续使用要求。

通常需要按数据敏感度、任务能力与成本组合使用。

算力升级

当模型、显存、并发、数据或稳定性进入项目级要求时，应从整套工作负载评估。

看模型规模、并发、持续运行、集中治理和多机扩展。

还要验证拓扑、CPU、内存、网络、存储、供电、散热和软件栈。

从任务、模型、精度、并发、数据规模、响应目标和环境开始。

基础设施

业务系统新建和更新，不能只关注设备价格；停机、迁移、恢复与长期运维往往更关键。

应用、用户、并发、数据增长、软件认证和可用性。

先梳理现有虚拟机、功能依赖、迁移窗口和回退方案。

因为“有备份”不等于能在业务允许的时间和数据损失范围内恢复。