AI服務(wù)器，你真的會(huì)賣嗎？

昨天和一個(gè)代理商老板聊天

他說(shuō)

AI服務(wù)器可能是

2025年所有ICT產(chǎn)品里最好賣的單品

之前賣安全的、賣軟件的、賣網(wǎng)絡(luò)的..

現(xiàn)在都忍不住了悄悄地賣點(diǎn)AI服務(wù)器

這讓我恍然大悟了

怪不得最近看到的一些中標(biāo)項(xiàng)目

很多知名的老牌安全上市公司

都“堂而皇之”地參與，還中標(biāo)了

代理商老板繼續(xù)說(shuō)

他的團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在遇到最大問(wèn)題是

傳統(tǒng)銷售，不懂如何賣AI服務(wù)器

一上來(lái)，就給客戶甩一張清單

用賣傳統(tǒng)服務(wù)器的思路賣AI

最終又陷入拼價(jià)格的泥潭

很多傳統(tǒng)銷售都搞不清楚

客戶要拿AI服務(wù)器跑啥？

具體干啥活？要干到啥程度？

客戶一張口，銷售就接不住話

比如：我們要做多模態(tài)的「批量高吞吐」推理

另外，還有銷售給客戶說(shuō)傻話↓

這服務(wù)器貴！性能強(qiáng)！

這就是一句，不懂AI的外行話

殊不知，AI服務(wù)器不是越貴越好

而是越貼近任務(wù)越高效

比如，客戶要跑推理，跑AI應(yīng)用

你推薦給客戶買跑訓(xùn)練的高端機(jī)？

你當(dāng)客戶是冤大頭啊

往往是交流完，回到公司

直奔售前

所以

賣AI服務(wù)器本質(zhì)是啥？

你以為你賣的是「產(chǎn)品」

本質(zhì)你賣的是「AI算力解決方案」

對(duì)一線銷售的要求已經(jīng)上升到了另一個(gè)level

銷售必須具備一種核心能力

把客戶的業(yè)務(wù)語(yǔ)言，翻譯成算力需求語(yǔ)言

在整條AI服務(wù)器銷售路徑中

客戶溝通→需求識(shí)別→方案設(shè)計(jì)→成交策略

其中最關(guān)鍵的一步，就是——需求識(shí)別

那么

如何進(jìn)行有效客戶需求識(shí)別呢？

第一步：搞清客戶要干嘛

在拜訪客戶之前

心里得有個(gè)大致的數(shù)

采購(gòu)AI服務(wù)器的六大重點(diǎn)客戶群體

他們常見(jiàn)的訴求是啥

▍政府單位
一般都是私有化部署，買AI服務(wù)器很多是部署AI應(yīng)用，比如：AI政務(wù)辦公、智慧政務(wù)問(wèn)答（RAG+LLM）、智能客服（12345熱線）等，關(guān)心國(guó)產(chǎn)CPU/GPU兼容性，本地化交付，可上門優(yōu)化、服務(wù)等
▍科研院所、高校
一般是搞大模型訓(xùn)練和科學(xué)計(jì)算（AI for Science），他們往往有實(shí)力采購(gòu)高端訓(xùn)練服務(wù)器，但是也非常看重性價(jià)比，比較關(guān)注多租戶共享與資源調(diào)度，以及智算和超算融合。
▍傳統(tǒng)金融醫(yī)療能源等行業(yè)
實(shí)時(shí)推理和行業(yè)模型微調(diào)比較多，他們要求：高并發(fā)、低延遲推理，可靠性高，安全合規(guī)。
▍AI創(chuàng)業(yè)公司
這兩年蹦出來(lái)不少：大模型訓(xùn)練、續(xù)訓(xùn)、后訓(xùn)練、微調(diào)、API服務(wù)等。他們節(jié)奏快，看重性價(jià)比、交付周期、能靈活擴(kuò)容、要兼容多框架...
▍大型互聯(lián)網(wǎng)公司
AI服務(wù)器需求最猛、規(guī)模最大的客戶群，主要建AI集群，用于大模型訓(xùn)練、推理、多模型編排、智能體平臺(tái)，要求高吞吐、高并發(fā)、低延遲，推理成本/百萬(wàn)token最低，長(zhǎng)期穩(wěn)定性，架構(gòu)靈活
......

第一次拜訪，見(jiàn)到客戶

最核心的問(wèn)題只有一個(gè)

用于什么場(chǎng)景？跑什么業(yè)務(wù)？

遇到不同客戶

他們回答肯定是五花八門的

甚至很多不是AI需求

比如：AI新應(yīng)用上線，數(shù)字人部署、公文自動(dòng)生成、合規(guī)審計(jì)、AIGC內(nèi)容生產(chǎn)、LLM微調(diào)、API推理、AI Agent平臺(tái)、油氣井智能監(jiān)測(cè)、基因測(cè)序、AI客服、汽車仿真碰撞、資料庫(kù)RAG...

客戶要跑啥業(yè)務(wù)

決定了你該賣哪種服務(wù)器

其實(shí)不管跑業(yè)務(wù)

最后都大致可以歸納成

5種常見(jiàn)AI計(jì)算任務(wù)

不同任務(wù)對(duì)服務(wù)器的配置要求完全不一樣

?

客戶搞大模型預(yù)訓(xùn)練、續(xù)訓(xùn)

這是從零造模型的階段，拼的是極限算力

動(dòng)不動(dòng)就要上萬(wàn)卡集群、十萬(wàn)卡集群

但是現(xiàn)實(shí)情況是

真正做預(yù)訓(xùn)練的客戶很少

多是DeepSeek、百度、阿里這類頭部公司

?

客戶搞全參微調(diào)

是在現(xiàn)有大模型基礎(chǔ)上再訓(xùn)練一次

讓模型更懂某個(gè)行業(yè)或任務(wù)

關(guān)鍵詞：大顯存+I/O快+高帶寬+高互聯(lián)

有些行業(yè)巨頭在練『行業(yè)大模型』

比如：石油大模型、金融大模型

本質(zhì)就是基于通用大模型，進(jìn)行全參微調(diào)

這種客戶，一般大模型廠商直接沖上去了

帶著算力、帶著定制服務(wù)

?

客戶搞輕量微調(diào)（LoRA、QLoRA）

在原模型上只調(diào)少量參數(shù)

屬于靈活小任務(wù)

關(guān)鍵詞：性價(jià)比+輕量+靈活

幾張中端GPU就能搞定，性價(jià)比優(yōu)先

適合中小項(xiàng)目、創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)快速驗(yàn)證場(chǎng)景

?

客戶搞大模型推理

這是目前客戶需求最多的一類

就是模型已經(jīng)訓(xùn)練好要上崗干活

很多客戶為了部署AI應(yīng)用或智能體

要買個(gè)服務(wù)器/一體機(jī)，基本都是推理

關(guān)鍵詞：快+穩(wěn)+能頂并發(fā)

推理拼的不是極限算力

而是吞吐量和響應(yīng)速度

?

客戶要搞RAG

這是【AI+搜索】的混合型工作

模型回答問(wèn)題前，要先去知識(shí)庫(kù)里查資料

再結(jié)合內(nèi)容生成結(jié)果

這類需求的上下文長(zhǎng)度通常更大

所以，對(duì)服務(wù)器的算力要求也會(huì)更高一些

不僅需要更強(qiáng)的GPU和更大的顯存

對(duì)內(nèi)存和CPU的要求也更高

（檢索模塊可能運(yùn)行在CPU/內(nèi)存上）

第二步：搞清客戶有多大盤子

盤子

也就是現(xiàn)在需求+預(yù)期規(guī)模

首先，問(wèn)清楚客戶現(xiàn)在采購(gòu)量級(jí)

單機(jī)試點(diǎn)、機(jī)柜部署、還是機(jī)房集群級(jí)？

其次，搞清楚后期規(guī)劃

比如，現(xiàn)在是第一期，后面還有二期

還是待定，先跑跑看

根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)情況，再考慮擴(kuò)容

問(wèn)清楚這個(gè)并不功利，而是幫雙方避坑

遇到很多真實(shí)情況是

很多用戶一開(kāi)始是試水

1、2臺(tái)機(jī)器先試試

但半年后，模型參數(shù)翻幾倍

上下文從 8K 拉到 128K，并發(fā)多到炸

速度變慢，于是客戶開(kāi)始抱怨：

這機(jī)器怎么不行了？越跑越慢？

其實(shí)不是機(jī)器不行，是當(dāng)初沒(méi)留出余量

AI服務(wù)器選型不能只看今天

得往后推6–12個(gè)月，比較靠譜

AI日異月新，大概率會(huì)發(fā)生的事情是

模型會(huì)變大、上下文會(huì)變長(zhǎng)、流量會(huì)變多

當(dāng)然，也有客戶試完了，對(duì)大模型祛魅了

發(fā)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)幫助有限，沒(méi)下文了

第三步

盡可能帶上技術(shù)一起交流

引導(dǎo)出明確目標(biāo)

圍繞「跑啥」的核心問(wèn)題

順勢(shì)延展出其他問(wèn)題

一、模型類問(wèn)題

?模型規(guī)模：您要跑的模型有多大？（參數(shù)規(guī)模 / 模型尺寸）

?模型來(lái)源：這個(gè)模型是自研的，還是用第三方開(kāi)源模型（如 Qwen、ChatGLM、Llama、DeepSeek等）？

?數(shù)據(jù)量級(jí)：訓(xùn)練/微調(diào)數(shù)據(jù)量大概多大？是否需要并行文件系統(tǒng)？

?微調(diào)策略：全參微調(diào)還是LoRA/QLoRA，SFT對(duì)齊還是偏好學(xué)習(xí)？

?模型生態(tài)：是否已經(jīng)有既定的軟件棧或兼容要求？

?業(yè)務(wù)場(chǎng)景：對(duì)話聊天？代碼生成？文檔解析？公文寫作？事件調(diào)查？定制化開(kāi)發(fā)？還是API 調(diào)用 ？還是嵌入業(yè)務(wù)系統(tǒng)？

?未來(lái)方向：后續(xù)有沒(méi)有計(jì)劃升級(jí)模型尺寸或增加上下文長(zhǎng)度？

二、性能與并發(fā)問(wèn)題

就是，客戶希望達(dá)到什么效果

必須搞清楚客戶訴求的優(yōu)先級(jí)

是要算得多，還是要算得快，還是要穩(wěn)如狗？

目標(biāo)一不同，配置天差地別

下面問(wèn)題越具體

后面的方案越有針對(duì)性

?吞吐：每秒希望生成多少 token？或每秒處理多少請(qǐng)求（TPS）？單次請(qǐng)求上下文多長(zhǎng)？

?時(shí)延：響應(yīng)速度有什么要求？首字時(shí)間（TTFT）延遲要控制在多少？是要實(shí)時(shí)低延遲，還是批量高吞吐？

?并發(fā)：系統(tǒng)同時(shí)要支撐多少人使用？（100？500？）預(yù)計(jì)同時(shí)會(huì)有多少活躍會(huì)話？

這個(gè)過(guò)程中，一定要注意客戶的

隨口一問(wèn)

這種看似不經(jīng)心的一問(wèn)

代表的是客戶的某種重要訴求

接下來(lái)，方案環(huán)節(jié)

還要再疊加上自家的核心優(yōu)勢(shì)

比如：異構(gòu)算力（東西方都行）、更靈活的拓?fù)渑渲谩L(fēng)冷液冷全覆蓋、國(guó)產(chǎn)化、安全可控、交付快、支持強(qiáng)...

當(dāng)然，只買算力還不夠

大模型要落地，軟實(shí)力也很重要

比如MaaS平臺(tái)、應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具鏈等等

這些軟能力，我們后續(xù)再講

第四步

招投標(biāo)了，看看別人標(biāo)底怎么玩的

在實(shí)戰(zhàn)中再學(xué)習(xí)

這是來(lái)自某個(gè)真實(shí)項(xiàng)目的標(biāo)書(shū)要求

某985名校預(yù)算2100萬(wàn)的AI服務(wù)器

具體參數(shù)我們先略過(guò)不看

就看看你能不能過(guò)得了這個(gè)演示關(guān)

這個(gè)標(biāo)底很不錯(cuò)啊

說(shuō)明客戶已經(jīng)不聽(tīng)純忽悠了

讓開(kāi)標(biāo)的時(shí)候直接上demo

沒(méi)點(diǎn)真水平，想搶單沒(méi)門了

最后就一句話

Q4了，祝大家開(kāi)單順利，大單連連