一支从甲方走出来的算力团队
200 万一套的算力设备，传统服务商卖给您就完了。但您面对的是一个"黑盒"——多少人能用？卡不卡？凌晨三点 GPU 报警谁管？业务高峰期卡顿怎么办？新模型出来跟不跟？我们是甲方出身，见过太多买回来就吃灰的机器，所以我们不只卖参数，我们帮您算清、建好、管好——包括模型的选型、部署、更新和适用度匹配，让每一分投入都跑起来。
甲方思维
不只卖设备，我们有甲方思维
算得清
不是拍脑袋，我们算得清
建得起
不是卖服务器，让算力真实落地
跑得稳
交付只是开始，用好用久才有价值
您将从这份方案中获得什么
这不是一份技术白皮书，而是一份帮您算清账、做决策的实用指南。我们用真实数据回答您最关心的四个问题，让每一分投入都看得见回报。
典型客户场景
研发型企业
场景：核心代码、算法模型、研发文档
效果：核心研发资料避免云AI泄漏，商业机密足不出户；代码补全毫秒级响应，研发思路不中断
金融型企业
场景：客户资料、交易数据、风控模型
效果：客户资金数据零外传，满足金融监管审计；智能客服秒级响应，客户等待不再焦躁
制造型企业
场景：工艺图纸、质检数据、产线参数
效果：核心工艺图纸留在厂区，防止技术外流；质检 AI 毫秒级判定，跟上产线节拍不停线
营销型企业
场景：客户画像、投放策略、创意素材
效果：未发布的 campaign 素材不泄露，客户画像本地处理符合个保法；文生图秒级出图，创意快速验证
医疗型企业
场景：患者病历、影像数据、药品配方
效果：病历数据必须本地化存储，符合医疗数据法规零风险；影像分析秒级辅助，医生即时参考
政企型单位
场景：公文文件、政策数据、会议纪要
效果：涉密文件严禁外传，符合保密法要求；公文写作分钟级完成，政策问答即刻响应
为什么现在就要建：AI 算力的"租与买"之辩
租与买，不只是性价比的算术题。云算力像租房，前期轻资产、灵活，但数据在别人机房里，房东年年涨租，业务做大后最大的成本是"房租"，最核心的资产却不在自己手里。自建算力中心像置业，数据不出企业边界，算力随取随用不被"卡脖子"，1 台起用 5 年即反超云算力，安全性、掌控感、长期成本三者兼得。
三条路径，您选哪条？
本地自建算力中心
收获：数据不出企业边界，合规最强，长期成本最低（≥3 台 / ≥4 年）。
代价：一次性投入较大，需要专业运维——这个我们帮您解决。
缺点：前期资金压力大，建设周期 6–10 周。
IDC 托管算力中心
收获：设备是自己的，机房环境别人管，省去装修和电力投入。
代价：数据出企业，需专线补偿，长期成本略高于自建。
缺点：数据物理位置在第三方，仍有泄露风险。
云服务算力租用
收获：零首付、当天上线、弹性伸缩。
代价：数据在别人手里，用多久交多久租，1 台规模 10 年累计多花 179 万。
缺点：数据出域、长期成本高、性能受网络波动影响。
自建 VS 云算力
💡 以上以 1 台服务器（8 卡）为基准，年净负载约 5,000 万 Token，预计服务 93 人规模；不含机房机电 59 万
5 年 TCO
自建 5 年 327 万（不含机房机电 59 万），云算力 5 年 338 万——自建已反超（0.97 倍），数据不出企业边界，安全合规优势明显。
10 年 TCO
自建 10 年 497 万（不含机房机电 59 万），云算力 10 年 676 万——省下 179 万，等比可增购约 1 台服务器。规模越大、用越久，自建优势越明显。
客户故事：他们为什么选择了自建
🏭 华东某装备制造企业（300 人规模）
"我们本来给船舶行业做配套，这两年想用 AI 提升研发效率，同时开拓军工市场。但军工客户来审厂时直接问：'你们的工艺数据放在云上？'这一问把我们问醒了——没有数据主权，连投标资格都没有。自建算力中心后，AI 帮工程师写代码、查工艺，研发效率提升 20% 以上。现在军工客户来审厂，我们直接带他们进机房看，数据 100% 在本地，当场就放心了。"
—— 信息化总监
🔬 华东某医疗器械企业（500 人规模）
"我们做三类医疗器械，研发数据和临床试验数据是核心资产——一旦泄露，不仅损失研发成果，还可能影响产品注册和上市审批。目前主要靠内部保密管理，但行业监管越来越严，未来必然要面对药监飞行检查和注册人体系核查。自建算力中心后，AI 辅助研发和临床数据分析全部在本地完成，数据物理不出企业边界。现在我们有底气告诉监管和客户：数据在哪里、谁在用、怎么用，全程可审计。"
—— 研发信息化负责人
什么情况下您应该认真考虑自建？
四个关键问题，帮您对号入座——要不要用 → 怎么用 → 用多久 → 数据放哪儿？ 左边还在纠结，用云更灵活；右边已经笃定，自建更划算。
这些情况，继续用云更划算
- 要不要用还没定：AI 适不适合您的业务，心里还没底
- 怎么用还没跑顺：业务波动大，忙时不够用、闲时全浪费
- 用多久还没底：只是短期项目，做完这单就结束
- 数据放哪儿都行：数据不敏感，放云上也没啥大不了
这些情况，自建是明智之选
- 新质生产力转型：AI 是核心战略，不是试试水，是必须做
- 有场景实际需求：业务场景已跑通，不是拍脑袋
- 有长期应用规划：3 年以上持续投入，不是短期项目
- 有数据主权要求：数据必须留在企业，合规有底气
数据安全：不只是合规，更是竞争力
监管的红线，您必须守住
- 《数据安全法》《个人信息保护法》要求数据本地化
- 等保 2.0 三级以上要求物理与环境安全
- 金融、军工、医疗行业严格限制数据出域
核心资产，您必须保住
- 模型权重和训练数据，物理上由您掌控
- 数据不经过第三方平台，杜绝外部泄露风险
- 知识产权和商业秘密，企业内网闭环运行
数据物理不出企业边界，等保测评、行业合规审计更有底气。即使选择托管模式，也可通过专线 + 加密 + 物理隔离柜区实现等效保护。您的数据，您说了算。
您只管提需求，剩下的交给我们
机房装修、供配电、精密空调、消防安防由您另行委托机电分包。我们会输出《机房机电技术要求书》作为技术依据，确保界面清晰、责任明确，不让您为重复服务买单。
我们的承诺：适合才推荐
这些场景，我们会劝您别自建
- 想自己训大模型：那是千亿级投入的游戏，不是我们的赛道
- 做面向大众的 AI 应用：用户忽多忽少，云算力随开随关更划算
- 做科学计算/工程仿真：这类卡我们不做，别花冤枉钱
- 想买来租给别人赚差价：这是做生意，不是用算力，两码事
这些短板，我们帮您补齐
- 缺乏项目经验：提供 EPC 总包，规划到验收一站交付
- 没有运维团队：提供全托管运维，7×24 守护，您管业务
- 需要软件配套：模型/平台繁多，帮您选配，商业开源按需搭
- 预算需要明确：提供清晰预算清单，钱花得明白
我们的最佳合作对象：认准了 AI 方向、决心长期投入的企业。您不需要算清每一笔账，也不需要懂技术细节——只要您确定这是未来 3-5 年的战略方向，剩下的交给我们：帮您算清 TCO、配好设备、管好运维，让每一分投入都花在刀刃上。有决心，就够了。
一台机器，能支撑多少业务？
算力不是越大越好，够用、好用、不浪费才是真的好。我们以 RTX Pro 6000D 8 卡节点为基准，帮您算清楚"一台机器能让多少员工同时用上 AI"。
这一台，是怎么算出来的？
同行只卖卡，我们交付能落地的 AI 算力。下面这组数不是拍脑袋，是从"人"一步步推到"卡"的结果：
这台机器有多能打？
用人话说：84GB 大显存能装下 70B 参数的"大聪明"模型，专业卡稳定性好，7×24 连轴转不闹脾气。属于"够用、好用、用得起"的企业级 AI 算力方案。
一台 8 卡机，能让多少员工同时用？
| 模型档位 | 参数规模 | GPU 配置 | 同时在线人数 | 您的员工能做什么 |
|---|---|---|---|---|
| 主力档 | 14B | 2 卡 × 12 会话 | 24 人同时在线 | 代码生成、专业问答、报告撰写 |
| 深度档 | 70B | 6 卡 = 3 实例 × 6 会话 | 18 人同时在线 | 深度分析、复杂推理、决策支持 |
14B + 70B 双模型混合部署（6+2 配置）+ 智能调度，一台 8 卡机器支持 42 个并发会话（24 个 14B + 18 个 70B），可服务 93–193 名员工高效用上 AI。
不同行业，能服务多少员工？
| 企业类型 | AI 用户占比 | 适配团队 | 服务员工数 | 适配企业规模 |
|---|---|---|---|---|
| 研发/科技企业 | 50% | 研发 + 算法 + 测试 + 产品 | 93 人 | 50–300 人 |
| 金融/专业服务企业 | 70% | 研发 + 风控 + 数据 + 投研 | 130 人 | 80–500 人 |
| 制造/传统企业 | 40% | 研发 + 工艺 + 质量 + 数字化 | 74 人 | 100–800 人 |
| 营销/内容/电商企业 | 80% | 运营 + 内容 + 设计 + 客服 | 149 人 | 50–400 人 |
| 医疗/生物医药企业 | 60% | 研发 + 临床研究 + 注册 | 112 人 | 100–600 人 |
| 政企/集团型企业 | 30% | 信息中心 + 研发 + 业务部门 | 56 人 | 300–1,800 人 |
以上按 42 个并发会话、人均每天 20 次 AI 会话（月净负载约 5,000 万 Token）测算。实际服务人数取决于您企业的 AI 使用强度和业务场景，一台 8 卡机可支撑 50–500 人规模企业的核心 AI 需求。
双模型并行：日常问题走 14B，深度分析走 70B
同一台机器，同时提供 14B 和 70B 两种模型的 API 接入端口。日常问答、代码生成走 14B 通道（响应快、并发高），复杂推理、深度分析走 70B 通道（质量高、想得透）。员工按需求选择合适端口，GPU 算力利用率最大化。
2 卡 × 12 会话 = 24 并发"] B -->|"深度分析/复杂推理"| D["70B 深度通道
6 卡 × 3 实例 × 6 会话 = 18 并发"]
双模型 API 端口并行开放，企业可按业务场景灵活调用，充分发挥 8 卡算力价值。
您的企业，对号入座
| 您的企业规模 | 建议配置 | 您将获得的能力 | 典型使用场景 |
|---|---|---|---|
| 50–200 人 | 1 台（8 卡） | 全员 AI 助手 + 研发辅助 | 轻量办公提效、智能客服 |
| 200–500 人 | 2 台（16 卡） | 部门级 AI 平台 + 研发提效 | 代码生成、知识管理、设计辅助 |
| 500–1,200 人 | 3–4 台（24–32 卡） | 企业级 AI 中台 | 全业务线覆盖、多模型并行 |
| 1,200 人以上 | 5–6 台（40–48 卡） | 集团级 AI 基础设施 | 多区域研发中心集中调度 |
不确定该配几台？没关系，先做 POC 验证，用真实业务数据说话，再精准定配。
POC 验证（可选项）
先试用，再决策。我们在上海机房搭设 1 台样板服务器（8 卡），提供 14B/70B 双模型 API 端口，远程接入即可验证。
网络方案：上海本地延迟 < 5ms，长三角 10–30ms，全国提供 VPN/专线加速。
POC 价值：验证并发能力、模型效果、稳定性；测试真实业务场景的延迟和吞吐量；满意后转采购，免除 1 个月 POC 费用。
四层架构，一站交付
技术的事您不用操心，但了解一下"您买到的是什么"还是有必要的。一句话：从员工提问到 GPU 运算，每一层我们都帮您搭好了。
一张图看懂您的算力中心
管理本机所有系统"] T2["IM 生态
飞书/钉钉/企微"] T3["跨平台互动"] end subgraph "企业业务系统输出端 🏢" B1["OA 审批助手"] B2["ERP 数据查询"] B3["CRM 客户分析"] end end subgraph "AI 服务层" P1["14B/70B 混合部署 API"] P3["多团队权限管理"] end subgraph "算力调度层" G1["容器调度平台"] G2["算力分配"] G3["资源监控"] end subgraph "硬件基础设施层" I1["G7666 X6 服务器"] I2["高速网络"] I3["机房/供电/制冷"] end style T1 fill:#dbeafe,stroke:#3b82f6,stroke-width:1.5px,color:#1e40af style T2 fill:#dbeafe,stroke:#3b82f6,stroke-width:1.5px,color:#1e40af style T3 fill:#dbeafe,stroke:#3b82f6,stroke-width:1.5px,color:#1e40af style B1 fill:#fef3c7,stroke:#d97706,stroke-width:1.5px,color:#92400e style B2 fill:#fef3c7,stroke:#d97706,stroke-width:1.5px,color:#92400e style B3 fill:#fef3c7,stroke:#d97706,stroke-width:1.5px,color:#92400e style P1 fill:#d1fae5,stroke:#059669,stroke-width:2px,color:#065f46 style P3 fill:#d1fae5,stroke:#059669,stroke-width:1.5px,color:#065f46 style G1 fill:#ede9fe,stroke:#7c3aed,stroke-width:1.5px,color:#5b21b6 style G2 fill:#ede9fe,stroke:#7c3aed,stroke-width:1.5px,color:#5b21b6 style G3 fill:#ede9fe,stroke:#7c3aed,stroke-width:1.5px,color:#5b21b6 style I1 fill:#fee2e2,stroke:#dc2626,stroke-width:1.5px,color:#991b1b style I2 fill:#fee2e2,stroke:#dc2626,stroke-width:1.5px,color:#991b1b style I3 fill:#fee2e2,stroke:#dc2626,stroke-width:1.5px,color:#991b1b T1 --> P1 T2 --> P1 T3 --> P1 B1 --> P1 B2 --> P1 B3 --> P1 P1 --> G1 P3 --> G1 G1 --> I1 G1 --> I2 G1 --> I3
算得快
8 卡 RTX Pro 6000D 服务器，风冷/液冷两种模式按需选择，算力强劲，性能充沛。
连得稳
高速网络保障多卡协同，您的 AI 应用不会因为"堵车"变慢。
管得好
容器化调度 + 多团队隔离，研发部和市场部各用各的，互不干扰。
您不需要关心的技术细节
以下这些名词，您听说过但不需要懂——就像您不需要懂发动机原理也能开车。我们的价值就是让您跳过这些，直接用结果：
平台调度（我们搞定）
- Kubernetes（人话：AI 应用的"交通警察"）
- GPU Operator（人话：GPU 驱动的"自动管家"）
- 监控体系（人话：24 小时"体检仪"）
资源分配（自动完成）
- 按团队/项目分配 GPU 配额，财务部和研发部各用各的
- 优先级队列：老板的大模型任务优先跑
- 用量报表：谁用了多少算力，一目了然
网络这条"高速公路"，我们修得够宽
道路设计
- 管理网 / 业务网 / 存储网三网分离，互不干扰
- 冗余设计，一条路断了另一条立刻顶上
通行效率
- 支持 RDMA/RoCE 低延迟通信（人话：GPU 之间说话不用"转人工"）
- 25G/100G 高速接入，多卡并行不减速
网络是算力的"高速公路"——路修不好，GPU 再强也跑不满。我们在网络上的投入，直接转化为您的算力利用率提升 40%。
风冷 or 液冷？一个决策框架帮您搞定
风冷方案 —— 推荐大多数企业
如果您的企业：
- GPU 规模在 8 卡左右（本方案规模）
- 计划使用 3 年左右
- 希望尽快上线
- 机房空间充裕
- 没有液冷运维经验
您将得到：实施简单、运维成熟、成本低，上线快
液冷方案 —— 适合高密度长期使用
如果您的企业：
- GPU 规模达到 48 卡以上（高密度）
- 计划使用 5 年以上
- 机房空间紧张
- 对能耗指标（PUE）有硬性要求
- 有明确的扩容规划
您将得到：更省电（PUE 1.25 vs 1.55）、噪音更低 10–15dB
如果您是 8 卡左右的小规模起步，风冷是更务实的选择——液冷的最小经济单元（48 卡）远未充分利用。如果您的规划是长期（≥5 年）且明确扩容至高密度，我们可以帮您评估液冷方案。
安全合规：帮您过审，更帮您安心
物理安全（看得见的保护）
- 机房出入权限控制，不是谁都能进
- 机柜级门禁与监控，操作留痕
- 消防联动与环境监测，防患于未然
数据安全（看不见的保护）
- 数据全生命周期防护（采集/存储/传输/销毁）
- 分级权限控制，不同级别的人看到不同的数据
- 操作日志全程记录，谁动了数据一清二楚
等保 2.0 三级测评支持 · 金融/医疗/制造行业合规要点全覆盖 · 安全事件响应预案。可选增值服务：信息安全 SaaS、合规测评服务。
三条路，怎么选？一张图说清楚
合规最强，数据绝对安全"] Q2 -->|"有"| R2["私有化自建
长期成本最优"] Q2 -->|"没有"| R3["托管模式
无机房的最佳选择"]
| 您关心的 | 私有化自建 | 托管到 IDC | 继续用云 |
|---|---|---|---|
| 首付多少钱 | 178 万（不含机电） | 178 万 | 0 |
| 数据安全程度 | 最强，物理可控 | 中（专线补偿） | 最弱，在别人的机房里 |
| 多久能用上 | 6–10 周 | 6–10 周 | 当天 |
| 以后好扩容吗 | 增购设备 | 租新机柜 | 秒级 |
| 适合什么样的您 | 强合规 + 长期 + 负载饱满 | 无机房 + 用 1–3 年 | POC / 短期 / 波动大 |
投资多少？回报多少？
成本透明是我们对您的基本承诺。以下所有数字基于真实合同与行业公开报价，无隐藏项、无虚高。您花的每一分钱，都知道花在了哪里。
一次性投入：178 万（不含机房机电），设备永远属于您
买设备（一次性）
| 算力设备（风冷 8 卡×1） | 178 万 |
| 合计 | 178 万 |
液冷方案设备 188.6 万（高 10.6 万），适合高密度长期使用场景。以上价格不含机房机电 59 万（UPS/精密空调/消防/监控），由您另行委托机电分包实施。
养设备（每年，前 3 年）
| 我们帮您运维 | 约 22.5 万/年 |
| 电费 | 约 2.2 万/年 |
| 机房基础设施维护 | 约 2.1 万/年 |
| 带宽/网络 | 0（内网免专线） |
| 合计 | 约 26.9 万/年 |
第 4 年起增加延保费约 7.2 万/年（两段式，见下表）。
以上为风冷方案口径（推荐）。液冷方案年运营约 27.9 万/年（前 3 年），第 4 年起约 34.5 万/年。
10 年总账：自建 vs 托管 vs 云，谁最省钱？
单台部署的累计成本趋势——1 台起，自建在第 7 年反超云算力，之后越省越多。
数据基于风冷 8 卡×1 柜口径（推荐方案），私有化与托管为设备+运营 TCO（不含机房机电 59 万），云算力含带宽。
单台场景云算力前 6 年最低，第 7 年起被私有化反超，10 年私有化省 179 万：
| 您需要的台数 | 自建 10 年 | 托管 10 年 | 云算力 10 年 | 云算力 vs 自建 |
|---|---|---|---|---|
| 1 台 | 约 497 万 | 约 641 万 | 约 676 万 | 第 7 年起自建反超 |
| 2 台 | 约 994 万 | 约 1,283 万 | 约 1,352 万 | 第 5 年 |
| 3 台 | 约 1,491 万 | 约 1,924 万 | 约 2,028 万 | 第 4 年 |
| 4 台 | 约 1,989 万 | 约 2,566 万 | 约 2,704 万 | 第 4 年 |
| 5 台 | 约 2,486 万 | 约 3,207 万 | 约 3,380 万 | 第 4 年 |
| 6 台 | 约 2,983 万 | 约 3,849 万 | 约 4,056 万 | 第 4 年 |
以 6 台为例：云算力比自建多花约 1,073 万，比托管多花约 207 万——省下的钱够再买 6 套设备。
投资回报：投入产出比 1:5.6，人均每天省 10 分钟即回本
算给 93 人研发型企业看
- 5 年 TCO（不含机电）：约 327 万
- 5 年人效提效等效产出：约 1,820 万
- 投入产出比：1 : 5.6（1,820 ÷ 327）
- 效率提升 2.2%（人均每天约 10.4 分钟）即可回本
回本有多容易？
每人每天省 10 分钟
就够覆盖全部系统成本。
而实际使用中，员工效率提升通常在 15%–50%。
不同岗位的员工，分别能省多少时间？
| 岗位 | AI 帮 ta 做什么 | 效率提升预估 |
|---|---|---|
| 研发工程师 | 代码补全、Code Review、文档生成 | 13.5%–24.8% |
| 产品/设计 | 原型设计、方案撰写、素材制作 | 16.0%–24.0% |
| 运营/市场 | 内容生成、数据分析、活动方案 | 12.0%–20.0% |
| 职能支持 | 报表文书、内部答疑、流程自动化 | 6.0%–10.5% |
以上为敏感性测算，实际收益取决于 AI 应用落地深度与员工采纳率，建议通过 POC 验证后精准预估。
不想一步到位？分步来，风险更低
四步走策略
- 第一步：POC 验证，远程接入样板服务器，验证模型效果与并发能力
- 第二步：1 台试点，覆盖核心团队，验证真实业务场景
- 第三步：2–3 台扩建，覆盖更多部门，算力利用率持续提升
- 第四步：服务器集群，企业级规模，伴随业务持续成长
帮您省钱的四个建议
- 按实际需求定配，不为未来买单
- 无机房就先托管，条件成熟再转自建
- 峰值用云补充，基载用本地，两头都省
- 第 4 年起按需选延保，不花冤枉钱
我们的方案支持从 1 台到 6 台平滑扩容，先小步快跑验证价值，确认有效再加大投入。不让您为不确定的未来提前买单。
交给我们，您只管用
您不需要新增 IT 团队。设备上线后，7×24 的监控、运维、排障全部我们负责。您只管让员工用起来，剩下的交给我们。
您的专属运维团队
谁在为您服务
- 2 名中级工程师 on-call 轮值，随时待命
- 同城 8 个机房点位覆盖，跑腿不用等
- 一线城市驻场，响应速度有保障
我们帮您管什么
- 硬件：服务器、GPU、网络设备，坏了我们换
- 软件：操作系统、调度平台、AI 框架，崩了我们修
- 监控：7×24 实时盯，问题发现在您察觉之前
- 建议：每月资源报表 + 扩容建议，帮您规划
出问题怎么办？四步搞定
我们的承诺：写进合同的 SLA
| 问题严重程度 | 什么情况 | 我们多久响应 | 我们多久修好 |
|---|---|---|---|
| P1 紧急 | 系统整体不可用 / 核心业务中断 | 15 分钟内响应 | 同城 ≤4 小时恢复 |
| P2 高 | 部分功能受损 / 性能严重下降 | 30 分钟内响应 | ≤8 小时恢复 |
| P3 中 | 一般性问题 / 非核心功能异常 | 2 小时内响应 | ≤24 小时解决 |
| P4 低 | 咨询 / 优化建议 / 文档请求 | 24 小时内响应 | 按约定时间 |
从签约到上线，只需 10 周
验收标准：不达标不交付
- 硬件验收：GPU 检测完好率 100%，无坏卡、无降频
- 性能验收：单卡算力 ≥ 标称值 95%
- 平台验收：集群调度成功率 ≥ 99%
- 联调验收：电力、制冷、消防联动正常，能耗达标
我们的保障：风险我们扛，您放心用
| 您担心的 | 实际情况 | 我们的保障 |
|---|---|---|
| 设备坏了怎么办 | GPU 等硬件有故障率 | 备件先行、冗余设计，坏了立刻换 |
| 买不到货怎么办 | GPU 供货周期有波动 | 提前锁价、分批采购、备选型号预案 |
| 工期延误怎么办 | 机房条件可能不达标 | 前期勘察 + 标准化技术文档 + 里程碑管控 |
| 运维不到位怎么办 | 响应可能不及预期 | SLA 超时赔付 + 备用工程师顶岗 |
| 责任不清怎么办 | 多方协作容易扯皮 | 合同附件固化责任边界，界面点技术交底 |
所有保障条款在签约前白纸黑字写清楚，通过《技术要求书》与合同附件固化，您有据可查。
开始您的 AI 算力中心之旅
从看到这份方案到员工用上 AI，只差一次沟通。我们不做一锤子买卖，而是与您一起把 AI 算力真正转化为业务价值。
您为什么选择我们
- 全栈交付：硬件 + 平台 + 运维，一个合同全搞定
- 开源方案，不被任何厂商绑定，您的资产您做主
- 成本明细全公开，每一个数字都有出处
我们的做事方式
- 不适合的场景直接劝退，不硬推
- SLA 量化承诺，超时赔付，说到做到
- 从 1 台到 6 台平滑扩容，保护您的每一分投资
三个动作，帮您迈出第一步
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含配置清单 + 成本明细 + 实施计划
🧪 预约 POC 测试
6 万/月按云算力标准计费，前 3 天免费远程联调，转采购已付费用全免
验证后再决定，零风险决策
💬 技术交流
与我们的技术团队深度沟通，解答架构、安全、运维的任何疑问
30 分钟视频会议，畅所欲言
本月签约的客户可享：POC 前 3 天免费 + 转采购已付 POC 费用全免 + 首年运维费 9 折 + 免费等保三级预评估。名额有限，先到先得。
我们期待与您进一步沟通，为您的企业量身定制最合适的 AI 算力方案
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