从 GPU 算力，
到生产级 AI。

可以从 Assess 开始。先梳理模型、负载、并发、显存、网络和存储要求，再形成容量、部署方式与 TCO 建议。评估与架构方案作为独立的专业服务确认范围和费用。

服务范围可以从首台私有 GPU 服务器开始，也可以扩展到多节点集群。按当前负载和增长计划安排计算、模型服务、权限与监控，不把完整企业级平台当作所有项目的固定起点。

先评估现有资源与目标工作负载的匹配情况，再确定复用、扩展与更新范围。GPU 共享、虚拟化、推理引擎和编排方案的适用性，需要结合具体硬件、软件版本与授权确认。

可根据需求覆盖本地、私有云、VPC、托管机房、混合、边缘和隔离部署。实际方案围绕数据流向、访问边界、软件依赖及维护方式确认；部署位置与安全、合规要求需分别验证。

AI 模型工程关注训练、微调、蒸馏、模型侧优化与质量评测；AI 基础设施与部署关注 GPU 集群、网络、存储、平台、模型服务和持续运行。量化、评测与 LLMOps 的衔接工作在项目范围中明确。Agent、RAG 和知识应用作为相邻产品讨论。

围绕相同工作负载、环境条件和业务要求建立比较口径，记录 GPU 利用率、显存、延迟、吞吐、Token 与相关费用。具体目标和验收方法在评估阶段约定，不用一个通用百分比替代项目验证。

Operate 可覆盖监控、升级、事件响应、性能调优和生命周期管理。服务时段、响应安排、升级窗口、恢复目标及双方责任根据环境与人员配置单独约定。页面不预设统一的全天候 SLA。

软件与 AI 运行基础设施是本页的核心范围。数据中心土建、电气、液冷、暖通、机柜安装和光纤施工，可与客户指定或另行确认的专业基础设施服务方协作，分别明确接口、责任和费用。