服务任务
大模型训练、模型推理、AIGC应用、高性能计算、遥感影像批量解译、行业模型微调和AI应用试点运行。
客户价值
降低客户自建算力和运维门槛，把算力资源、模型任务、数据处理和业务成果放到同一条可跟踪的交付链中。
交付记录
提供任务需求、资源配置、运行时长、结果文件、异常记录、验收说明和后续优化建议，便于内部审计和项目复盘。
常见问题
哪些任务适合使用AI算力服务？
适合算力峰值明显、任务周期明确、内部不便自建完整环境的训练、推理、遥感影像处理和AI应用试点任务。
算力服务和AI实施是什么关系？
算力服务提供底层资源和任务运行支撑，AI实施进一步把模型能力接入客户的业务流程、知识库、看板和工作流。
如何避免买了算力却跑不出业务结果？
算力需求要先拆成明确任务，例如影像批处理、模型微调、批量推理或知识库问答测试，并约定输入数据、运行环境、结果格式和验收指标。只按卡时或资源规格采购，容易变成资源消耗，难以沉淀成果。
数据安全和内部资料能否隔离处理？
可以按项目要求设计数据隔离、权限控制、过程日志和结果交付方式。对涉密、敏感或不能出域的数据，应优先采用客户指定环境、脱敏样本、私有化部署或本地化处理方案。
算力任务如何估算周期和成本？
通常依据数据规模、模型类型、精度目标、并发要求和交付时限估算。建议先用小样本跑通流程，记录单批处理时长和资源占用，再放大到全量任务，避免一开始就按不清楚的总量报价。