从算力底座到业务应用
一条链路交付
微汕网络承接国内大模型 Token 聚合平台搭建、AIDC 算力自建部署、海外来数加工与数据标注质检， 并交付 AI 应用、政企数字化配套、微信小程序与 AIGC 视频。算力怎么建、模型怎么接、数据怎么产、应用怎么做，一家负责到底。
Infrastructure Stack算力层
GPU 集群 / 私有化推理
模型层
多模型聚合 / 统一接入
数据层
标注质检 / 数据加工
应用层
业务系统 / 内容生产
7×24 监控与故障响应
告警通知 · 故障定位 · 扩容升级
八项
业务能力
算力底座到业务应用
全链路
交付方式
选型 · 部署 · 调优 · 运维
7×24
运行保障
监控告警与故障响应
源码级
交付标准
文档 · 培训 · 可接手
工程师进现场，
对「有没有被用起来」负责
传统交付是「甲方提需求 → 乙方写代码 → 验收」，中间隔着需求文档、项目经理和多轮转述，最后交付的东西常常不是业务真正要的。FDE（Forward Deployed Engineer，前线交付工程师）反过来做：交付工程师直接进业务现场，跟真实使用者一起把流程跑一遍，边确认边实现，对系统是否真的被日常使用负责。
进现场，不进会议室
到业务现场跟着真实流程走一遍——高频、重复、耗时的环节才看得见。需求从现场长出来，不是从需求文档里猜出来。
一条链负责到底
需求调研、方案设计、开发实现、部署上线、培训运维由同一角色贯穿，接口单一，出问题不用在多方之间定位责任。
先试点，再放量
先做可点原型或小批量试点，用真实结果确认方向，再投入规模资源，避免一次性押注。
对「被使用」负责
交付的判据不是代码写完了，而是业务方真的每天在用。上线后按真实反馈持续迭代，而不是验收完就退场。
技术判断权留给客户
方案里写清取舍与不做什么；源码、配置、文档、账号一并移交，客户团队或第三方都能接手。
八项能力，覆盖算力到应用的两层需求
上层是把 AI 用起来，下层是让 AI 跑得起来。两层都由同一团队承接，不做只做一半的交付。
底座能力
Infrastructure算力、模型接入与数据——让 AI 跑得起来、跑得起、跑得合规。
应用交付
Application把 AI 变成业务里真正在用的系统、内容与工具，交付到能日常使用为止。
六步推进，每个节点都有可验收的产出
先试点再放量，验收口径在方案阶段写清；数据类按批次出质检报告，算力类按压测结果交付。
需求沟通
先看真实业务与现有环境，确认要解决的问题、验收口径与时间节点，划清哪些交给模型、哪些交给规则、哪些保留人工。
方案与报价
给出能力范围、交付形式、资源配置与报价，明确不做什么，避免后期范围蔓延。
试点验证
先做小规模验证：一段数据、一个模型服务或一个可点原型，用真实结果确认可行再投入放量。
实施交付
按方案推进开发、部署、调优与数据生产，关键节点提供进度与中间产出，问题早暴露早处理。
验收培训
按约定口径完成验收，交付文档、账号与源码，并做现场或线上培训，确保使用者真的会用。
运维迭代
上线后按真实反馈迭代，监控告警与故障响应到位；扩容、模型升级与流程优化按需推进。
可追溯的交付记录
每个项目按背景、方案、成果记录，数据与过程均可复核。
交付责任明确，不让客户兜底
项目里最贵的成本往往不是开发，而是多方协作中的责任真空与反复返工。
底座到应用一条链
算力怎么建、模型怎么接、数据怎么产、应用怎么做，由同一团队负责，不出现多方扯皮与责任真空。
交付责任明确
需求、实施、验收、运维由同一接口对接，问题定位到人，进度与中间产出可随时查。
按结果验收
先试点再放量，验收口径在方案阶段就写清；数据类按批次出质检报告，算力类按压测结果交付。
不锁定供应商
交付源码、文档、账号与配置，客户团队或第三方均可接手维护，数据与密钥始终在客户自己手里。
工具不是卖点，但决定了交付能不能落地、后续能不能接手。
算力与推理
模型接入
数据工程
应用交付
共 8 项业务能力 · 粤东与全国远程交付
先评估可行性，再谈合作
不需要完整需求文档，说明现有业务流程或算力 / 数据需求即可获得初步判断与方案建议。
工作日 24 小时内回复
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