别一听“大模型”就上H800，有时客户只是想跑个轻量BERT，结果你给他配了英伟达家族天花板。
你是否遇到这种情况：
- 客户说：“我要搞个大模型平台，快给我出个方案。”
- 销售说：“客户有钱、有场地、要建智算中心，赶紧给他上配置。”
- 售前扔过去一份“标准GPU方案”，结果：
- 客户说：“这预算超了5倍”；
- 算法同事说：“你配这卡白搭，我只跑推理”；
- 项目执行时才发现：“数据还在Excel里，根本没数据湖”。
很多AI项目，死就死在这一步：
✅ 客户说得多，你问得少。
✅ 客户不懂技术，你又不问清楚。
✅ 项目启动时，才发现全靠“拍脑袋”。
今天我们来拆解：
客户说要搞大模型，售前应该立刻抛出的10个关键问题。
🎯 一、为什么“需求澄清”是售前的第一性原理？
- 方案再美，没有建立在“真实场景”上，都是空中楼阁。
- 所有“翻车项目”，售前复盘下来都能发现：问题根源在一开始没问对问题。
- 客户通常只说“结果需求”，比如“我要跑模型”“我要上平台”，但没告诉你：
- 具体业务是什么？
- 用AI做什么？
- 已经做到哪一步了？
所以我们总结出：
一个专业售前必须掌握的 10大需求澄清问题清单。
🧩 二、客户说“要大模型”，你得问这10个问题！
1️⃣ 你们的目标应用场景是什么？
- 是训练通用大模型？还是微调特定任务模型？还是做推理服务？
- 用在搜索推荐？AIGC生成？客服对话？文档理解？医疗问诊？
📌 售前解释器：别混淆“训练平台”和“推理系统”，两者GPU选型天差地别。
2️⃣ 目前有可用的数据资源吗？
- 有多少数据量？数据类型是结构化、图像、文本、音频？
- 数据是否标注完毕？是否具备数据预处理能力？
📌 干货提醒：“无数据就谈训练”，基本是伪需求。
3️⃣ 你们的模型来源与技术栈是什么？
- 用开源模型还是自研模型？
- 框架用 PyTorch、TensorFlow、JAX，还是国产如MegEngine、飞桨？
- 模型体量多大？参数规模多少？层数如何？
📌 技术判断依据：框架不同，对GPU支持、CUDA兼容性、推理工具链支持差别极大。
4️⃣ 训练频率和周期是什么？
- 是每天都训练？每月训练一次？模型训练一轮多久？
- 是否需要多模型并发训练？
📌 算力容量评估就靠这个，别给一年训练一次的模型配集群。
5️⃣ 模型的部署方式是？
- 是部署到公有云？本地私有化？还是混合部署？
- 是否已有IDC机房？有什么软硬件基础？
📌 部署方式决定架构方向：是K8s容器化平台？还是裸机调度？
6️⃣ 预算范围是多少？
- 一次性投入预算 vs 三年期TCO（总拥有成本）？
- 能接受租赁？融资租赁？还是必须采购？
📌 别回避谈钱，先算账才能出方案。
7️⃣ 有团队负责模型维护/开发吗？
- 现在团队有算法人员吗？几人？擅长什么？
- 运维能力如何？能不能自己调故障？
📌 如果没技术团队，你得考虑平台易用性和可视化支撑。
8️⃣ 客户有没有“平台偏好”或“生态依赖”？
- 用得惯华为昇腾？NVIDIA CUDA？阿里灵骏？
- 之前是否有国产平台采购记录？有政策倾向吗？
📌 政策环境在一些客户（尤其是政企）中是重要考量。
9️⃣ 有没有明确的交付周期要求？
- 项目投产目标是什么时候？关键节点有哪些？
- 有无验收标准、阶段成果要求？
📌 你做的是方案，不是PPT，交期决定方案复杂度与可执行性。
🔟 采购流程、招标计划是什么？
- 是直接采购？还是会走公开招标？
- 谁是关键决策人？是否有技术评审环节？
📌 很多项目不是输给技术，而是输在流程。
📌 三、这10个问题背后，是“需求建模”的能力
一个专业售前要做的不是“提问机器”，而是“信息建模”：
- 你问得好，客户就觉得你“懂行”；
- 你提的问题能引导客户反思没想清楚的地方；
- 最终你提炼出的是“可执行、可验证、可量化”的需求场景。
🛠 推荐建模三件套：
- 📝 表格记录客户需求信息（可共享文档协同）；
- 🧩 MindMap绘制场景逻辑图；
- 📊 建立Excel估算模型（卡数 × 时长 × 成本 = 初步ROI）。
📣 写在最后：售前提问的核心不是“会问”，而是“问得有深度”
客户说“我要做大模型”，你回答“我有H800”，这不是售前，是销售。
售前要做的是“厘清混乱”——把客户的模糊语言，翻译成技术模型、资源需求、交付路径。
当你把客户的10个问号，全部变成数据+决策+路径，客户自然觉得：你不是卖设备的，你是他的“合作伙伴”。
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