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AI服务器市场火爆，但传统销售模式面临挑战。文章指出，AI服务器的本质是“AI算力解决方案”，而非单纯的产品。一线销售需具备将客户业务语言转化为算力需求的核心能力。文章详细阐述了有效的客户需求识别步骤，包括了解客户群体及其常见诉求、明确客户的AI计算任务类型（预训练、全参微调、轻量微调、推理、RAG），以及评估客户的当前和预期规模。此外，还强调了与技术人员协作，明确模型、性能、并发等具体目标的重要性，并提及了AI服务器选型需考虑未来6-12个月的发展趋势，以及软实力如MaaS平台和开发工具链的配套作用。最后，文章以一个高校AI服务器招标项目为例，说明了实际演示能力在竞争中的关键性。
💡 AI服务器销售的本质已从“卖产品”转变为“卖AI算力解决方案”，对销售人员提出了更高的要求，需具备将客户的业务语言转化为具体算力需求的能力，以提供精准的解决方案。
📊 识别客户需求是AI服务器销售的关键。文章将客户群体细分为政府、科研院所、传统行业、AI创业公司和大型互联网公司，并分析了他们各自的核心诉求，如私有化部署、大模型训练、实时推理、快速迭代或大规模集群建设。
⚙️ AI计算任务是服务器选型的核心依据。文章将客户的AI计算任务归纳为五种常见类型：大模型预训练、全参微调、轻量微调（LoRA/QLoRA）、大模型推理和RAG（检索增强生成）。不同任务对服务器的算力、显存、I/O、网络带宽和互联等配置要求差异巨大，必须精准匹配。
📈 AI服务器选型需具备前瞻性，并结合客户的实际规模和预期发展。文章建议在需求识别时，不仅要考虑当前采购量级（单机、机柜、集群），还要预估未来6-12个月的模型变大、上下文增长和流量增加等趋势，为客户预留充足的扩展空间，避免因算力不足导致性能下降。
🚀 成功的AI服务器销售不仅依赖硬件配置，还需关注软实力和实际演示能力。文章强调了MaaS平台、应用开发工具链等软能力的重要性，并指出在招投标过程中，能够进行实际Demo演示，展现真实技术实力，是赢得客户信任和获得订单的关键。
原创 特大妹 2025-10-23 11:00 北京
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昨天和一个代理商老板聊天他说
AI服务器可能是2025年所有ICT产品里最好卖的单品之前卖安全的、卖软件的、卖网络的..现在都忍不住了悄悄地卖点AI服务器这让我恍然大悟了怪不得最近看到的一些中标项目很多知名的老牌安全上市公司都“堂而皇之”地参与，还中标了代理商老板继续说他的团队现在遇到最大问题是传统销售，不懂如何卖AI服务器一上来，就给客户甩一张清单用卖传统服务器的思路卖AI最终又陷入拼价格的泥潭很多传统销售都搞不清楚
客户要拿AI服务器跑啥？具体干啥活？要干到啥程度？客户一张口，销售就接不住话比如：我们要做多模态的「批量高吞吐」推理
另外，还有销售给客户说傻话↓这服务器贵！性能强！这就是一句，不懂AI的外行话殊不知，AI服务器不是越贵越好而是越贴近任务越高效比如，客户要跑推理，跑AI应用你推荐给客户买跑训练的高端机？你当客户是冤大头啊往往是交流完，回到公司直奔售前
所以卖AI服务器本质是啥？你以为你卖的是「产品」本质你卖的是「AI算力解决方案」
对一线销售的要求已经上升到了另一个level销售必须具备一种核心能力把客户的业务语言，翻译成算力需求语言在整条AI服务器销售路径中客户沟通→需求识别→方案设计→成交策略其中最关键的一步，就是——需求识别
那么 第一步：搞清客户要干嘛在拜访客户之前心里得有个大致的数采购AI服务器的六大重点客户群体他们常见的诉求是啥↓▍政府单位一般都是私有化部署，买AI服务器很多是部署AI应用，比如：AI政务办公、智慧政务问答（RAG+LLM）、智能客服（12345热线）等，关心国产CPU/GPU兼容性，本地化交付，可上门优化、服务等▍科研院所、高校一般是搞大模型训练和科学计算（AI for Science），他们往往有实力采购高端训练服务器，但是也非常看重性价比，比较关注多租户共享与资源调度，以及智算和超算融合。▍传统金融医疗能源等行业实时推理和行业模型微调比较多，他们要求：高并发、低延迟推理，可靠性高，安全合规。▍AI创业公司
这两年蹦出来不少：大模型训练、续训、后训练、微调、API服务等。他们节奏快，看重性价比、交付周期、能灵活扩容、要兼容多框架...▍大型互联网公司
AI服务器需求最猛、规模最大的客户群，主要建AI集群，用于大模型训练、推理、多模型编排、智能体平台，要求高吞吐、高并发、低延迟，推理成本/百万token最低，长期稳定性，架构灵活...... 第一次拜访，见到客户最核心的问题只有一个↓用于什么场景？跑什么业务？遇到不同客户他们回答肯定是五花八门的甚至很多不是AI需求↓比如：AI新应用上线，数字人部署、公文自动生成、合规审计、AIGC内容生产、LLM微调、API推理、AI Agent平台、油气井智能监测、基因测序、AI客服、汽车仿真碰撞、资料库RAG...客户要跑啥业务决定了你该卖哪种服务器其实不管跑业务最后都大致可以归纳成5种常见AI计算任务不同任务对服务器的配置要求完全不一样
↓❶客户搞大模型预训练、续训这是从零造模型的阶段，拼的是极限算力动不动就要上万卡集群、十万卡集群但是现实情况是真正做预训练的客户很少多是DeepSeek、百度、阿里这类头部公司❷客户搞全参微调是在现有大模型基础上再训练一次让模型更懂某个行业或任务关键词：大显存+I/O快+高带宽+高互联有些行业巨头在练『行业大模型』比如：石油大模型、金融大模型本质就是基于通用大模型，进行全参微调这种客户，一般大模型厂商直接冲上去了带着算力、带着定制服务
❸客户搞轻量微调（LoRA、QLoRA）在原模型上只调少量参数属于灵活小任务关键词：性价比+轻量+灵活几张中端GPU就能搞定，性价比优先适合中小项目、创业团队快速验证场景
❹客户搞大模型推理这是目前客户需求最多的一类就是模型已经训练好要上岗干活很多客户为了部署AI应用或智能体要买个服务器/一体机，基本都是推理关键词：快+稳+能顶并发推理拼的不是极限算力而是吞吐量和响应速度
❺客户要搞RAG这是【AI+搜索】的混合型工作模型回答问题前，要先去知识库里查资料再结合内容生成结果这类需求的上下文长度通常更大所以，对服务器的算力要求也会更高一些不仅需要更强的GPU和更大的显存对内存和CPU的要求也更高（检索模块可能运行在CPU/内存上）
第二步：搞清客户有多大盘子盘子
也就是现在需求+预期规模
↓首先，问清楚客户现在采购量级单机试点、机柜部署、还是机房集群级？其次，搞清楚后期规划比如，现在是第一期，后面还有二期还是待定，先跑跑看根据实际业务情况，再考虑扩容问清楚这个并不功利，而是帮双方避坑↓
遇到很多真实情况是
很多用户一开始是试水1、2台机器先试试但半年后，模型参数翻几倍上下文从 8K 拉到 128K，并发多到炸速度变慢，于是客户开始抱怨：这机器怎么不行了？越跑越慢？其实不是机器不行，是当初没留出余量![]()
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AI服务器选型不能只看今天
得往后推6–12个月，比较靠谱AI日异月新，大概率会发生的事情是
模型会变大、上下文会变长、流量会变多当然，也有客户试完了，对大模型祛魅了发现对业务帮助有限，没下文了
尽可能带上技术一起交流
引导出明确目标围绕「跑啥」的核心问题顺势延展出其他问题↓一、模型类问题☑模型规模：您要跑的模型有多大？（参数规模 / 模型尺寸）☑模型来源：这个模型是自研的，还是用第三方开源模型（如 Qwen、ChatGLM、Llama、DeepSeek等）？☑数据量级：训练/微调数据量大概多大？是否需要并行文件系统？
☑微调策略：全参微调还是LoRA/QLoRA，SFT对齐还是偏好学习？☑模型生态：是否已经有既定的软件栈或兼容要求？☑业务场景：对话聊天？代码生成？文档解析？公文写作？事件调查？定制化开发？还是API 调用 ？还是嵌入业务系统？☑未来方向：后续有没有计划升级模型尺寸或增加上下文长度？二、性能与并发问题就是，客户希望达到什么效果必须搞清楚客户诉求的优先级是要算得多，还是要算得快，还是要稳如狗？目标一不同，配置天差地别下面问题越具体后面的方案越有针对性↓
☑吞吐：每秒希望生成多少 token？或每秒处理多少请求（TPS）？单次请求上下文多长？
☑时延：响应速度有什么要求？首字时间（TTFT）延迟要控制在多少？是要实时低延迟，还是批量高吞吐？
☑并发：系统同时要支撑多少人使用？（100？500？）预计同时会有多少活跃会话？
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