AI服务器，你真的会卖吗？

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

如何进行有效客户需求识别呢？

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

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

第三步

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？

这个过程中，一定要注意客户的

随口一问

这种看似不经心的一问

代表的是客户的某种重要诉求

接下来，方案环节

还要再叠加上自家的核心优势

比如：异构算力（东西方都行）、更灵活的拓扑配置、风冷液冷全覆盖、国产化、安全可控、交付快、支持强...

当然，只买算力还不够

大模型要落地，软实力也很重要

比如MaaS平台、应用开发工具链等等

这些软能力，我们后续再讲

第四步

招投标了，看看别人标底怎么玩的

在实战中再学习

这是来自某个真实项目的标书要求

某985名校预算2100万的AI服务器

具体参数我们先略过不看

就看看你能不能过得了这个演示关

这个标底很不错啊

说明客户已经不听纯忽悠了

让开标的时候直接上demo

没点真水平，想抢单没门了

最后就一句话

Q4了，祝大家开单顺利，大单连连