面向准备建设或升级AI环境的客户，将业务场景、模型负载与基础设施约束连接起来。
启动前需要明确
- 训练、推理、开发或教学的负载比例是什么
- 数据规模、并发方式和增长预期如何
- 计算、网络、存储、软件与机房是否协同
实施路径
负载访谈
梳理模型类型、数据路径、并发、性能目标和用户组织。
环境校核
检查场地、供电、制冷、网络、存储与安全边界。
路线设计
比较计算架构、互联、存储与平台路线。
建设规划
形成阶段、容量、预算与扩展建议。
交付成果
- AI基础设施需求与负载画像
- 总体架构、容量模型和配置原则
- 分阶段建设、预算与风险路线
周期与范围
实际周期、调研方式和成果深度，根据项目范围、资料完整度、现场条件及评审轮次共同确认；启动前以工作说明书明确输入、里程碑、责任和验收口径。
服务边界
涉及机电、电力、消防、建筑工程及其他专项资质工作的内容，由依法具备相应资质的合作伙伴实施。具体范围、假设、责任、验收和变更机制以双方确认的项目文件为准。