很多售前人在初学时，会一股脑钻进产品配置、参数性能、K8s架构……
但客户真正被打动的，是一个又一个“他们觉得靠谱的故事”。
💡 案例，是最能说服客户、指导实践、提升成交率的“经验压缩包”。
📚 本讲内容预览：
我们将通过一个真实项目案例（客户已脱敏），复盘一次完整的AI算力售前流程，并总结可复用的关键动作和模板。
🏗️ 客户背景 & 业务需求
客户类型：某国内头部地产科技集团的智能设计部门
业务场景：利用AIGC（文本生成图）进行建筑草图生成与优化
当前痛点：
模型训练周期长，显卡资源严重不足（训练一次需7天）
算力调度混乱，多部门抢GPU，资源浪费严重
缺乏可视化平台，非技术用户无法便捷操作
目标：
建设一套统一的AI训练与推理平台，支持多团队并行使用，
算力利用率提高至70%以上，推理时间控制在10秒内。
🧠 售前团队构成 & 协作方式
售前负责人：主导方案架构设计，牵头客户技术沟通
销售经理：负责商务推进与高层打通
交付代表：提前参与资源评估与上线路径预审
产品经理：配合分析平台能力边界与扩展方案
协作方式：
✅ 使用「客户镜像PPT」+「售前输入输出表」+「联合评审机制」作为项目推动三大抓手
📈 售前流程拆解（全周期）
我们按照售前全周期5个关键阶段，逐步拆解操作：
🎯 第1阶段：需求澄清（打破客户含糊想象）
关键动作：
组织联合Workshop，邀请客户业务、技术、财务三类角色参与
拿出“算力需求引导提纲”逐项引导，识别“可落地场景+不可控风险”
现场使用“资源利用率模拟器”演示当前系统资源浪费情况
📌 成果物：
明确客户需求边界为“10张A100并发训练 + 20张推理支持”，不含私有大模型开发
🧱 第2阶段：技术方案设计（三层结构+五大模块）
整体架构采用分层设计：
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🧩 提供5大技术模块支持：
多租户隔离机制
A100资源调度策略
模型生命周期管理
自动推理服务部署
API接口调用链路设计
📌 成果物：
输出《AI训练平台技术方案PPT v1.2》 + 架构图 + 流程图 + 资源配置表
🛠️ 第3阶段：客户共创优化（构建“客户感知价值”）
关键操作：
安排“平台DEMO演示”，让客户亲自体验GPU任务提交和训练过程
将方案分为“标准版+进阶版”，让客户按预算选择
针对“领导难理解”问题，输出1页“管理者视角摘要页”，突出ROI提升
📌 小技巧：
用客户数据做测试演示，让平台更贴近实际场景，增强说服力
🧾 第4阶段：资源评审与交付衔接（从PPT到生产环境）
核心动作：
售后提前评估服务器部署可行性
产品团队介入分析定制化需求是否能纳入正式版本
提交《资源调度配置清单》《交付上线任务列表》
📌 成果物：
形成《资源调度部署图 + GPU利用率预测图表》
🪙 第5阶段：辅助成交与采购（售前最后一公里）
关键动作：
售前参与商务标书撰写，“技术条款部分”亲自把控
提供“第三方ROI测算模型”，展示使用AI平台后的效率提升模拟结果
辅助销售完成客户技术人员与高层之间的翻译解释工作
📌 成果物：
最终合同金额：350万元，项目周期8个月，客户满意度评分92分
✅ 可复制的核心经验总结（五条黄金法则）
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