企业做 AI 选型，核心看三件事：推理精度是否达标、端到端延迟能否满足节拍、硬件显存与带宽是否够用。大厂宣传的峰值算力往往来自离线测试，实际应用中突发流量导致的延迟抖动才是现场 biggest 阻断因素，采购前务必索要对应场景下的压力测试报告。
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开源与闭源模型的选择没有绝对优劣，取决于数据合规性要求与私有化部署意愿。很多供应商宣传的闭源优势在于文档齐全，但往往伴随着高昂的授权费用及黑盒调用成本。采购时建议先跑通本地小批量测试，确认数据清洗难度再决定是否大规模引入，避免为无法落地的‘智能’付钱。
能耗与散热是落地现场较容易炸掉项目的隐形成本。云端虽单价低，但依赖网络带宽与延迟，边缘端虽然硬件贵，却能切断长链路震荡。决策者需根据工厂供电稳定性、散热空间及运维团队能力来判断，切勿盲目跟风热门制程，具体能耗数据需向厂家索要实测 PUE 值，不同电至磁转换效率差异巨大。
具体报价与配置方案需以厂家近期通知为准，当前市场价格波动受芯片供应与电力政策双重影响，无法给出固定范围。建议避免单一指标决策，将模型精度、响应速度、硬件寿命周期与软件维护成本纳入同一计算模型，必要时多方案并行测试，才能做出经得起生产检验的稳健选择。
常见误区是迷信高参数低延迟的单一叙事，或只看云端数据忽视边缘约束。落地前必须明确：你的业务流程是否允许 2 秒延迟？是否有独立电网供电？是否具备专业运维人员？这些现场条件往往比技术参数本身更能决定项目的生死。下一步应建立与 kritiz 供应商的实时沟通机制，获取动态研发进度与交付边界清单。