AI 做出来了，为什么员工还是不用？

取决于模型规模、并发量与响应要求。我们会在方案阶段按你的实际调用量做容量测算，给出从单机到集群的几档配置建议，你也可以利用现有服务器资源做利旧评估。

主流 ERP、CRM、OA、MES、财务系统一般都可以，方式包括标准 API 对接、数据库中间层、RPA 自动化三种。老旧系统没有接口的，通常用 RPA+AI 的方式实现半自动打通，改造成本更低。

常见优化手段有模型量化、蒸馏压缩、推理加速框架、缓存策略与请求批处理，另外多模型路由也能在高并发时把请求分发到更轻量的模型上。我们会先做性能压测定位瓶颈，再针对性优化。

建议走「小切口、快验证」的路线：先挑一个高频、痛点明确、数据相对齐整的场景（比如客服问答、报价、报表、内容生产），用 2 周左右做一次 PoC，看真实业务数据下的表现再决定要不要继续投。

最忌讳的是一上来就规划一套「企业级 AI 中台」——投入大、周期长、见效慢，绝大多数中小企业撑不到出结果的那天。

如果你还没在真实数据上验证过效果，建议先做 PoC。PoC 的目标不是做出成品，而是回答三个问题：这个场景技术上能不能做到、效果能不能达到业务要求、成本能不能接受。

如果场景已经被行业反复验证过（比如知识库问答、智能客服），且你的数据基础较好，也可以直接进标准版项目实施，中间的验证环节会压缩在项目第一阶段完成。

同样能力下，私有化部署的成本通常高于云上调用，因为涉及服务器或专属算力、模型部署优化、运维保障等额外工作。但它换来的是数据不出内网、可自主管控、长期调用成本更可控。

是否值得，取决于你的数据量、合规要求和调用频次。我们一般会在方案阶段把两条路线的三年总成本摆在一起给你对比，而不是默认推最贵的那种。对于数据敏感度不高的场景，「云端模型 + 本地知识库」的混合方案往往更划算。