制造某外资汽车零部件企业（中国区）
汽车零部件企业多工厂组网与 AI 质检
工厂间 MPLS 成本高、扩容慢，ERP / MES 上云后体验下降；与德国总部数据同步每晚 6 小时以上；人工目检漏检率高。
−34%广域网成本
6h → 50min跨境同步时长
行业痛点
- 机房设备老化、原厂维保到期，缺少整体升级路线图
- 上云需求明确，但不清楚哪些该上、怎么迁、迁完谁管
- 管理层要求「用 AI」，IT 团队不知道从哪个场景切入、要多少算力、数据边界怎么守
- IT 人手有限，被日常告警与运维占满，无法推进转型项目
- 分支与总部架构不一致，安全策略难以统一
预期收益
1 个团队规划到落地
↓ 20–35%基础设施成本
↓ 88%运维告警量
4–6 周AI 场景 PoC
数据来自 GSS 已交付项目，具体效果以评估与 PoC 为准。
服务阶段
四个阶段，一个团队
评估
资产、应用依赖、成本与风险盘点，加上 AI 就绪评估（数据资产、算力缺口、合规边界、场景价值排序），输出现状报告与转型路线图。
设计
目标架构（本地 / 私有云 / 公有云分布）、网络与安全架构、迁移波次，以及 AI 平台架构（GPU 资源池、推理集群、知识库、数据边界与权限模型）。
实施
网络改造、云环境搭建、应用迁移与割接；AI 场景从高价值、低风险切入（客服知识库、运维助手、文档处理、视觉质检），4–6 周 PoC 验证。
运维与优化
转入 GSS 托管运维；AI 调用经统一 API 网关管控额度与成本，AIOps 平台统一告警降噪与根因定位，模型按季迭代。
方案
AI 就绪转型的四个落点
| 落点 | 内容 | 典型效果 |
|---|---|---|
| 算力与网络 | GPU 服务器与高速互联、边缘推理节点、跨境算力专线；与现网隔离并纳入运维 | 数据同步 20h → 2.5h；GPU 利用率 35% → 78% |
| 私有化大模型平台 | 开源模型选型、企业数据微调、RAG 知识库、推理集群；全部在企业边界内 | 客服处理时长 6 → 2.5 min；首轮解决率 68% |
| 业务 AI 应用 | 坐席助手、合规文档助手、视觉质检、会议助手、店员问答机器人 | 漏检率 −85%；变更起草 2h → 30min |
| AIOps 智能运维 | 多源告警统一、拓扑关联根因、趋势预测、自愈预案，对接现有 ITSM / SOC | 告警 −88%；故障定位 3h → 25min |
原则
我们的原则
不为 AI 而 AI
每个场景都要有可量化的业务指标，PoC 不达标就不上线。
数据不出边界
默认私有化部署；确需出境的数据走审计网关并留痕。
网络先行
AI 负载对带宽、时延与可靠性的要求更高，网络与算力同步规划。
一个责任主体
从机房到云再到 AI，客户只需面对 GSS 一方。
以客户满意为最高目标，让客户专注核心业务，由 GSS 负责 IT 系统与 AI 平台的建设、维护与管理。
方案组成
用到的服务
AI 算力交付运维AI Infrastructure
私有化大模型与 GPU 集群、边缘 AI 节点、跨境算力专线，以及 AIOps 智能运维。
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统一 API 网关Unified AI API Gateway
一个入口接入国内外大模型，企业 → 部门 → 员工 → Key 四层额度前置管控，每笔调用可计量、可审计。
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网络连接Connectivity
DIA、IEPL、MPLS、IP-VPN、SD-WAN 与 4G/5G，国内与跨境企业专线一站式交付。
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托管运维Managed IT
7×24 NOC 监控、硬件维保与驻场外包，一份 SLA 负责到底。
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系统集成System Integration
园区网、无线、数据中心与网络安全的设计、采购与交付，交钥匙总包。
了解详情相关案例
已交付的项目
医药 / 生命科学某跨国制药企业（中国区）
跨国药企中国区 AIOps 与合规数据中心
本地 IT 仅 6 人，需兼顾 GxP 机房、全国办事处与云资源；11 套监控工具每月 1.5 万条告警，有效率不足 5%；总部要求英文报告与审计证据。
−88%告警量
3h → 25min重大故障定位
零售某全国连锁零售企业
1,800 家门店网络升级与私有化 AI 客服
门店单条宽带接入，POS 与会员系统高峰期频繁掉线；400 名客服检索 30 余份文档，平均处理 6 分钟；会员数据不得出企业边界。
−91%门店掉线
6 → 2.5min客服平均处理时长
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