一、 基礎(chǔ)設(shè)施與技術(shù)棧布局（技術(shù)就緒度） 1. 在您當前服務(wù)的中國企業(yè)客戶中，目前已經(jīng)開展或正在計劃“AI轉(zhuǎn)型”的客戶占比大約是多少？ 80% - 100%（絕大多數(shù)客戶都在擁抱AI） 50% - 79%（超過半數(shù)客戶在進行AI轉(zhuǎn)型） 20% - 49%（部分客戶在進行AI轉(zhuǎn)型） 20% 以下（較少客戶有AI戰(zhàn)略，但有增長趨勢）
2. 您客戶主要集中在哪些行業(yè)領(lǐng)域？ 跨境電商 / DTC 獨立站零售品牌 汽車制造及車聯(lián)網(wǎng)出海 游戲 / 泛娛樂 / 短劇 / 社交應(yīng)用 高端制造 / 智能家電 / 消費電子（如數(shù)碼 3C） 金融科技（Fintech）/ 證券 / 加密貨幣等 其它
3. 您的客戶目前主要的 AI 算力與基礎(chǔ)設(shè)施依賴于? 傳統(tǒng)公有云服務(wù)（如阿里云、騰訊云、AWS、Google Cloud 等） 私有化部署 / 自建機房（采購 NVIDIA、華為昇騰等 GPU 硬件架構(gòu)） 混合云架構(gòu)（核心數(shù)據(jù)/合規(guī)模型私有化，彈性推理需求上云） 尚未采購專屬 AI 算力，直接通過外部現(xiàn)成 API 進行輕量調(diào)用
4. 在模型層（Model Layer）與工具層，您的客戶目前已付諸實踐的技術(shù)有? 商業(yè)閉源大模型 API（如 OpenAI GPT/o1、文心一言、通義千問等） 開源大模型二次開發(fā)/微調(diào)（如 Llama 3、DeepSeek 開源版等） RAG（檢索增強生成）系統(tǒng)與向量數(shù)據(jù)庫（連接企業(yè)內(nèi)部知識庫） Agent（智能體）開發(fā)框架（如 LangChain、LlamaIndex 等） 暫未涉及底層開發(fā)，僅購買現(xiàn)成的 AI SaaS 應(yīng)用軟件
二、 業(yè)務(wù)適用場景與價值產(chǎn)出（落地成效） 5. 您的客戶目前 AI 技術(shù)已經(jīng)進入實質(zhì)性落地的業(yè)務(wù)場景有哪些? 營銷與電商:AIGC 文案/音視頻生成、GEO（生成式引擎優(yōu)化）AI搜索排名提升 智能辦公與效能:企業(yè)內(nèi)部知識庫檢索、代碼輔助開發(fā)、智能工作臺 客戶服務(wù):智能客服系統(tǒng)、大模型驅(qū)動的復(fù)雜客訴自動化處理 專業(yè)垂直業(yè)務(wù):金融風(fēng)控、財報自動化審查、工業(yè)預(yù)測性維護、數(shù)字孿生 暫無明確場景:仍處于技術(shù)調(diào)研或概念驗證（POC）階段
6. 引入 AI 之后，您的客戶目前獲得的最佳業(yè)務(wù)成效主要體現(xiàn)在? 顯著降低人力與資源成本（如客服、初級文案/設(shè)計崗位最佳化） 提升業(yè)務(wù)生產(chǎn)效率與產(chǎn)出速度（如代碼開發(fā)加速、內(nèi)容生成效率翻倍） 業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新，帶來直接的新增營收（如 AI 搜索、GEO 帶來的精準新線索轉(zhuǎn)化） 還在投入期/摸索期，目前尚未看到明顯的 ROI（投資回報率）
三、 當前投入與未來投資計劃（預(yù)算與戰(zhàn)略重點） 7. 過去一年，您的客戶在 AI 領(lǐng)域的【實際資金投入】大約為? 10 萬元人民幣（或等值外幣）以下 10 萬 - 50 萬元人民幣 50 萬 - 200 萬元人民幣 200 萬元人民幣以上（戰(zhàn)略級/基礎(chǔ)設(shè)施投入）
8. 未來一年，您的客戶在 AI 領(lǐng)域的【專項預(yù)算規(guī)劃】較過去一年將會如何變化? 大幅增加:預(yù)算翻倍或大幅追加，視為公司核心戰(zhàn)略方向 穩(wěn)步增加:視現(xiàn)有業(yè)務(wù)成效，逐步追加預(yù)算（預(yù)計增幅 20% - 50%） 基本持平:維持現(xiàn)有投入規(guī)模，保持觀望或深化現(xiàn)有應(yīng)用 縮減預(yù)算:降低投入，甚至?xí)和２糠殖尚Р幻黠@的項目
9. 未來一年，您的客戶計劃重點投資的【AI 技術(shù)/業(yè)務(wù)方向】是? 更強的確定性控制:深化 RAG（檢索增強）架構(gòu)，消除模型幻覺 自主執(zhí)行能力:研發(fā)或引入具備工作流自主調(diào)用能力的 AI Agent（智能體） 營銷側(cè)流量搶奪:投資 GEO（生成式引擎優(yōu)化），在各大 AI 搜索端獲取商機 成本極致優(yōu)化:尋找開源微調(diào)方案控本，或采購更具性價比的 Token 套餐包 私有化與合規(guī):推進大模型私有化部署，確保核心商務(wù)數(shù)據(jù)不出內(nèi)網(wǎng)
四、 面臨的挑戰(zhàn)、顧慮與痛點（商務(wù)限制） 10. 在推進 AI 落地或考慮追加投資時，您的客戶最核心的【資金與成本顧慮】是? ROI 難以衡量:很難量化 AI 究竟帶來了多少直接的經(jīng)濟效益 預(yù)算吞噬嚴重:算力成本高昂，API 呼叫或 Token 消耗費用超出預(yù)期 沉沒成本風(fēng)險:擔(dān)心技術(shù)迭代太快，剛投入某個架構(gòu)市面上就出了全新模型 計費不透明:缺乏標準化定價，對按效果付費或復(fù)雜計點扣費模式存疑
11. 在【技術(shù)與管理】層面，阻礙您的客戶深化 AI 應(yīng)用的挑戰(zhàn)是? 數(shù)據(jù)安全與隱私:擔(dān)心企業(yè)商業(yè)機密或客戶數(shù)據(jù)在交互中泄露給第三方 AI 模型“幻覺”嚴重:答復(fù)不準確，在容錯率極低的專業(yè)場景（如金融、醫(yī)療）無法上線 落地工程能力不足:缺乏具備微調(diào)、模型運維（MLOps）能力的 AI 復(fù)合型人才 員工抵觸情緒:一線員工不會使用（缺乏 Prompt 能力）或因擔(dān)心被替代而消極應(yīng)對
五、 AI 安全意識與防御就緒度（AI 資安治理） 13. 隨著員工或團隊自主部署的 AI 助理與“影子 AI（Shadow AI）”增多，您的客戶如何實現(xiàn)全譜系的 AI 資產(chǎn)盤點? 完全空白:缺乏工具，主要依賴員工自律或傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量黑名單阻斷。 被動感知:能識別部分主流 AI 應(yīng)用（如 ChatGPT 網(wǎng)頁端），但無法實時感知運行在云端、SaaS 平臺或端點本機的自主智能體（AI Agents）。 全面可觀測:建立統(tǒng)一的可觀測性監(jiān)控體系，能對模型、提示詞（Prompts）、用戶、性能與全鏈路流量進行海量數(shù)據(jù)的即時多維分析（Observability）。
14. 針對 AI 時代“非人類身份/智能體身份”（Machine / Agentic Identities）暴增的現(xiàn)狀，貴公司如何治理這些 AI 的訪問權(quán)限? 沿用傳統(tǒng)的靜態(tài)特權(quán)管理（PAM）或 IAM 系統(tǒng)，直接賦予 AI 智能體固定的系統(tǒng)長期訪問權(quán)限（Standing Privilege）。 已意識到身份孤島與憑證泄露風(fēng)險，開始探索將“零長期特權(quán)（Zero Standing Privilege）”與“即時動態(tài)授權(quán)（Just-in-Time）”延伸至 AI 代理身份。 暫無針對 AI 智能體特殊身份的審計、權(quán)限邊界劃分與治理機制。
15. 面對能以機器速度自動生成定制化、情境感知攻擊程式的“前沿 AI 威脅（Frontier AI Threats）”，您客戶的安全運營中心（SOC）具備何種防御準備? 傳統(tǒng)防御:依賴常規(guī)漏洞掃描與人工推測，響應(yīng)速度仍處于“人類速度”（小時或天級）。 自動化防御:具備全面的 AI 紅隊測試（AI Red Teaming）機制，能主動模擬真實世界中的 AI 智能體攻擊情境。 自主防御（Agentic Defense）:引入前沿大模型與自主安全專家工作流（用 AI 對抗 AI），能以機器速度自動發(fā)現(xiàn)、驗證外部攻擊路徑并執(zhí)行自主修復(fù)。
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