企业AI采购并不是一次单一的模型选择。生产级AI服务通常由模型访问、算力、数据、可观测性、安全和开发工具共同组成，每一层都有不同的商务与运营限制。
从工作负载开始
先明确应用需要完成什么、在哪些地区运营以及需求可能如何变化，使模型评估与延迟、数据驻留、可用性和成本要求保持一致。
- 预期请求模式与峰值需求
- 支持的数据类型与敏感程度
- 所需市场与用户所在地
- 评估、试点与生产阶段
梳理完整技术栈
应将模型与其周围的基础设施一起评估。模型、云和数据服务之间的责任缺口，后续往往会转化为账单、续费或事件响应缺口。
建立生产落地路径
将试验与生产治理分开。在用量增长前，明确用量可见性、商务审批、续费审核、供应商变更和备选方案的责任人。