某制造业集团大模型选型评估

客户在过去一年里，从研发、制造、售后三个事业部各自萌生了想用大模型的需求——研发想做设计辅助与图纸智能检索、制造想做产线异常的根因分析、售后想做服务工单自动归类与备件推荐。

三个事业部各自看了不同的厂商方案，最后争议焦点变成了"集团到底应该统一选型还是各自为政"——而在选型层面又有一堆分歧：

• 云上 vs 私有化：研发愿意上云图便利，制造担心工艺数据外泄坚决要私有化；
• 开源 vs 闭源：技术团队倾向开源自控，业务团队担心维护成本与稳定性；
• 大模型 vs 行业小模型：是用通用大模型适配业务，还是采购行业专用模型；
• 国产 vs 国际：海外工厂的合规与延迟约束 vs 国内信创要求。

客户的 CTO 团队尝试自己做对比，但各厂商提供的 demo 数据都是"过家家"，跑不到真实业务数据上；公开 benchmark 又和制造业场景脱节，最终无法形成有说服力的决策依据。

6 周咨询评估，输出《大模型选型评估报告》+《Benchmark 测试集与脚本》+《首期 POC 部署架构图》三份核心交付物。

1. 反对"All-in 单一厂商" · 客户最初希望"全集团一个模型一个厂商解决所有问题"。我们建议在基础平台层做统一（统一向量库、统一 MLOps、统一权限），但在具体模型选择上保持多模型策略——研发场景适合一类模型，制造产线适合另一类——锁死单一厂商对长期议价权和技术演进都不利。

2. 推迟海外工厂的统一选型 · 海外工厂的合规、延迟、网络环境差异极大，强行统一会导致国内方案被严重妥协。我们建议海外工厂在二期单独评估，国内先完成首期上线，避免"为了 1 个海外场景拖累 5 个国内场景"。

3. 不接受厂商的"打包优惠" · 评测过程中有厂商主动联系，提出"如果选我们的方案可以打包送 GPU 算力"。我们建议客户拒绝此类条件——选型决策应当基于技术与业务匹配度，而非商务捆绑，否则两年后被锁死时算总账更不划算。