01
Model Access
模型接入
把主流模型接到企业现有的系统里：选型、账号、额度、网关与账单，一次理顺。
ClaudeGPTGemini
KimiGLMSeedance
- A1多模型接入：按场景选一家，或同时接几家
- A2企业账号与额度：子账号、配额与账单归集
- A3调用与网关：API 配置、转发、密钥管理
- A4选型与成本：按业务场景推荐模型与规格
在企业与 AI 之间， 搭一座能走的桥。
PONTANA 为企业提供 AI 落地的完整支持：从底层算力选型、业务流程重塑， 到定制化产品交付。我们更在意方案能不能真的跑起来。
- 01模型接入
- 02GPU 算力
- 03私有化部署
- 04RAG & Agent
- 05定制开发
- 06企业云服务
定位
Position可执行，
比先进更重要。
PONTANA 为企业提供 AI 落地的完整支持：模型接入、算力与部署、业务流程改造、 定制系统开发。从选型到上线，由同一个团队负责到底。
「桥」这个字，指的是企业和 AI 之间那段距离。方案阶段把边界与成本讲清楚， 交付时把系统、代码和文档交到客户手里，上线后继续负责运维——这是我们对「落地」的定义。
服务
Services 五项 / 从模型接入到企业云
02
Compute & Deployment
企业级算力与部署
GPU 算力、私有化部署与运维支持，把模型放进能长期运行的地方。
- A1GPU 算力租用：按任务配置算力，训练与推理，短租长租
- A2私有化部署：模型部署在客户自己的环境
- A3成本优化：用量看板与模型分级调度
- A4运维支持：监控、告警与持续技术支持
03
Workflow
企业 AI 工作流
把 AI 嵌进真实流程：知识、模型、Agent 与人的复核，连成一条能跑的链路。
- A1业务流程梳理：找到 AI 真正能介入的节点
- A2模型调优：基于私有数据的 SFT / LoRA 与 RAG 增强
- A3Agent 搭建：销售助理、客服、法务审阅、内部知识库
- A4培训与交接：方案与代码移交，保证长期可维护
04
Custom Development
定制开发
业务系统、行业软件与小程序，按场景定制；可独立部署，也可做成多租户 SaaS。
- A1业务后台：客户、订单、库存、权限，多角色多门店
- A2会员与 CRM：分级、储值、消费轨迹，集成 AI 推荐
- A3小程序与 H5：微信生态内的原生体验
- A4行业软件：资产管理、门店系统、内容管理
React · Next.js · Node · Postgres · 微信 MP · Docker
05
Enterprise Cloud
企业云服务与代理
协助企业完成 Amazon Bedrock 与 Kiro 的开通、配置和使用衔接，从需求确认到验证交接。
Amazon BedrockKiro
- 01开通与接入：账户、区域与模型可用性核对
- 02权限与环境：访问权限、密钥管理
- 03模型与工具：Bedrock 模型接入、Kiro 开发环境
- 04业务集成：对接现有应用与 AI 工作流
- 05用量与账单：监控、归集与成本建议
- 06团队上手：安装、登录与配置交接
服务可用性及开通条件以平台规则和账户实际情况为准。AWS 代理为 PONTANA 的业务介绍， 不表示任何未经核验的官方合作等级或认证。
场景
Scenarios AI 最先落在哪些部门
01
销售与市场 Sales
客户画像、话术生成、周报自动化。让一线在跟单时多一个助手，而不是多一套系统。
02
客服与售后 Support
知识库 Agent 承接一线咨询，7×24 响应；复杂问题带着上下文转给人工。
03
研发与运维 Engineering
代码审查、日志排障、技术文档编写。把重复的判断交给模型，把决定留给人。
04
行政与法务 Legal
合同审阅、政策比对、内部知识问答。敏感内容，跑在能控制的地方。
01
缺乏 AI 运维能力的企业
底层运维由我们负责，客户团队专注业务侧的接入与使用。
02
AI 支出增长过快的团队
提供架构审计与优化建议，通常可以显著降低月度账单。
03
数据合规要求高的机构
私有化部署与内网推理，满足数据不出网的合规要求。
流程
Process 先给方案，再谈商务-
00
沟通Listen
先听业务怎么跑，再判断模型能不能接上、值不值得接。
-
01
方案Plan
算力、工作流、产品，给出最短路径与可执行的边界，而不是一张大图。
-
02
交付Build
按里程碑推进，尽早进入真实业务验证；方案与代码完整移交，配套培训与文档。
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03
长期Operate
用量看板、成本优化、版本迭代与培训，保证它第二年还能跑。