很多企业选 AI 供应商，都有过同一段经历：被几家轮番推销，Demo 都很漂亮，真签了合同做出来，完全不是那回事。
问题不在企业不专业，而在于把"演示"当成了"交付"——这两件事，差得很远。
为什么 Demo 不可信
Demo 展示的是"能做什么"——用准备好的数据、理想化的场景，证明一个可能性。交付考验的是"真做过什么"——用真实数据、真实产线、真实异常，把一个结果落地。
前者只要会演示就行，后者要能扛住真实世界的脏数据、边界情况、需求变更。一个供应商能不能交付，看它的历史，比看它的现场更可靠。
选型时，重点看这几件事
- 看行业案例。能不能讲清"企业这个行业"的痛点，还是只会讲通用概念——大模型、Agent、数字人。讲不清行业痛点的，多半没真做过。
- 看交付，而不是看演示。多问一句"上一个项目现在跑成什么样、效果如何"，而不是只看现场跑一遍。
- 看立场。是卖产品，还是帮企业判断"该不该做"。卖产品的，天然偏向自己家的方案——这不一定是坏事，但要知道它站在哪边。
- 看数据安全。私有化部署、数据不出域，是默认选项，还是"加钱才有"。
- 看边界感。敢不敢说"这个场景不适合用我的产品"，还是什么都敢接。什么都敢接的，往往什么都不精。
一个高频误区：被"大模型参数、最新概念"迷惑。技术名词不等于交付能力——会用最新模型的人很多，能在车间里把结果跑出来的人很少。
结论
选 AI 供应商，先看它交付过什么，再看它能演示什么——前者是能力，后者只是包装。把这两件事分清，就能避开大多数"签完合同做出来不是那回事"的坑。