中国企业为海外产品引入 AI 时，选择开发团队不能只看报价或演示效果。生产系统还要面对数据权限、质量评估、上线后的监控、成本控制和团队交接。
如果您的目标是在 AWS Global 上为海外业务构建 AI 产品，可以用下面六项问题筛选越南合作伙伴。每一项都应要求对方给出可核验的材料，而不只是一句“我们有经验”。
具体 AWS 服务和区域是否适用于您的业务，应按当前官方要求及项目所在地的合规要求核实。
AWS 资质能否从官方渠道核验？
先确认公司的准确名称、AWS Partner 级别，以及与项目相关的专业资质。若对方提到 AWS AI Competency，应进一步核对其所属类别，而不是把所有 AI 认证当成同一项能力。AWS 的合作伙伴资料和 AI Competency 页面可以作为核验起点。
资质有助于缩小候选名单，但不能替代对团队、方案和项目经验的审查。
有没有与您相近的生产案例？
请对方讲清楚四件事：客户要解决什么业务问题、AI 功能如何进入实际工作流程、哪些部分运行在 AWS 上，以及上线后由谁负责维护。案例不一定与您的行业完全相同，但应该能展示从试验走向正式使用的过程。
如果案例使用了客户名称、指标或架构图，也应确认这些内容获得公开许可。无法公开的项目，可以请合作伙伴在保密条件下解释其交付方法和可验证的工作范围。
用已公开的项目，核查真实交付范围
下面两个项目已在 CoderPush 的中文 AWS AI 能力页面公开。TPS AI 展示 AI 产品交付；Nanoco / Ampo 展示运行于 AWS 的企业平台交付。
TPS AI：将投资分析嵌入移动交易体验
CoderPush 帮助越南先锋证券构建 TPS AI，将 T'FOX 对话式助手与 AI Insight 融入 TPS Mobile AI 的关键用户旅程。
查看 TPS AI 客户案例 ↗
Nanoco / Ampo：连接经销商、SAP 与多渠道业务
CoderPush 为 Nanoco 的电气产品生态构建 Ampo 经销商电商平台，运行于 AWS，并连接 SAP HANA Cloud、复杂促销、移动服务和 B2C 渠道。
查看 Nanoco / Ampo 客户案例 ↗数据和系统的边界由谁决定？
在讨论模型之前，先明确数据从哪里来、存放在哪里、谁能访问、日志会记录什么、哪些操作需要人工审批，以及发生错误时如何停止或回退。对于企业知识问答，还应讨论内容更新、检索质量和错误答案的评估方式。
值得让候选团队画一张简明的数据流图，并标出云账户、环境、权限和外部系统的边界。这样更容易发现提案中尚未回答的问题。
AWS 账户、代码和成果归谁所有？
在签约前写明：云账户由谁持有，源代码和基础设施配置存放在哪里，模型提示词与评估数据如何交付，第三方服务由谁采购，以及合作结束时如何移交访问权限和运维文档。
这些问题没有适用于所有项目的固定答案。关键是双方在报价和排期确定前达成书面约定，避免上线后才发现团队无法独立运营系统。
跨国协作如何验收和交接？
越南团队能否提供中文或英文的需求沟通，应在第一次会议确认。随后要求对方说明固定会议节奏、需求变更流程、阶段验收标准、缺陷处理时间和上线后的支持方式。
一次有价值的技术讨论，应该留下具体产出：问题清单、初步架构、关键风险、下一阶段交付物与责任人。如果会议结束后只得到一份通用公司介绍，通常还不足以判断合作是否合适。
报价是否包含长期运营成本？
比较报价时，把一次性开发费用与持续费用分开。持续费用可能包括模型调用、数据处理、监控、评估、基础设施和维护。请候选团队说明哪些假设会改变成本，例如使用量、响应速度、数据更新频率和人工审核比例。
要求给出成本监控和定期复盘方法，比要求一个未经验证的“固定 AI 成本”数字更有用。
第一次沟通，可以直接问这五个问题
- 您能提供可核验的 AWS 合作伙伴资料，以及与本项目相关的资质类别吗？
- 哪个公开案例最接近我们的业务场景？团队实际负责了哪些部分？
- 我们的 AWS 账户、数据、代码和部署流程由谁控制？
- 从原型到生产，您会设置哪些质量、安全和成本验收点？
- 项目结束后，我们的内部团队如何接手运行和修改系统？