把 AI 从「AI 团队」推向「全员」
公司 AI 普及的整体规划与时间表：两个平台、一套基础设施、一条知识沉淀路径。
两份名单 · 谁对应什么
一个容易混淆但很关键的点：Spira 是一份独立名单，其余四件事共用同一份名单。
Spira AI 名单 · 35 人
作用 · 全员的 AI 内容创作入口：多模型对话 + 生图 + 生视频 + 工作流 + AI Influencer 海外营销，浏览器即用、不挑终端。
名单 · 全员广覆盖，一份独立的 35 人席位名单，与下面四件事的人群不挂钩。
DeepAI 名单 · ~50 人
作用 · 核心人员的深度工程与沉淀通道：多模型 API（含 Claude Code）做 Vibe Coding、Agent 编排、自动化，并把 Context / Memory / Harness 沉淀成组织资产。
名单 · 7 部门口径的核心名单，一份名单贯穿四件事——电脑发给谁、Token 配给谁、谁上 GitHub 沉淀，都按它走。
时间表 · Milestone
六个大里程碑，从平台培训一路推进到全公司业务建模与 ontology 建设。
前期规划、谈判、签署
整体方案规划、平台选型调研、与供应商谈判；Spira + DeepAI 两份合同已由 COO Andy 签署。
Spira AI 培训和推广
线上培训（Yuna 主讲）+ 35 席推广上手；Marketing 已先行出样板。
电脑采购到位 + VPS 配置到位
电脑本周四到货、统一发放；VPS 三层资源池采购与配置到位。
DeepAI 培训 + setup
统一安装与培训（Luoking + Howard 主讲）、底层模型接入；后续按周做 weekly monitoring（用量统计与复盘）。
GitHub 培训沉淀
GitHub 接入与上传培训，把产出收敛进组织仓。
全员正常使用，业务建模与沉淀
所有同事进入正常使用；公司知识、Context / Memory / Harness 与业务建模开始全面沉淀。
全公司业务建模与 ontology 建设
AI Team 完成对全公司业务情况的抽象、建模与 ontology 建设。
两个平台 · 为什么要分两层
Spira AI
全球 AI 能力中枢：多模型对话（Gemini / Claude / OpenAI）+ 生图 + 生视频（Seedance / Sora / Veo / Kling）+ 工作流 + AI Influencer 海外营销。
- 对终端要求低 —— VPN + 浏览器即可，不需要换电脑
- 按席位计费（35 席），面向市场 / 注册 / PR / IR / 总裁办 / 国际化 / BD / 质量 / HR / AI
- 沉淀的是「创意与文案」的工作流模板与 Prompt
DeepAI
底层多模型 API 直连（含 Claude Code）：在 IDE / Terminal / Agent SDK 里做 Vibe Coding、Agent 工作流编排、数据管线自动化。
- 需要高性能终端（Windows ThinkPad X1 / MacBook，32G+），因此配套电脑升级
- 按 Token 配额（部门切分），耦合 2025 年终奖励基金
- Context / Memory / Harness 全量留存 → 团队级 + 公司级工程知识资产
第一件事 · Spira AI 的推广与培训
已经在跑 —— Marketing 部门先行
目前已有同学在用 Spira AI，市场部已经在做视频和海外推广，并取得了一定成效。这是"先有样板、再铺全员"的打法。
线上培训 —— 周二晚，Yuna 主讲
本周二晚组织 Spira AI 线上培训，由 AI 团队 Yuna 主讲，把平台能力、典型场景、操作路径一次讲透，35 位使用者统一上手。
飞书群 —— 协同与答疑
建立 Spira AI 飞书群，纳入全部使用者与相关负责人，承载日常协同、问题反馈、案例共享与整体推进。
接下来的工作安排 · 四件大事
VPS 的采购与升级
从 558 条候选里选出三层资源池方案：全员基础层、DeepAI 使用者池、核心高管层。先出方案、再优化。
电脑的采购到位与发放
DeepAI 使用者配套高性能终端，主力为 Windows ThinkPad X1（部分按需选 MacBook），由大家主动选择，按 7 部门口径更换。设备本周内到位。
DeepAI 的整体推广与培训
电脑到位后统一安装与培训；按周 / 月统计 Token 用量并耦合 2025 年终奖；建立运维飞书群。
GitHub 接入与上传培训
建 ISO 组织仓 → 给部门 / 重度用户分配子仓 → AI 团队统一治理，把个人工作沉淀成公司资产。