在AI技术重塑商业格局的当下，越来越多企业渴望借助AI实现业务升级与创新。据Gartner预测，到2027年中国80%的企业将采用多模型生成式AI策略，以满足多样化功能与本地部署需求。与此同时，Gartner也指出，当下75%的企业正陷入"技术落地困境" —— AI部署的复杂性、安全性与高成本成为主要障碍，仅有少数项目能真正转化为商业价值。

为了克服上述挑战，网心科技推出一站式AI私有化部署方案，以全流程、全场景服务助力企业AI就绪。

全链路数据防护，筑牢企业AI安全防线

企业在使用公有AI服务时，数据上传至第三方平台，面临数据泄露、滥用等安全隐患。IBM《2024 年数据泄露成本报告》指出，全球数据泄露事件的平均成本在2024年已攀升至488万美元，较上一年增长10%，为疫情以来的最大年度涨幅。尤其是在金融、医疗等行业，核心数据一旦泄露，损失难以估量。

网心科技一站式AI私有化部署方案，将AI运行环境搭建于企业本地，数据全程在企业内部流转，从源头杜绝数据外泄风险。

01 身份与权限管控

配备多层级数据安全防护体系，通过严格的用户身份认证、细粒度权限管控，确保仅授权人员可访问关键数据。

02 全生命周期加密

采用先进的网络通信加密算法对静态存储、传输及处理中的数据进行全生命周期加密。

03 综合的安全服务

提供专业级数据备份与灾备、API安全、第三方组件管理、合规性跟踪等服务。方案还支持企业根据自身需求定制数据访问审计策略，实现数据操作全程可追溯。

智能算力调度管理系统，释放算力潜能

网心科技基于海量的分布式算力节点与云原生技术架构，构建了支持多集群、多租户的智能算力调度管理系统，实现跨地域分布式算力节点的统一管理，为企业提供高效、弹性、低延迟的算力服务。

智能算力调度管理

定制化AI模型，精准适配企业业务场景

通用大模型并非针对特定行业设计，在应对复杂多样的垂直应用场景时存在短板。网心科技可以为不同行业、不同业务场景提供专属模型部署方案，例如支持本地环境完成垂类语料数据训练，以及借助预训练、模型合并、监督微调以及直接偏好优化（DPO）等方法，让模型训练输出的结果深度契合企业业务流程，解决“通用模型难以适配专属业务”等问题。

模型私有化部署流程