该白皮书围绕私域大模型部署展开，涵盖发展概述、部署要点、应用场景、未来展望等内容，为企业智能化转型提供全面指引。

AI 大模型应用发展概述

面临挑战：高端算力芯片成本高且供应受限，闭源模型私域部署困难，国产芯片生态适配存在难题，急需国产算力与开源模型。

产业生态重构：以 DeepSeek 为例，其推出多种模型系列推动 AI 大模型落地，开源重构产业生态，降低门槛，加速 AI 在各行业应用。

私域大模型部署概述

部署需求分析：客户端需求包括数据安全隐私保护、定制化、高性能低延迟、合规性、成本控制、模型稳定性可控性。

部署模式分析：对比公有云大模型服务、本地化一体机部署、混合部署三种模式，AI 大模型一体机是私域部署的优选，如超云相关产品。

部署流程步骤：涵盖需求分析与规划、数据治理与知识工程、模型选型与训练调优、系统部署与集成、测试验证与上线、持续运营与迭代。

算力基础架构部署：算力部署依行业和模型需求确定硬件架构；存储部署按数据处理阶段和模型规模选择架构；网络部署根据场景定制；安全部署包括硬件、软件和数据安全设计。

算法软件栈部署：操作系统需国产化、安全兼容；AI PaaS 平台提供全生命周期管理；运维平台聚焦异构算力管理和任务效能优化；大模型选择需综合考虑业务价值、数据安全和成本。

数据治理与知识工程：构建数据治理体系，实施知识工程，实现数据与知识协同应用。

私域大模型场景 / 行业应用

行业应用：在政府、金融、医疗、教育、制造等领域发挥重要作用，推动业务模式创新和智能化转型。

私域大模型的展望和总结

市场展望：供需双侧协同，推动市场从技术创新驱动向场景价值驱动转变，私域大模型将成企业智能化转型必需品。

技术演进：硬件架构升级突破瓶颈，模型能力实现效率与能力双重跃迁。

行业发展：深度融入行业业务流，重构产业价值链条，各行业进入 “场景定义模型” 时代。

社会影响：具有正负两方面影响，需在效率提升与社会风险间寻求平衡，引导其向普惠、可持续方向发展。