为什么本地化
2026，私有化从「可选」变「强制」
大模型一体机市场 2026 年预计突破 2900 亿元，同比增长超 137%。政务、金融、医疗等行业的强监管场景，核心数据严禁出域，公有云 API 已无法合规。
私有化算力底座
一体机 / 信创算力栈，预装推理引擎、模型管理与可视化运维，开箱即用，适配国产 NPU/GPU。
行业 Agent
政务公文、制造质检、医疗辅助、企业知识问答等场景 Agent，在数据安全域内自主执行。
RAG 企业知识库
把产品资料、工艺文档、资质专利结构化重组，成为大模型可信赖的权威信源，抑制幻觉。
运维托管与 Token 计量
持续运维、模型微调与升级；Token 消耗可计量、可追溯，让 AI 从模糊支出变成可管理成本。
交付流程
从评估到持续托管
算力与场景评估
测算 Token 用量、并发与合规边界，确定一体机规格与信创适配要求。
私有化部署
硬件上架、系统与安全组件预集成，数据接入与网络隔离配置。
知识库与 Agent 构建
搭建 RAG 知识库，按业务场景构建并调优行业 Agent。
集成与上线
对接企业微信等入口，嵌入业务系统，完成首轮验收。
运维与迭代
持续托管、模型升级、Token 计量报表与效果复盘。
行业方案
为数据敏感行业而生
政务
公文智能、政策问答、一网统管
制造
质检视觉、工业 Agent、知识库
医疗
病历辅助、合规私有化部署
金融
风控、投研、合规本地算力
常见问题
关于本地部署
本地部署和调用公有云 API 有什么区别？
本地部署的数据全程不出企业机房，满足政务、金融、医疗等强合规要求；且当 Token 月消耗超过临界点，私有化综合成本可降至 API 的 1/3 到 1/5。
是否支持信创与国产算力？
支持。我们适配昇腾、海光等国产 NPU/GPU 与国产操作系统、数据库，完整纳入信创安全测评清单。
企业自己集成大模型很难吗？
很难。需同时解决算力调度、模型适配、数据接入、存储、网络、安全隔离与运维。我们提供全栈交付与持续托管，开箱即用。
和 GEO 有什么关系？
本地 Agent 把企业能力沉淀为可信知识，GEO 让这些能力在 AI 搜索中被准确推荐——内部智能与外部可见，构成完整闭环。
部署大概需要什么规格的算力？成本如何？
视场景而定：轻量问答可跑在边缘 / CPU；多模态与高并发需 GPU 一体机。我们按真实 Token 负载规划，当月度消耗超过临界点，私有化综合成本可降至公有云 API 的 1/3–1/5。
一体机预装哪些软件栈？
预装推理引擎、模型管理、向量数据库、RAG 框架与可视化运维面板，开箱即用；可选配信创底座与国产大模型，纳入信创安全测评清单。
RAG 知识库如何抑制幻觉、保证答案准确？
通过权威信源清洗、结构化切片、权限隔离与引用溯源，让每个回答都能回溯到具体文档；配合人工复核与定期复训，把幻觉控制在业务可接受范围内。
能和我们已经有的企业微信打通吗？
可以。企业微信作为安全的人机协同入口，员工在企微内提问，本地 Agent 在数据安全域内作答，结果回写业务系统，形成「私有化企业 AI 中台」。