私域大模型部署白皮书.docx

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—2025年2月—

引言INTRODUCTION

引言

INTRODUCTION

未来已来，唯变不变。

私域大模型正在重写智能化的底层语法—它不是算力的军备竞赛，而是认知边疆的开拓征途。

当机器开始理解业务的‘暗知识’，我们终将见证：

那些曾经固化的产业边界，都会在智能涌现的湍流中，重构为新的价值大陆。

目录

CONTENTS

AI大模型应用发展概述

1.1AI大模型应用落地，面临诸多挑战

1.2AI产业生态重构，加速AI落地千行百业

PART1

私域大模型部署概述

2.1部署需求分析

2.2部署模式分析

122.3部署流程步骤

需求分析与规划阶段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

152.4算力基础架构部署

算力部署存储部署网络部署安全部署

282.5算法软件栈部署

操作系统

AIPaaS平台运维平台

AI大模型

382.6数据治理与知识工程

数据治理体系构建知识工程实施

数据与知识协同应用

PART2私域大模型场景

PART2

PART

PART3

自然语言处理类计算机视觉类

语音识别与合成类

473.2行业应用

政府领域：智慧治理与公共服务创新金融领域：风控升级与精准服务

医疗领域：精准诊疗与高效管理教育领域：个性化学习与资源普惠制造领域：智能制造与供应链优化

PART

PART4

4.1市场展望

4.2技术演进

4.3行业发展

4.4社会影响

4.5.观点总结

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PART1

AI大模型应用发展概述

PART1|AI大模型应用发展概述

AI大模型应用落地，面临诸多挑战

大模型是人工智能发展的重要方向，其必要性体现在推动技术进步、促进经济发展、提升国家竞争力等多个层面。发展大模型已成为全球共识，也是我国实现科技自立自强、建设科技强国的必然选择。

AI大模型近年来在模型规模、架构创新、算法优化、训练方法、场景应用等方面上取得了显著突破，但在实际应用中仍面临诸多挑战：

高端算力芯片成本高昂且供应受限

高端算力芯片成本高昂且供应受限

大模型参数激增推高算力需求，模型训练算力成本极高，国产芯片算力密度与生态成熟度仍落后，同等任务需更多硬件堆叠，叠加电力、散热等边际成本，整体训练费用可达数千万美元级。目前仍依赖进口高端芯片，成本飙升，且受出口管制导致供应受限。

闭源模型私域部署困境

闭源模型私域部署困境

闭源模型（如GPT系列）无法本地化部署，迫使企业将敏感数据上传至第三方平台，存在泄露风险，并且按token收费的商用模式使得企业模型成本居高不下，虽然有部分开源模型可用，但技术支持不足，企业技术力量难以支撑，开源模型的开发成本对企业也难以承受。

国产芯片生态适配难题

国产芯片生态适配难题

国产芯片虽性能提升，但软件栈与CUDA/TensorFlow等国外框架兼容性差，迁移成本高，且开发者生态薄弱，缺乏成熟工具链支持，企业客户也对基于信创平台的模型性能和稳定性存在担心。

迫切需要高性能、高安全的国产算力+国产开源模型

迫切需要高性能、高安全的国产算力+国产开源模型

受限于行业数据壁垒、客户数域的限制，而传统的x86平台+国外软件生态因安全问题存在风险和合规问题。

AI产业生态重构，加速AI落地千行百业

2025年DeepSeek的出现，对AI大模型落地给与极大的推动，本白皮书以DeepSeek分析为例：

推出千亿级通用大模型V3系列

如DeepSeek-V3，基于先进的架构，具有强大的通用性和泛化能力，能够处理多种复杂任务。

推出DeepSeekR1系列推理模型

如DeepSeek-R1-671B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-70B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-

Llama-8B等不同参数量规模。

推出行业垂直模型

医疗领域DeepSeek-Med、金融领域DeepSeek-Fin、法律领域DeepSeek-Legal、教育领域DeepSeek-Edu。

通过三种模型系列，极大的促进了AI大模型落地的点（私有场景）—线（垂直行业）—面（通用场景自然语言大模型）模型发展。

DeepSeek开源重构了AI产业生态，DeepSeek通过算法优化创新与软硬协同显著降低模型算力成本，同时国产算力

+开源国产模型适配将更容易，极大降低技术门槛，并且开源模型的性能表现比肩世界领先的闭源模型，甚至在某些方面实现超越，未来优质模型获取将更加简单，从而导致闭源模型API服务降价，甚至