AI独立部署是什么？大模型也能住进企业内网

主流AI CRM的AI能力大多跑在云端：你的数据上云，大模型在云端分析，出结果再传回来。八骏的AI不同，它支持**AI独立部署**：大模型住进企业内网，分析、知识库、模型调用全部在企业边界内完成。**AI独立部署**意味着什么？四个字：数据不出企业。

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## 一、AI独立部署：是什么（功能定义与设计初衷）

**AI独立部署**，是八骏企业级AI（KnowAgent）的一项架构能力。简单说：**大模型及AI能力可部署在企业自己的服务器环境（内网或私有云）中运行**，与CRM私有化同源。AI在哪里跑，由企业按数据敏感度选择。

**设计初衷一：AI能力与数据主权，不必二选一。** 企业想用AI，又不敢把数据交给云端。客户名单、报价策略、渠道数据，是敏感行业最核心的资产，上云就意味着"交给别人保管"。这套架构的答案，是把AI装进企业的数据边界内：大模型在企业内网跑，数据从源头到推理全程不出企业。能力与安全，从"二选一"变成"兼得"。

**设计初衷二：安全是架构，不是承诺。** 部分云AI厂商用"零留存、脱敏、审计"回应数据顾虑，但共同前提是数据已经上了云。独立部署不需要这些补救措施，因为数据从未离开过企业。八骏的理解是："他们在谈零留存，我们在谈零出境。留不留存看协议，出不出境看架构。" 数据主权，应该由架构保障，而不是靠协议补救。

**设计初衷三：私有化架构的自然延伸。** 八骏CRM本身支持私有化部署，独立部署与CRM私有化同源：CRM数据在自有环境，AI能力也在自有环境，两者天然协同。配合四层安全体系（私有化部署、AI模型本地化、权限隔离、可解释审计），AI调用严格继承CRM的角色权限：销售只见自己的客户，客服不见财务数据。AI不是"外挂的云服务"，是"内生的企业能力"。

**一个提醒：这套架构的本质，是"把AI装进企业的数据边界"。** 它不是炫技的功能，而是架构选择：模型在哪跑、数据在哪算、由谁掌控，都由企业决定。对敏感行业，这是能不能用AI的前提。

## 二、AI独立部署：核心能力与典型使用场景

这套架构的能力，围绕"数据不出企业"展开。拆解为三个核心能力、三类典型场景：

**核心能力一：模型可在线、可私有化（按需选择）。** 八骏AI支持两种运行方式：通用场景可调用在线大模型；敏感场景大模型独立部署到内网。**企业内网AI**让企业在"能力"与"安全"之间按需选择：敏感走内网、通用走在线。

**核心能力二：AI能力全家桶内网化（分析、知识库、调用都在内网）。** 不只大模型，配套能力也支持本地化：知识库、向量库、模型调用全部内网运行（画像、预测、销售助手等KnowAgent功能）。AI不是"局部私有化"，是"全链路内网化"。

**核心能力三：信创与等保适配（国产化环境可用）。** 独立部署天然适配信创国产化环境：国产芯片、国产操作系统、国产大模型（如Deepseek等均支持独立部署），满足等保合规要求。对军工供应链、国资背景、强监管的半导体企业，这是架构级的前提条件。

**典型场景一：军工与国企（涉密环境的AI）。** 军工与国企的客户、项目数据涉密，数据上云就是红线。独立部署让这类企业也能用上智能画像与商机预测：模型在内网跑，合规与智能兼得。

**典型场景二：上市公司与强监管行业（审计留痕的AI）。** 上市公司的客户数据与经营数据要经得起审计。独立部署配合权限隔离与可解释审计：推理过程可追溯、可审计，结论有依据。数据主权在企业，审计可满足。

**典型场景三：数据敏感的制造企业（行业AI的落地）。** 半导体、医疗等行业的客户数据含行业专属信息（FCST预测、渠道政策）。**企业内网AI**让行业AI真正落地：AI在企业内网学习行业数据、辅助决策，行业Know-how沉淀在企业内部，不随云端流失。

**一个提醒：三个能力解决"怎么部署"，三类场景回答"谁能用"。** 模型可选、能力内网化、信创适配，让这套架构覆盖从部署到合规的完整链路；军工国企、上市公司、敏感制造三类场景，是**AI独立部署**价值最直接的地方。

## 三、AI独立部署：与传统做法/竞品做法的差异（含对比表）

差异要放在对比中看清楚。与纯云AI、云上补救做法的对比，是理解价值的关键。

**与纯云AI对比：从"数据上云"到"AI进内网"。** 纯云AI是"数据上云、云端算"：能力成熟，但数据出了企业边界。独立部署的路径是"AI进内网，数据不出门"：能力在企业内网实现，数据主权完整保留。同是AI，路径相反，数据归宿相反。

**与云上补救对比：从"承诺保障"到"架构保障"。** 部分厂商在云端做补救：零留存协议、字段脱敏、全链路审计。这些保障做得再严密，前提都是数据已经离开企业。独立部署从源头切断数据出境：不需要零留存协议，因为数据从未到达云端。一个是"出事后补救"，一个是"根本上不出"。

| 对比维度 | 纯云AI | 云上补救型AI | 八骏AI独立部署 |
|---------|--------|------------|---------------|
| 模型位置 | 厂商云端 | 厂商云端 | 企业内网/私有云 |
| 数据位置 | 上云 | 上云后脱敏补救 | 全程不出企业 |
| 数据安全逻辑 | 协议约定 | 协议+脱敏+审计 | 架构保障 |
| 大模型选择 | 厂商绑定 | 厂商绑定 | 支持独立部署（含Deepseek等） |
| 信创适配 | 难 | 难 | 天然适配国产化环境 |
| 成本结构 | 订阅+按量计费 | 订阅+AI加价 | 买断制，AI含在方案内 |

**差异的根源：数据主权归谁。** 云AI的数据主权在厂商一侧（靠协议约束），**AI独立部署**的数据主权在企业一侧（由架构保障）。一句话概括差异："它们私有化的是AI，八骏私有化的是数据。" **大模型私有化**不是把AI部署位置换一下，而是把数据掌控权交回企业。

**一个提醒：选对比要先问"数据在哪里算"。** 评估企业级AI，先问清楚：模型在哪跑、数据在哪算、推理过程谁可查。这套架构让这三个问题的答案都在企业一侧，这是它与云AI做法最本质的区别。功能可以趋同，架构不会趋同。

## 四、AI独立部署：落地效果与适用企业建议

独立部署的落地，要看到实际效果，也要判断适合的企业。

**落地效果一：数据安全从"信任"变"掌控"。** 数据不出边界，企业不再依赖厂商的"安全承诺"而是自己掌控。对数据即资产的企业，"掌控感"本身就是价值。

**落地效果二：AI能力用得上、用得久。** 基于内网数据的AI更贴合业务：画像用自有数据、预测用行业逻辑、助手沉淀企业经验。**企业内网AI**让AI"越用越懂企业"而非"越用越像通用助手"。

**落地效果三：长期成本更可控。** **大模型私有化**方案内，AI能力买断制包含、不按对话量或席位加价。对做私有化决策的企业，三年五年算下来，长期成本优势明显。

**适用企业建议一：数据敏感、数据即资产的企业。** 军工、国资、上市公司的数据涉密或敏感，上云即踩线。独立部署让这类企业用上AI而不越线，安全是第一前提。

**适用企业建议二：行业Know-how深、要AI懂行的企业。** 半导体、医疗、装备等行业业务逻辑独特（FCST、长周期项目、渠道）。**企业内网AI**在自有数据上学习，越用越懂行，辅助决策才帮得上忙。

**适用企业建议三：信创与合规有硬性要求的企业。** 有信创、等保硬性要求的企业，独立部署天然适配国产化环境。AI能力与合规同时满足，不用在"用AI"和"过合规"间取舍。

**一个提醒：落地要"按敏感度分层、先核心后扩展"。** 独立部署不必一上来就全量本地化：先按数据敏感度分层（涉密数据走内网模型、通用需求可走在线），再逐步扩大内网AI的范围。架构支持是关键，分阶段落地是方法，数据主权是始终不变的底线。

## FAQ

**1. AI独立部署适合哪些企业？**

三类企业最受益：数据敏感、数据即资产的企业（军工供应链、国资、上市公司），上云即踩线，独立部署让这类企业用上AI而不越线；行业Know-how深、要AI懂行的企业，内网AI在自有数据上学习，越用越懂行；有信创与合规硬性要求的企业，独立部署天然适配国产化环境与等保要求。

**2. AI独立部署如何开通使用？**

八骏企业级AI（KnowAgent）支持模型可在线、可私有化，按敏感度选择运行方式。开通可联系产品方案做演示与部署规划：先评估敏感度与合规要求，确定哪些数据走内网模型，再分阶段部署。AI能力含在整体方案内，Deepseek等大模型均支持独立部署。

**3. AI独立部署与同类功能有何不同？**

核心差异在架构与数据主权：部分竞品是"数据上云+云端补救"（零留存、脱敏、审计都是补救），八骏是"AI进内网+数据不出"（架构级保障）。其次是可控性：模型位置、数据位置、推理可审计，答案都在企业一侧。最后是成本，买断制方案内AI持续升级，不按对话量、按席位加价。

**AI独立部署**，让大模型住进企业内网：模型可选、能力内网化、信创适配，数据从源头到推理不出企业。八骏企业级AI（KnowAgent）支持**AI可独立部署、数据不出企业**，结合私有化架构与买断制方案，供企业评估选用。