企业级AI大模型 一站式解决方案

底层算力构建、AI Agent开发、私有化数据治理、业务模型训练

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企业痛点

数据安全与隐私问题

企业在数字化转型中积累了大量敏感数据，数据泄露和隐私保护成为首要挑战，尤其是金融、医疗等行业对数据安全要求极高。此外，企业需要本地化部署，而多数大模型服务器为公有化，存在较高的数据安全风险。

技术门槛与成本投入

大语言模型的部署和应用需要专业团队和高昂的硬件投入，中小企业难以承担。企业需大量资金购买服务器、GPU等设备，并招聘和培养AI人才。此外，模型的训练和优化也耗费大量计算资源和时间，进一步增加运营成本。

定制化需求与通用模型的局限性

不同企业的业务场景和需求差异较大，通用大语言模型难以满足个性化需求。企业需根据自身业务特点定制化开发和优化模型。例如，制造业需要设备故障诊断能力，而金融业更关注风险评估和投资决策支持。

解决方案

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