企业本地 AI

把企业 AI 部署边界,先在本地说清楚

本地 AI 不等于先买一台高配置设备。数据是否离开本地、任务类型、模型规模、并发与验证目标,会共同决定 GX10 或 GPU 工作站是否合适。

  1. 01
    数据边界

    哪些资料需要留在本地,谁可以访问和维护。

  2. 02
    任务类型

    知识库、Agent、推理、开发验证或轻量训练。

  3. 03
    模型与并发

    模型规模、上下文、用户数量与响应预期。

配置思路

先确认影响结果的关键条件

方案页提供沟通框架,不替代最终配置确认。实际设备、部件和服务内容以双方确认的配置单为准。

01

先做任务验证

用代表性数据和流程验证价值,再逐步确认硬件与部署范围。

02

区分统一内存与显存

GX10 的 128GB 为统一系统内存;与独立 GPU 显存方案应分别评估。

03

运维纳入方案

系统、模型、知识库更新、权限和备份需要共同规划。

确认流程

从现场与任务出发,逐步收敛配置

  1. 01

    定义一个真实任务

    选择知识检索、问答、Agent 或开发验证等明确目标。

  2. 02

    准备代表性数据

    确认数据类型、规模、权限与脱敏边界。

  3. 03

    验证并收敛配置

    依据模型、并发、响应和运维要求选择算力方向。

下一步

把现场条件整理成一份配置需求

提交应用、接口、软件、数量与交付目标,由人工继续确认配置边界。

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