硬件与模型
从设备到模型运行环境一次配置完成。
- 异构 GPU
- 高速网络
- 主流开源模型
- 企业模型
- 多模态推理
本地 AI 工作站｜开箱即用，数据留在本地
面向个人、研发团队和小型业务团队，在本地完成模型推理、知识检索与智能体任务。
智能体与应用
把模型能力接入日常工作，不改变现有业务边界。
- 工具调用
- 任务编排
- MCP
- 知识库
- 文档处理
- 自动化任务
适用场景
- 个人开发与学习
- 研发测试与模型验证
- 小型团队知识协作
- 私有数据敏感场景
- 01设备选型
- 02模型配置
- 03应用接入
- 04本地运行
扩展规模，不更换能力体系
同一套架构从单机运行延伸到集中管理，能力按业务规模逐步增加。
算力底座
从单机 GPU 到资源池化
模型服务
统一管理、发布与调用
智能体平台
多智能体编排与工具集成
应用与治理
权限、审计与生命周期管理
企业 AI 集群｜统一算力、模型服务与安全治理
面向业务部门和数据中心，将多节点算力、模型服务、知识接入和权限管理纳入统一平台。
算力资源
集中纳管异构 GPU 与服务器节点。
- GPU 资源池
- 多节点部署
- 实时监控
- 弹性扩展
- 高可用
模型服务
统一处理模型上线、版本和推理资源。
- 推理后端
- 模型生命周期
- 推理加速
- 负载调度
AI 平台
连接企业知识、数据与智能体应用。
- 企业知识库
- 多数据源
- MCP 服务
- 智能体编排
治理安全
把访问边界和操作责任落实到平台。
- AI 网关
- 角色权限
- 操作审计
- 数据边界
- 01资源纳管
- 02模型上线
- 03知识接入
- 04权限与运营
业务增长时，部署方式随之升级
从个人使用到跨部门协作，算力、并发、治理与可用性逐步增强。
01
个人与小团队
本地工作站，快速验证与开发
低并发 · 轻量运维02
业务部门
共享平台，团队协作与复用
中等并发 · 集中管理03
数据中心
企业集群，规模化与高可用
高并发 · 安全治理工作站与企业集群对比
从团队规模、运维方式和可用性要求判断适合的部署方式。
| 对比维度 | 本地 AI 工作站 | 企业 AI 集群 |
|---|---|---|
| 适用团队 | 个人、研发、小型团队 | 中大型企业、跨部门团队 |
| 部署规模 | 单机部署 | 多节点集群部署 |
| 并发协作 | 单用户或少量并发 | 多人并发与多应用协同 |
| 运维管理 | 本地管理，简单运维 | 集中运维、统一监控与告警 |
| 可用性要求 | 一般可用性 | 高可用、容灾与业务连续性 |
行业解决方案
从业务流程出发，再确定算力配置
选择一个典型场景，查看业务流程、系统架构、部署要求和推荐产品。
01 / 软件研发
本地代码助手
把代码智能放进研发环境，而不是把代码送出企业边界。
在企业内网运行代码补全、生成、重构和检查服务，代码与日志保留在本地。
- 私有化部署
- 自然语言生成
- 逻辑检查
业务流程
- 01接入研发环境
对接 IDE、代码仓库、知识库与权限体系，明确代码和数据边界。
- 02部署模型服务
依据模型规模、并发量和响应目标匹配 GPU、内存与推理框架。
- 03编排研发能力
组合补全、生成、重构、问答、代码审查与流水线工具。
- 04持续评估优化
以企业代码集和真实任务验证质量、时延、吞吐与资源利用率。
方案架构
04
研发入口
IDE 插件、代码门户、CI/CD 和团队知识库。
03
智能体与工具
代码检索、上下文组装、权限校验与工具调用。
02
模型服务
代码模型、通用大模型、向量检索与推理服务。
01
算力底座
Intel、AMD 或国产处理器与多 GPU 服务器组合。
部署要求
- 企业内网或隔离网络部署
- 按团队并发和模型规模弹性配置
- 接入现有身份、代码仓库与审计体系
预期成效
- 缩短查找资料与重复编码的路径
- 让代码资产与研发规范进入模型上下文
- 以真实任务持续衡量质量和响应体验
推荐产品
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