深度探索：国内企业加速大模型私有化部署，智算云发展迈入新阶段

在信息技术日新月异的今天，以DeepSeek为代表的国内大模型逐渐深入各行业，企业级私有化AI部署也迎来了前所未有的规模化发展新阶段。自2025年2月以来，越来越多的企业意识到大模型技术对提升运营效率、优化决策过程的重要性，这一转变不仅引领了私有化部署的潮流，还为智算云的快速发展注入了新动能。

为了全面了解当前大模型在行业企业用户中的部署需求与发展现状，尤其是云化部署场景的实际诉求，云计算标准与应用工业和信息化部重点实验室于4月28日发布了《企业级大模型私有部署及智算云应用调研结果》。此次调研共回收了400多份来自制造、金融、医疗、教育等多个行业的有效问卷，充分反映了企业对大模型私有化部署的强烈兴趣。

调研结果显示，自DeepSeek开源大模型发布以来，企业私有化部署的意愿从33.25%跃升至88.75%。有越来越多的企业希望通过私有化部署来保障数据隐私，同时降低运营成本。当前最大的挑战则在于算力资源调度与多种模型管理，标准化建设及适合的硬件成为企业亟待解决的问题。

企业规模与行业集中度的现状分析

调研结果显示，500人以上企业中有57.70%的比例对大模型私有化部署表示浓厚兴趣。这一趋势同样在201-500人和200人以下企业中显现出长尾效应，中小企业对于私有化部署的需求逐渐高涨。参与调研的企业主要集中在制造、金融、医疗、教育及信息技术等五大行业，五者业务占比高达72.74%。这些行业内的企业用户对大模型的需求及应用场景具有明显的差异化特点。

区域上来看，调研覆盖了全国32个省、直辖市和自治区，沿海区域的参与度相对较高，北京、广东、上海、江苏、山东五个地区的企业用户占比达到55.99%，显示出经济发达地区对大模型私有化应用的高关注度。

企业私有化部署的核心问题及挑战

在调研的深入过程中，企业在大模型私有化部署中面临着三大核心问题：技术能力不足、投入成本偏高以及缺乏完整的管理。这些问题亟待解决，特别是算力管理、模型管理及运营管理三个方面的挑战尤为突出。对于算力管理如何实现异构硬件的高效调度与资源利用至关重要；而模型管理则需要对多种大模型进行全生命周期的管理与调优；运营管理则应帮助企业实现低代码的AI应用落地，以满足日益增长的AI运营需求。

在此背景下，即便DeepSeek开源大模型给企业提供了便利，企业私有化部署的主要困难依旧包括算力管理的硬件配置、模型管理中的多模型协调，以及运维管理中的资源调度和效能提升。

行业专家的见解与未来展望

在智算云创新应用的专题研讨会期间，来自各个行业的专家对大模型私有化部署的需求以及优势进行了深度探讨。例如，上海市的专家表示，数字的建设也需要通过人工智能的基础设施进行智算优化，提升政务服务的效率，形成更加高效的城市治理体系。而在电力工程设计行业，专家则提到要融合传统设计工具与大模型技术，需要注重AI的适配与融合，避免盲目应用。

同时，一些企业如国任保险及建设银行等也逐步将深度学习模型引入到自身的业务中，新业务场景的不断探索让企业对私有化部署产生了更高的期待。对于农业、医疗等行业，随着对数据隐私和本地化需求的关注，企业希望以大模型的私有部署来解决这些问题，未来的技术标准化改革显得尤为迫切。

从长远发展来看，智算云的标准化工作是实现企业级大模型规模化应用的关键。云计算相关技术的不断进步，将助力不同算力资源之间的有效融合与便捷利用，促进AI与各行业协同发展，既能提升企业对大模型的应用效率，又能在数据安全及合规等方面提供更好的保障。

国内企业在大模型私有化部署的道路上正在不断探索，随着技术的成熟与标准的完善，智算云将成为引领行业未来发展的重要支撑。企业与研究机构的协同，以及加强各行业间的交流与学习，将为未来的AI应用开创更广阔的可能。