为什么很多企业倾向于私有化部署AI大模型？

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最近有人问我：为什么有些企业要求私有化部署AI大模型，难道直接使用大模型产品不香吗？

对于这一点，我只能客观地说：两者各有千秋。

不过，有些企业优先选择在云端或本地私有化部署AI大模型，未必是因为其他，很可能是基于以下几种考虑：

Part.1 行业特殊性考虑

比如金融、医疗等行业对客户数据和隐私保密性要求非常高，行业私有数据的泄密，很可能给社会及个人带来严重影响，机构自身也会因为信任危机，导致客户灾难性流失，所以这类行业在使用大模型产品时，对私有化训练和部署的需求会相对更高。

而他们选择在云上或本地私有化部署模型服务的很大一部分原因，就在于深度保障业务数据传输、存储、训练和使用全流程的安全可控，杜绝潜在风险，让客户更放心。

Part.2 数据性资产保护

对于某些特定领域或业务的企业来说，数据本身就是资产。

虽然目前公有云的安全防护体系已经相当成熟，但面对复杂的网络环境和潜在的安全漏洞、网络攻击等，加上某些基于公有云服务的大模型数据集、参数等对外多为黑盒，用户很难掌握其中的技术细节，这使得数据资产型企业在使用这类产品时，或多或少存在隐忧。

据媒体报道：2023年某国际电子巨头企业引入chatGPT不到20天，引发程序代码、会议记录等多起内部资料泄露事件，为大众敲响了警钟。

为减少专有或核心数据外泄风险，通过私有化部署AI大模型，享受大模型带来的工作便利和经济价值的同时，打造经营数据内循环和成长闭环，做好对数据安全的管控，对于这类型企事业单位来说显得更为常见。

Part.3 个性定制下的选择

虽然通用大模型通识能力强，但在特定行业的专业知识能力上较为薄弱，所以通过行业微调和个性化定制，显著提升AI大模型在处理特定数据或任务上的表现，成了AI大模型在各行各业加速商用落地的一大关键。

在此过程中，企业在本地或云端进行私有化部署，不仅为降低数据传输量和网络负载，提高服务响应速度，同时也有根据实际需求和自身条件配置相应的硬件资源，实现成本管控方面的考虑。

当然还很重要的一点在于，大型企业用户业务形态相对复杂，市场上未必有完全适配的大模型产品。

这时，通过个性定制和私有部署，灵活配置自己所需的功能服务，方便个性化对接各类所需的接口，实现整体统一的数字化运营管理。不仅能更深层地满足需求，同时能安全、持续使用，减少对第三方的依赖和数据迁移成本。

以上是小司的几点小观察，你觉得还有什么原因推动企业私有化部署AI大模型呢？欢迎留言补充~

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