證券時(shí)報(bào)記者 周春媚

從醫(yī)院到高校、從政務(wù)領(lǐng)域到金融服務(wù)，自開(kāi)源大模型DeepSeek火爆出圈以來(lái)，不斷有新的政府部門及企業(yè)加入到DeepSeek的生態(tài)陣營(yíng)之中。然而，細(xì)心的讀者不難發(fā)現(xiàn)，成功部署DeepSeek的機(jī)構(gòu)與企業(yè)，大部分是采用私有化、本地化的方式，以此滿足數(shù)據(jù)安全、高度定制化、低延遲高穩(wěn)定等方面的需要。

大模型私有化部署正如火如荼進(jìn)行的當(dāng)下，一些新的隱憂也在潛滋暗長(zhǎng)。今年全國(guó)兩會(huì)期間，《政府工作報(bào)告》起草組成員、國(guó)務(wù)院研究室副主任陳昌盛強(qiáng)調(diào)，要加快人工智能（AI）多場(chǎng)景應(yīng)用，防止過(guò)多采用“私有化部署+項(xiàng)目制”的方式，造成市場(chǎng)“碎片化”問(wèn)題。這一論述，不僅揭示了當(dāng)前人工智能應(yīng)用的深層困境，也讓人們開(kāi)始嚴(yán)肅思考大模型私有化部署種種優(yōu)勢(shì)以外，那些被忽略的弊端。

1 私有化部署的A面：安全、可控、靈活

3月8日，中國(guó)工商銀行宣布，近期在同業(yè)率先完成DeepSeek最新開(kāi)源大模型的私有化部署；3月11日，上海市消防救援局透露，已正式開(kāi)啟DeepSeek本地化部署的深度應(yīng)用工作；3月11日，安徽省數(shù)據(jù)資源管理局表示，安徽省率先在全國(guó)省級(jí)層面完成DeepSeek滿血版本地化部署……最近幾天，各行各業(yè)、各個(gè)領(lǐng)域DeepSeek私有化、本地化部署的消息依然層出不窮。

普華永道中國(guó)內(nèi)地AI咨詢服務(wù)主管合伙人張為峰告訴證券時(shí)報(bào)記者，企業(yè)部署大模型主要有公共云MaaS（Model as a Service，模型即服務(wù)）和私有化部署兩種。公共云MaaS模式是直接對(duì)接大模型平臺(tái)廠商的公共云服務(wù)，通過(guò)API（應(yīng)用程序接口）的方式調(diào)用，一般按照tokens（令牌，大模型處理的最小基礎(chǔ)單位）的使用量來(lái)付費(fèi)。私有化部署則是將大模型打包部署到自有服務(wù)器上，往往需要自己購(gòu)置硬件，部署算力。

思瀚產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示，近60%企業(yè)選擇在本地?cái)?shù)據(jù)中心或私有云和邊緣位置部署AI推理模型，顯示出對(duì)私有部署的偏好。為什么私有化部署更受企業(yè)與機(jī)構(gòu)的歡迎？這背后，主要是基于安全、可控、靈活三個(gè)因素。

“首先，是為了確保數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)。政務(wù)數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)往往包含敏感信息，如個(gè)人隱私、商業(yè)秘密等，私有化部署能夠確保數(shù)據(jù)在內(nèi)部處理和存儲(chǔ)，避免數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。其次，私有化部署具有自主可控的優(yōu)點(diǎn)，避免依賴外部供應(yīng)商，能夠提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。最后，私有化部署還能更好滿足定制化需求，結(jié)合政務(wù)部門和企業(yè)的業(yè)務(wù)流程、應(yīng)用場(chǎng)景等不同的具體需求定制大模型，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、更高效的服務(wù)提供。”北京市社會(huì)科學(xué)院副研究員王鵬在接受證券時(shí)報(bào)記者采訪時(shí)表示。

上海經(jīng)邑產(chǎn)業(yè)數(shù)智研究院副院長(zhǎng)沈佳慶亦認(rèn)為，尤其是一些對(duì)數(shù)據(jù)安全、客戶隱私較敏感的行業(yè)，如金融、醫(yī)療，私有化部署能夠更好地滿足這些行業(yè)特性與場(chǎng)景需求。

據(jù)了解，現(xiàn)階段的通用大模型還難以滿足實(shí)際的業(yè)務(wù)需要，大部分企業(yè)會(huì)采用RAG（檢索增強(qiáng)生成，即引入外部知識(shí)庫(kù)增強(qiáng)大模型性能）的模式。“這需要引用到企業(yè)內(nèi)部大量的專有知識(shí)，那些對(duì)數(shù)據(jù)安全比較敏感的企業(yè)，就會(huì)更傾向于使用私有化部署的模式。”張為峰表示。

以上海市消防救援局為例，其在解釋為何選擇本地化部署DeepSeek時(shí)提到，這樣做可以“提供更穩(wěn)定的性能和低延遲響應(yīng)”，“實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸處理過(guò)程中的網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全”，“根據(jù)自身需求對(duì)DeepSeek模型進(jìn)行調(diào)整和定制”。

目前，政府機(jī)構(gòu)及央國(guó)企是選擇私有化部署大模型的主力軍。對(duì)此，一名資深業(yè)內(nèi)人士告訴證券時(shí)報(bào)記者，這一方面是由于傳統(tǒng)IT建設(shè)時(shí)代延續(xù)下來(lái)的“重硬輕軟”投資慣性所致，出于國(guó)有資產(chǎn)保值增值的考核要求，傾向采購(gòu)硬件資產(chǎn)而非服務(wù)。另一方面，政府機(jī)構(gòu)及央國(guó)企往往更看重?cái)?shù)據(jù)安全。“市場(chǎng)上一直存在認(rèn)識(shí)誤區(qū)，認(rèn)為云服務(wù)不安全，導(dǎo)致硬件重復(fù)投資，增加財(cái)政負(fù)擔(dān)和企業(yè)成本，計(jì)算資源利用率低。”該業(yè)內(nèi)人士說(shuō)。

2 私有化部署的B面：碎片、封閉、低效

“一直以來(lái)，我國(guó)都缺乏實(shí)力雄厚的SaaS公司。”采訪中，多名業(yè)內(nèi)人士向記者表示。

所謂SaaS（Software as a Service，軟件即服務(wù)）公司，指的是將軟件部署在云端服務(wù)器上，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)向用戶提供應(yīng)用軟件服務(wù)的公司，通常采用訂閱制或按使用量計(jì)費(fèi)的方式。在國(guó)外，Salesforce、Adobe、微軟、甲骨文等公司雄踞SaaS的金字塔頂端，建立了良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。而在中國(guó)，SaaS產(chǎn)業(yè)則一直深陷“私有化+項(xiàng)目制”的泥潭，沒(méi)有形成標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)模化的應(yīng)用，也便無(wú)法孕育出行業(yè)巨頭。

IT建設(shè)時(shí)代的這一問(wèn)題，正有在人工智能時(shí)代延續(xù)和復(fù)制的苗頭，如今的許多MaaS公司也正掙扎在“私有化+項(xiàng)目制”的困境之中。在給個(gè)體機(jī)構(gòu)與企業(yè)帶來(lái)了安全、定制、穩(wěn)定等優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，大模型私有化部署也帶來(lái)了一系列弊端，不利于形成開(kāi)放、協(xié)同的整體環(huán)境。

從宏觀的行業(yè)生態(tài)角度看，過(guò)多采用私有化部署不利于市場(chǎng)的規(guī)模擴(kuò)大及資源的有效利用。“一方面，可能導(dǎo)致市場(chǎng)的供給碎片化，阻礙技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一和發(fā)展；另一方面，各個(gè)政府部門或企業(yè)在構(gòu)建AI系統(tǒng)時(shí)可能會(huì)各自為政，不僅增加了開(kāi)發(fā)和維護(hù)的成本，還容易造成資源的重復(fù)投入和浪費(fèi)。”張為峰表示，特別是在政務(wù)領(lǐng)域，如果各部門都采用私有化部署，數(shù)據(jù)之間無(wú)法有效共享和流通，過(guò)去長(zhǎng)期存在的“信息孤島”問(wèn)題將會(huì)繼續(xù)存在，影響公共服務(wù)的整體效率和服務(wù)質(zhì)量。

在沈佳慶看來(lái)，大范圍的私有化部署正如同過(guò)去大小企業(yè)“自建鍋爐”，增加靈活性的同時(shí)卻容易造成整體重復(fù)建設(shè)和社會(huì)資源的浪費(fèi)。“數(shù)字時(shí)代，在前期各地已建設(shè)大量智算中心且利用率不足的情況下，是否所有企業(yè)都要使用‘私有化部署+項(xiàng)目制’的方式應(yīng)用大模型，是值得探索的話題。”沈佳慶說(shuō)。

從微觀的企業(yè)培育角度看，大市場(chǎng)才能帶來(lái)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，而定制化意味著非標(biāo)準(zhǔn)化，每一個(gè)客戶的需求都不同，都需要重復(fù)投入資源與人力進(jìn)行個(gè)性化部署。阿里云科技政策研究中心高級(jí)專家羅治兵認(rèn)為，以私有化為主的定制類項(xiàng)目，導(dǎo)致統(tǒng)一大市場(chǎng)逐漸被一個(gè)個(gè)項(xiàng)目所割裂，難以形成強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)化、平臺(tái)化服務(wù)能力, 這樣的市場(chǎng)喪失了支撐“小企業(yè)長(zhǎng)大”的功能，孵化不出真正的大企業(yè)。沈佳慶亦表示，市場(chǎng)碎片化、產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化程度不足、復(fù)用性比較差等問(wèn)題，導(dǎo)致整體效率低下、難以盈利，對(duì)中小企業(yè)、平臺(tái)型服務(wù)商的成長(zhǎng)不利。

此外，羅治兵還提到，在私有化與項(xiàng)目制盛行的背景下，企業(yè)以客戶關(guān)系、拿項(xiàng)目訂單為核心能力突破點(diǎn)，偏離了平臺(tái)化服務(wù)能力等核心技術(shù)建設(shè)，不利于培育有持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)。“以日本一直沒(méi)有發(fā)展起來(lái)的軟件市場(chǎng)為例，人才與資源主要集中在為大企業(yè)提供外包的、項(xiàng)目化的IT服務(wù)，而不是發(fā)展核心IT技術(shù)，創(chuàng)新能力受到抑制后，企業(yè)就很難再上一個(gè)發(fā)展臺(tái)階。”羅治兵說(shuō)。

3 破局：從數(shù)據(jù)端與應(yīng)用端化解碎片化難題

DeepSeek作為一款領(lǐng)先的開(kāi)源大模型，極大地促進(jìn)了人工智能在各行各業(yè)的應(yīng)用。以私有化、定制化的方式部署大模型，使得各行各業(yè)在確保安全可控的前提下，實(shí)現(xiàn)了智能化升級(jí)，促進(jìn)了人工智能技術(shù)的普及。

“我們應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，大模型及其應(yīng)用還處于探索期。”張為峰表示，雖然我們應(yīng)該站在行業(yè)終局的方向來(lái)進(jìn)行規(guī)劃和思考，但事物的創(chuàng)新探索過(guò)程也必定會(huì)有一些曲折和反復(fù)。在張為峰看來(lái)，阻礙人工智能大規(guī)模多場(chǎng)景應(yīng)用的主要障礙在于缺乏高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)集、行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)互通性差、行業(yè)大模型的訓(xùn)練難度高等，應(yīng)從這些方面綜合破局。

以醫(yī)療行業(yè)為例，王鵬告訴記者，不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)共享難度大，導(dǎo)致“數(shù)據(jù)孤島”問(wèn)題嚴(yán)重。“同時(shí)，醫(yī)療健康領(lǐng)域涉及多種技術(shù)，如醫(yī)療影像、基因測(cè)序等，如何將大模型技術(shù)與其他技術(shù)有效整合，實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景應(yīng)用，是當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)之一。”王鵬說(shuō)。

針對(duì)當(dāng)前人工智能大模型應(yīng)用碎片化的難題，記者綜合梳理多名專家意見(jiàn)發(fā)現(xiàn)，破局之道主要圍繞兩個(gè)方面：一是打破壁壘，促進(jìn)數(shù)據(jù)的互通與共享；二是大力推廣和鼓勵(lì)公共云、行業(yè)云、混合云的建設(shè)與應(yīng)用。

在數(shù)據(jù)端，張為峰表示，政府和行業(yè)協(xié)會(huì)應(yīng)攜手合作，共同制定并推行相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，鼓勵(lì)行業(yè)巨頭牽頭推進(jìn)行業(yè)大模型的構(gòu)建及應(yīng)用規(guī)劃創(chuàng)新，形成更好的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用閉環(huán)。同時(shí)，應(yīng)支持中小企業(yè)通過(guò)組建聯(lián)盟等形式共享資源，在保護(hù)各自數(shù)據(jù)安全的前提下，降低部署和應(yīng)用大模型的成本，減少市場(chǎng)碎片化風(fēng)險(xiǎn)。

在應(yīng)用端，上述資深的業(yè)內(nèi)人士建議，國(guó)家相關(guān)戰(zhàn)略中應(yīng)旗幟鮮明地提出“公共云優(yōu)先”的發(fā)展理念，并出臺(tái)具體的支持舉措。“例如，組織實(shí)施公共云‘企業(yè)上模’推廣工程，并優(yōu)化財(cái)稅機(jī)制和加大財(cái)政支持力度，通過(guò)將云服務(wù)費(fèi)用列入企業(yè)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除范圍、支持采購(gòu)云服務(wù)的企業(yè)依法公平享受稅收優(yōu)惠、‘算力券’‘模型券’優(yōu)先獎(jiǎng)勵(lì)‘公共云+API’大模型應(yīng)用模式等手段，鼓勵(lì)企業(yè)采購(gòu)各類公共云AI產(chǎn)品與服務(wù)。”該業(yè)內(nèi)人士表示。

公共云以外，沈佳慶還建議，應(yīng)逐步推動(dòng)行業(yè)云建設(shè)，前期先在具有較強(qiáng)公共性、外部性的行業(yè)，如醫(yī)療、金融、教育等領(lǐng)域，后續(xù)逐漸在共性需求的基礎(chǔ)上普及行業(yè)云的應(yīng)用。“此外，要鼓勵(lì)企業(yè)使用‘混合云’，根據(jù)不同業(yè)務(wù)需求采用不同解決方案。”沈佳慶說(shuō)，通過(guò)專用技術(shù)將公共云和私有云連接起來(lái)，使數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序可以在兩者之間自由遷移，從而兼顧成本、效率和安全。