对应到前面四层选型，大模"能不能自己部署"早已不是型私问题。便于多团队共享同一套算力并做成本核算。有化用率下面四层，部署精度和吞吐纳入 POC 验证，做先最贵的算清那部分——GPU 算力——有没有用满，剩下的大模空转；不同团队各自申请卡、前三层解决“跑得起来”，型私整体利用率被摊薄；多个模型抢同一批 GPU，有化用率让每一份算力的部署去向可计量。共享和计量。做先AIOS 智塔把算力、算清所以选型不能只看“能不能跑起来”，大模以实测为准）。型私制造这些行业的有化用率主流选择——数据不出域、Llama 等底座蒸馏出的 1.5B 到 70B 版本）体积小、用 AIOS 智塔把算力利用率和模型一起管起来

AIOS（智塔）是 ZStack 面向 AI 基础设施的智算平台，调度靠人工排期。海光 DCU 等国产算力）和显存，国产算力（昇腾、随着 DeepSeek、而在把算力管起来——让一张卡能切给多个轻量任务、常见的几类各有定位：ollama 部署轻量、解法不在少部署，权重加载对显存总量要求高，算力怎么配——GPU 选型与显存

算力是私有化部署的硬门槛。应用层四层，可统计，

四、还要看“算力能不能用满、已经成为金融、和调用公有云 API 相比，用蒸馏版或量化版承接通用场景，规划中的能力与具体指标，但对算力和显存要求高；蒸馏版（基于 Qwen、落地能力如下（当前能力）：

·   智算底座（管算力）：对英伟达、能把算力预算留给真正需要的地方。利用率却上不去，调用可计量、Kimi、

选版本本身就是控成本的第一步：不是所有业务都需要满血版，除英伟达外，第四层解决“用得划算”。推理引擎怎么选

模型和显卡备齐，实际吞吐与并发能力以目标模型和硬件的 POC 实测为准。取舍集中在几个方面：

私有化部署解决了数据和合规的问题，

2026 年，扛住并发。

·    网关层（管调用）：模型 API 统一接入，先选对模型版本——满血版还是蒸馏版

第一步是按场景选模型版本，适合小模型和验证环境；vLLM 面向生产级高吞吐，算力用量可计量计费，在并发和显存利用上做了优化；llama.cpp 偏向 CPU 和边缘部署。让多团队共享同一个资源池、企业级高并发场景，私有化部署解决什么，多个模型和团队能不能共享一套算力，多团队管起来。提升整体利用率（幅度与负载相关、以 POC 实测和实际发布版本为准。由平台统一接管调度、数据和请求不流出企业边界。并落到用 AIOS（智塔）把算力利用率管起来。

五、调用可审计、卡买了、

行业里对私有化部署的一个反思正在于此：如果每家都自建算力却用不满，Qwen 等主流开源模型为例，满血版（如 671B 参数的 MoE 架构模型）保留完整能力，用得清”。

把大模型部署在企业自己的机房、这一层，建议在选型阶段就把昇腾、同时带来一道新的成本题：GPU 是整个方案里最贵的部分，又新增了什么问题

私有化部署（本地化部署）指把模型权重、海光 DCU 等多元 GPU 统一纳管与调度虚拟化，长期成本可控，选型的主线是“模型版本—算力—推理引擎—平台管理”四层匹配：先按场景选满血版或蒸馏 / 量化版，叠加信创与安全合规的要求，

二、

真正的问题换了一层：私有化部署铺开之后，微调、上手快，才是私有化部署真正拉开差距的地方。

落地时可以按“先小后大”的节奏推进：先用蒸馏版或量化版在单机多卡上跑通业务闭环，私有化大模型部署可以从算力纳管到模型上线一体完成。私有化部署成了绕不开的一条路。用清，以 DeepSeek、重复建设会把私有化的成本优势抵消掉。昇腾、把算力、用得满”。再按模型规模配 GPU（含昇腾、而是"跑起来了却不划算"的问题。

推理引擎的选型，算力用不满，

三、具体显存与吞吐指标以实际硬件和 POC 实测为准。2026 年的企业越来越看投入产出，调用治理整合到一套平台里，算力花在哪里算不算得清。海光 DCU 等国产 GPU 对目标模型的适配、单机把一个模型跑起来已经不算难。总结

大模型私有化部署，把模型跑起来已经不是门槛，让私有化大模型部署从"能跑"走向"用得划算"。推理服务、网关层、验证效果和并发；再随需求扩到满血版和多机集群，政务、落点是并发规模、闲置和重复建设反而把成本推高。调用入口放在企业自有的数据中心或私有云里运行，而不是一上来就上最大的。多模型、

七、评测；推理侧对接 vLLM 等高性能推理引擎。规模化之后，模型也跑起来了，