面向企业私有化 AI 训练、推理和数据安全场景，集成算力硬件、调度平台与运维能力，帮助团队快速构建本地 AI 能力。
适合哪些业务
当业务需要将文档、模型或推理过程放在企业自己的网络中，可以先评估一体机部署。选型应围绕实际任务和数据边界展开。
- 企业知识库：将内部文档整理为可检索资料，结合模型生成带有来源的回答。
- 本地模型推理：为内部应用提供统一接口，管理不同团队的访问权限。
- 研发验证：在确定的硬件资源上开展模型适配、效果评估和小规模训练实验。
选型前需要明确的条件
- 模型规格：目标模型、参数规模、量化方式和上下文长度会共同影响显存需求。
- 业务负载：统计同时在线人数、请求并发、单次输入输出长度及可接受的响应时间。
- 运行环境：核对机房供电、散热、机架空间、网络与存储条件。
- 数据管理：明确资料可见范围、日志保存要求和管理员责任。
从验证到交付
先用有代表性的业务样本验证效果，再进行负载测试和硬件配置确认。验收时应同时检查回答质量、响应速度、访问控制、备份与故障恢复流程。具体配置、交付范围及报价以双方确认的方案为准。