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【央视新闻客户端】

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　　AI部署正趋于理性，也更加务实
。2025年DeepSeek爆火后 ，不少企业密集部署大模型
，2026年的“龙虾 ”又掀起一股部署热。热潮过后，如何真正调用AI进入业务流程 ，并且保证安全，让敏感数据不出域
，成为企业关注的焦点 。

　　“今天企业缺的不是硬件和模型，而是一个安全的AI应用层
。”金山办公WPS 365 轻舟产研负责人黄伟杰表示。

　　今年 ，私有化AI大脑 、AI私有化等概念开始风靡
，背后也折射出安全的重要性 。越来越多企业意识到，安全不再是成本负担 ，而转变为释放 AI 价值的前提
。

　　安全是不可逾越的红线

　　伴随着2023年千模大战
、2025年开源的DeepSeek爆火
，企业部署AI已经从探索期完成了基本落地。“以前客户纠结的是要不要那么快上AI，但在今天这个时间点上 ，没有人再去怀疑这个问题
，问题变成了如何在数据不出域的前提下去使用 AI 。
”近期，在WPS 365轻舟AI发布会上 ，黄伟杰如此说道
。

　　在这种趋势下
，AI私有化便成为不少企业的选择。

　　“AI私有化”是指将大模型部署在企业自有服务器、私有云或本地机房内，所有业务数据 、运行日志均留存于企业内网 ，实现模型独立运行
、数据自主管控，全程不涉及数据外泄 。

　　与之相佐证的是
，私有云市场的崛起
。赛迪《2024—2025年中国私有云市场研究年度报告》显示，2024年中国私有云市场规模达到2133.6亿元 ，同比增长16.8%。这一增速已连续三年超过公有云市场
，显示出强劲的增长动力 。

　　国外博通的一份报告显示，69%企业正在考虑从公有云迁移到私有云。安全与合规是最重要的考量因素——92%的IT领导者信赖私有云的安全性和合规性
。

　　IDC云和边缘服务研究副总裁戴夫·麦卡锡表示：“围绕人工智能的兴奋和相关担忧只会更加凸显私有云的必要性。企业需要确保私有企业数据不会流入公共人工智能模型 。 ”

　　当然 ，并非所有组织都需要私有化部署
，在金融、政务 、军工、能源
、大型制造业等行业及央国企，数据是核心资产 ，安全是不可逾越的红线
，因此对安全需求更为严格
。

　　黄伟杰介绍，这些企业面临数据驻留、安全审计 、等保合规等刚性监管要求 ，更倾向于可控
、可审计、可独立运维的解决方案。

　　安全是价值释放的前提

　　安全不仅是底线
，也成为AI价值释放的前提 。

　　随着企业AI从部署走入应用，企业逐渐意识到AI的落地不是简单叠加业务 ，而需要做系统性规划 、调整和升级，融入业务流程与业务场景
。

　　不再单纯追求模型参数的大小和算力规模的强弱
，而是更看重AI能否真正融入核心业务流程，带来可衡量的商业回报。

　　“高价值的产品一定要嵌入企业的业务流程中 。
”黄伟杰表示 ，比如高端制造领域
，涉及供应链的各个环节，不是简单一个表格就搞得定
。除去通用问答
、翻译润色、格式调整这些简单场景外 ，还涉及合同审查 、财务分析
、知识问答、项目复用 、决策沉淀等场景
，而这些场景都是高敏感的私域知识场景。

　　“这个时候如果没有安全这个前提，根本就没办法继续往下走 。”他提到
。

　　而贯穿全流程的安全 ，并不仅局限于数据不出域这一狭隘的理解
，还包括：数据流转安全，数据需要全流程调用审计 ，精准追踪企业的Token 用量；以及模型行为
，比如大模型幻觉问题，输出内容有误 ，也要做幻觉兜底等工作。

　　此外，权限也要按角色
、部门、场景的精细化管控
，做到全链路行为可审计，来解决谁能用 、怎么管的问题 。安全已经与AI价值释放高度绑定。

　　短板与解决路径

　　面对安全可控的企业需求 ，市场上现有的路径均存在明显短板
。

　　具体来看
，直接使用公有云方案，存在数据外溢的风险；如果找AI厂商合作 ，厂商通常倾向于打包出售完整方案
，不愿按模块拆解AI能力、不愿做私有化等情况，导致组织推进“AI办公 ”成本高昂；若组织主动自建AI能力 ，又面临AI技术高度专业化
，不擅长底层AI等问题。

　　因此，私有化AI越发受到关注 ，但缺乏规模化应用 。

　　“当前市场上真正缺少的AI办公方案
，是能力可拆解
、愿意做私有化、架构原生适配私网 、可安全覆盖AI全链路的
。
”黄伟杰表示。

　　会上发布的轻舟AI，为私有化场景设计了轻量化私有架构 ，并搭建了涵盖物理边界
、数据流转、模型行为及权限合规四重安全体系，有效保障了组织私有化AI办公的安全 。

　　此外
，轻舟AI还基于WPS 365强大的AI办公能力，将各项已经经过公网场景验证的智能问答 、AI写作
、文档翻译、待办提取等AI专业能力 ，通过API 、插件
、外部Skills封装、解析接口等形式
，让组织像搭积木一样按需取用AI能力，“无感”融入客户现有的业务系统 ，实现部署即应用
。

　　黄伟杰介绍
，有些企业并不满足于开箱即用的产品界面，而是希望直接调用几个API 、skills ，然后自己组合到已有的业务系统里。

　　这种“可组装 ”的能力
，正在成为私有化AI应用层的核心竞争力 。它意味着AI能力不再是封闭的应用，而是开放的平台——企业可以根据自身业务流程 ，灵活调用文档理解
、智能问答、内容生成等API
，将AI无缝嵌入合同审批 、供应链协同、客户服务等具体场景中
。

　　以“文档知识化
”这一场景为例，绝大多数企业已经完成了数字化——数据归拢了
、文档上传了 ，但依然处于“存得进去，找不出来”的状态。“原来客户把文档都存到网盘里
，但员工想找到一份关键资料，还是很难 。 ”黄伟杰说
。金山办公轻舟的做法是 ，在文档空间之上叠加一层AI能力
，将其升级为“AI空间
”。通过AI对非结构化数据的理解与萃取，企业可以真正做到“问得出、找得准” 。

　　另一个典型场景是企业法务评审。此前流程漫长 ，往往需要一线员工发给律师预审
，律师修订 、反馈，一线员工再手工录入系统
。嵌入AI能力后 ，通过一键智能定位
、一键智能录入等方式
，可以大幅提升法务评审各环节的操作体验。

　　私有化AI应用层做的事情，就是提升AI能力的准确率 ，理顺流程
，做企业业务流转的齿轮 。

（文章来源：21世纪经济报道）