数据不出内网 · Token工厂直供

私脑智能 MySiNao

企业必须用AI，数据必须留内网
定制化基础设施，让AI能力发挥最大化

0%
数据留在内网
绝不外传
0
月Token直供
工厂级算力
0h
维保响应
远程+现场
0%
Token可用率
SLA保障
了解解决方案 预约咨询
Market Context

市场背景

每一家企业都被告知"必须用AI"，但落地时却横亘着四道无法回避的矛盾。

01 / CONFLICT

必须用AI vs 数据不能出内网

大模型需要海量数据训练与推理，但企业核心数据一旦上云即面临合规与商业机密双重风险。

02 / CONFLICT

用得多 vs Token价格高

API调用按量计费，规模化使用后Token成本指数级上升，企业AI化反而成为持续现金消耗。

03 / CONFLICT

通用模型 vs 业务定制化

通用大模型不懂企业内部术语、流程与知识，直接套用效果平庸，定制又需要底层基础设施能力。

04 / CONFLICT

想自建 vs 没团队没经验

私有化部署涉及GPU采购、框架选型、运维调优，企业自建团队周期长、试错成本极高。

CORE PROPOSITION · 核心命题

让企业在数据不出内网的前提下，
以工厂直供价获得稳定的Token与定制化AI基础设施。

Data Security

数据安全：留在内网，绝不出网

我们用五条原则、四维防护，把"数据不出内网"从口号变成可验证的工程承诺。

内网闭环

推理全程在内网完成，数据不经过任何公网链路。

加密存储

知识库与向量库全盘加密，密钥由客户独立托管。

权限隔离

多租户RBAC，部门级数据可见性严格隔离。

审计留痕

所有调用、检索、生成行为全程审计可追溯。

合规对齐

对齐等保2.0与《数据安全法》要求，支持审计报告输出。

安全承诺：若因我方基础设施原因导致客户数据出网，全额退还服务费并承担相应损失。

数据维度

从数据入库到推理出结果，全程内网闭环。

  • 知识库本地存储，不外发任何样本
  • 向量检索在内网完成，Embedding模型本地部署
  • 推理日志本地化，按客户策略保留与销毁

算力维度

GPU资源专享专用，不与其他租户共享。

  • 独立GPU节点，物理隔离不超分
  • 显存与权重文件加密，运行时不落公网
  • 方案A的Token直供走专线，不经公网

访问维度

从人到系统，每一层访问都受控可审计。

  • 人员：背景审查 + 最小权限 + 操作录屏
  • 系统：API Key + IP白名单 + 调用频次限流
  • 远程运维：堡垒机跳板 + 双人复核 + 全量录像

审计维度

所有行为留痕，客户可随时核验。

  • 调用日志：谁、何时、调了什么、返回什么
  • 运维日志：远程登入、命令执行、文件改动
  • 支持按月输出安全审计报告
Token Supply

Token工厂直供

自建算力工厂 + 直供模式，跳过中间商，让Token价格回归算力成本本身。

3000亿/月
月Token供给能力
支撑千家企业级并发用量
99.5%
Token可用率
SLA协议保障
≤50ms
首Token延迟
专线接入·就近推理
7×24h
实时监控
流量异常自动告警
3层
算力冗余
机房/节点/模型三重容灾
↓40%
综合成本下降
对比公有云API调用

自建算力工厂

不依赖单一公有云，自建多机房GPU集群，从源头掌握算力供给。

  • 多机房互备，单机房故障自动切换
  • 按需扩容，月底无抢算力焦虑
  • 支持A100/H100/国产昇腾混合部署

直供模式跳过中间商

没有分销加价、没有平台抽成，Token价格直接等于算力成本+合理服务费。

  • 用量越大单价越低，阶梯计价透明
  • 月结后付费，无需预付大额套餐
  • 用量异常自动告警，避免预算失控
Solution A

AI中台快速接入

适合希望快速用上AI能力的企业。无需自建GPU，接入中台即可获得工厂直供的Token与统一管理能力。

令牌管理界面
01 · Token管理

令牌管理：用量可见，预算可控

集中创建、分发、回收API Key，实时查看每个部门、每个应用的Token消耗。支持按月预算、超额预警、配额冻结，告别"月底账单吓一跳"。

多Key分发实时计费配额管理超额预警
数据概览界面
02 · 数据概览

数据概览：一屏看懂AI使用全貌

调用量趋势、模型分布、Top调用方、错误率、平均延迟——所有运营指标可视化呈现。管理者无需懂技术，也能判断AI投入产出比。

实时大盘趋势分析异常检测导出报表
模型管理界面
03 · 模型管理

模型管理：多模型并存，按需切换

同一中台接入多家模型，业务侧通过统一API调用。可在后台一键切换主力模型、配置路由策略、灰度发布新版本，业务无感。

多模型路由灰度发布版本回滚A/B测试
统一API网关

兼容OpenAI协议，业务零改造接入

实时监控

调用量/延迟/错误率秒级告警

多租户隔离

部门级数据与配额独立

调用审计

全量日志留存，支持合规审计

Solution B

私有化部署

适合数据完全不出内网的企业。GPU部署在客户机房，提供从选型到运维的全套交付。

GPU 选型参考表

型号显存适用模型并发能力推荐场景
NVIDIA A100 80G主流80GB HBM2e7B–70B 推理 / 微调中高通用生产环境
NVIDIA H100 80G旗舰80GB HBM370b+ 大模型高并发高大模型规模化推理
NVIDIA L40S 48G48GB GDDR67B–34b 推理中性价比之选
华为昇腾 910B国产64GB HBM国产化场景推理中信创合规要求
RTX 4090 24G24GB GDDR67b 小模型 / PoC低验证与开发

推理框架对比

vLLM 高吞吐
社区最活跃的通用推理框架，PagedAttention显存管理优秀。
  • 连续批处理，吞吐量行业标杆
  • 兼容OpenAI协议，接入简单
  • 对多模态支持较弱
SGLang 低延迟
专为复杂提示与Agent场景优化，结构化输出强。
  • RadixAttention缓存复用极快
  • JSON/结构化输出延迟极低
  • 社区相对小众，生态成长中
TensorRT-LLM 极致性能
NVIDIA官方框架，量化与内核优化最深，部署门槛高。
  • INT8/FP8量化，单卡吞吐最高
  • 需NVIDIA专业调优，周期较长
  • 适合极致性能要求的规模化场景

部署实施 6 步流程

1
需求评估

模型/并发/合规

2
架构设计

GPU/网络/存储

3
硬件交付

采购到货上架

4
软件部署

框架/RAG/中台

5
压测调优

性能/稳定性

6
上线运维

监控/维保

性能预期

100+
并发请求/卡
≤50ms
首Token延迟
2000tok/s
单卡吞吐
99.5%
服务可用率

三种落地版本

PoC 验证

验证版

2–4 周交付 · 适合跑通业务闭环

  • 单卡或双卡部署
  • 1–2 个核心模型
  • 基础RAG与中台
  • 远程运维支持
推荐 · 标准生产

标准版

4–8 周交付 · 适合部门级规模化

  • 4–8 卡集群部署
  • 多模型路由与灰度
  • 完整RAG + 知识库
  • 7×24 监控 + 48h维保
平台扩展

企业版

8–12 周交付 · 适合集团级平台

  • 16 卡以上多机房
  • 多租户 + 部门隔离
  • 定制微调与Agent
  • 驻场 + 4h应急响应
Architecture

技术架构

两种方案共享同一套中台与运维体系，区别在于算力与模型部署位置。

方案 A

中台 → Token工厂直连

业务系统 内部应用
↓
AI中台 客户内网
令牌管理 · 数据概览 · 模型管理
↓ 专线
Token工厂 我方机房
A100/H100 集群 · 多机房容灾
↓
模型推理 工厂侧
远程监控 · 自动告警
方案 B

中台 → 本地模型 + Token直连

业务系统 内部应用
↓
AI中台 客户内网
RAG · 知识库 · 向量库（本地）
↓ 内网
本地GPU集群 客户机房
本地模型推理 · 数据不出内网
↓ 专线
Token工厂直连 弹性补充
高峰溢出 · 模型补齐
↓
远程运维 堡垒机
双人复核 · 全量录屏
Why Us

为什么选择我们

不是又一家AI代理商，而是从算力到运维的私有化基础设施提供商。

自建算力工厂

不是转售公有云Token，自有GPU机房，从源头控制成本与稳定性。

数据不出内网

方案B全程内网推理，方案A走专线直供，均不经公网传输。

工厂直供价

跳过中间商，Token价格直接等于算力成本+合理服务费。

48h维保响应

7×24监控 + 远程排障 + 48小时到场，问题不过夜。

团队履历扎实

核心团队来自一线大厂AI基础设施团队，有规模化落地经验。

双方案灵活切换

从方案A起步可平滑升级到方案B，不重复投资。

48h 维保响应流程

T+0 min
告警触发

监控自动识别异常

T+15 min
工程师介入

远程登入排查

T+2 h
初步定位

给出临时方案

T+24 h
现场出发

远程无法解决则到场

T+48 h
闭环修复

问题解决+复盘

Team

核心团队

来自一线大厂的AI基础设施老兵，做过千万级日活的模型服务。

O
Co-founder

Ocean

联合创始人 · 算力基础设施

前头部云厂商GPU集群负责人，主导过万卡级推理集群建设，深耕算力调度与成本优化10年。

GPU调度集群运维成本优化容灾设计
J
Co-founder

Jason

联合创始人 · 模型工程

前大厂AI中台架构师，主导多个亿级调用模型服务落地，擅长推理框架调优与RAG系统工程化。

vLLM/SGLangRAG系统模型微调性能调优
J
Co-founder

Jack

联合创始人 · 解决方案

前企业服务公司交付总监，交付过50+大型企业AI项目，熟悉金融/制造/政企行业合规与落地。

方案设计项目交付合规咨询客户成功
SLA

服务等级协议

白纸黑字的承诺，未达标按比例退还服务费。

可用性 SLA

等级可用率
标准99.0%
企业99.5%
旗舰99.9%

响应时效 SLA

事件等级响应时间
P0 致命≤15 min
P1 严重≤30 min
P2 一般≤2 h

修复时效 SLA

事件等级修复时间
P0 致命≤4 h
P1 严重≤12 h
P2 一般≤48 h

到场时效 SLA

城市到场时间
一线城市≤24 h
二线城市≤48 h
其他≤72 h
Service Flow

服务流程

从初次接触到长期运维，每一步都有明确交付物。

1
需求沟通

场景/合规/预算

2
方案设计

选型/架构/报价

3
合同签订

SLA/交付计划

4
环境部署

硬件/软件/联调

5
培训交付

使用/运维文档

6
上线运行

监控/告警接入

7
长期运维

维保/优化/升级

Pricing

定价参考

具体价格根据模型、并发、合规要求定制，以下仅为参考区间。

方案A · 入门
¥0.8/千Token

适合月用量<10亿Token的小规模验证。

方案A · 规模
¥0.5/千Token

月用量>50亿Token，阶梯计价。

方案B · PoC
¥15万起

含硬件租赁+部署+2个月运维。

方案B · 生产
¥80万/年起

含8卡集群+全年维保+中台授权。