AI
跨节点算力与模型协同
算力统一调度，训练和推理留在本地节点
数据范围区域算力网络
处理原则数据留在本地节点
主权 AI 项目开始前，先确认这些条件
先界定节点、数据驻留、参与方责任和跨节点协作规则。
01
节点与数据驻留
明确算力节点、数据位置以及允许处理的数据范围。
02
跨节点交换边界
约定哪些模型更新或任务信息可以在节点间流动。
03
参与方与运维责任
明确资源提供、调度、监控和异常处理的责任主体。
04
验证与退出机制
约定训练验证、访问审计、故障处置和节点退出条件。
面向主权 AI 的可选技术路径
具体组合以本地基础设施、数据边界和参与方协议为准。
本地节点部署
可按约定在各参与方环境中部署训练或推理节点。
算力与任务调度
可在授权范围内编排节点资源与模型任务。
协同与治理记录
可按项目设计交换受保护的模型更新，并记录约定的操作。
主权 AI行业落地实践
项目中的问题、方案和交付结果，按项展开。
东南亚某州政府
东南亚某州算力网络
- 州政府级合作
- 本地语言模型训练
与东南亚某州政府签署主权 AI 合作备忘录，将政府机构、高校和科研中心分散的算力资源接入统一调度平台。
国际组织（IGO）
国际组织 AI 战略合作
- 项目辅导与技术支持
- 实施型试点
围绕隐私保护和类脑智能技术，与国际组织（IGO）开展合作，探索这些技术在实际场景中的使用方式。
数据不出域的四项核心机制
覆盖 AI 使用全过程的安全控制。
本地化与专有云部署
系统部署在客户本地基础设施或专有云，并对接现有业务系统；原始数据留在组织边界内。
分级授权与最小权限
按身份、角色、数据级别和业务场景授予必要权限，限制访问范围。
敏感数据识别与脱敏
在检索和推理前识别并处理敏感信息，减少暴露，同时保留业务所需的可用性。
全链路审计与追溯
记录数据访问、模型调用、人员操作和结果输出，供审计复核和责任追溯。
BOOK A CONSULTATION
先从一个关键的主权 AI场景开始
先说清业务目标、数据边界和验收标准，再决定应用怎样接入现有系统和流程。
- 01
提交业务场景
通过下方表单说明行业、业务目标和希望解决的问题。
- 02
确认范围与边界
一起了解现有系统、数据环境和合规要求，确定试点从哪里开始。
- 03
试点建设与阶段验收
按约定范围分阶段推进试点建设，并检查阶段结果。