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数据不出公司也能用大模型很多企业这几年都卡在同一句话上「我们想用大模型但公司的数据不能出去。」信息中心怕泄密法务怕合规业务怕耽误进度财务怕重复投入。现场常见两种极端要么全面禁止公网大模型业务人员偷偷用个人账号要么先把材料贴到外部 API「先跑起来」事后再补制度。两种做法都难持续。一种更稳妥的做法是把推理和知识应用放进公司可控的环境里——数据默认不离开本单位的控制范围大模型照样能用。业界常把这类形态称为「私有化部署」「专有云 AI」或 Private AI介于两者之间的还有「境内公有云专属实例」等方案。这并不是否定公有云而是承认一件事实企业数据有边界AI 能力也必须按边界落地。这里先分清两个容易混在一起的概念。后文的合规讨论和选型都按这一区分展开。概念大致含义先问什么离开本单位控制范围俗称「出公司」提示词、文档、日志进入个人账号、外部 SaaS、公网 API或由他方运维的云账号本单位难以完整审计也难以随时关停合同、保密、等保与行业要求、影子 IT出境数据被提供至中华人民共和国境外是否触发网信规则下的安全评估、标准合同、认证等「数据不出公司」首先管的是控制权。只有路径还涉及境外接收方时才需要叠加出境合规。两者相关但不是同一回事。一、企业真正怕的不是「用模型」而是「数据怎么走」大模型项目里最敏感的往往不是参数量而是一次问答带走了什么可能进入提示词或知识库的内容为什么敏感合同、报价、客户名单商业秘密与合同义务员工档案、客户身份证号个人信息与敏感个人信息工艺参数、研发纪要知识产权与竞争壁垒未公开财报、并购材料内幕信息与监管要求外部大模型好用是因为算力、模型和运维往往都在服务商一侧。对企业而言这意味着提示词、上传文档、检索片段都可能离开本单位的控制范围——有的仍留在境内有的还可能出境。风险不只是「会不会被拿去训练别人的模型」这类争议更日常的问题是说不清数据落到了哪一类主体、哪一区域受哪套法律管辖出了事难以审计谁问过什么、用了哪份材料各部门各自开通账号形成影子 IT制度跟不上实际使用。国际研究机构 Gartner 在 2025 年公开预测到 2027 年超过 40% 的 AI 相关数据泄露将源于跨境场景下生成式 AI 的不当使用——例如把敏感提示发往位置不明的模型与 API。1这是对未来风险结构的预测不是对「目前已有多少企业因生成式 AI 泄密」的统计。另据对 Gartner 企业风险调研的公开报道2023生成式 AI 当时首次进入新兴风险前列在受访的风险负责人中被提及较多。报道转述的风险面包括数据隐私工具可能在未充分告知的情况下向第三方共享信息和知识产权机密信息进入工具后可能出现在他人的输出中。2具体问卷口径请以 Gartner 原始发布为准。含义很直接在问「能不能用大模型」之前先要回答「数据在哪里处理、是否离开本单位、是否出境、谁能调用、是否留痕」。二、数据主权不是口号是「控制权在谁手里」「数据主权」听起来像政策用语。落到企业的日常工作里可以归纳成三个能够核对的问题落点模型文件、知识库文档、问答日志、调用记录默认存在哪里路径业务调用是否必须走公网能否限制在指定机房、专有环境或本单位认可的专属云账号里主体出了问题是本单位能查日志、停服务、收回权限还是只能等外部厂商处理工单专有云、私有化 AI以及在合规上可以接受的专属云实例核心承诺通常不是「模型一定比公网更聪明」而是在客户指定或明确授权的环境内完成推理与知识应用使数据、模型与调用链默认处于本单位或本单位明确授权的运营方控制之下。这和「全面下公有云」不是一回事。开放、低敏感、需要弹性扩缩容的场景公有云大模型仍可继续用。那些不能离开本单位控制范围的材料、私有模型以及需要权限与审计的内部助手则由专有环境或同等可控的环境来承接。两边并存按数据分级分流往往比「一刀切」更符合真实组织。数据主权的价值在于安全部门能画出边界业务部门才敢把内部材料用起来——不必先在「用」和「守」之间二选一。三、合规中国框架下至少要知道的几条合规不能靠口号替代制度。下面只谈与「数据能不能离开本单位、是否出境」相关的公开规则要点。本节不构成法律意见发布与立项前请法务复核。先记住两条分流数据只离开本单位但仍由境内第三方处理时重点看合同、保密、行业监管、等保与内部控制确认是否允许这类处理活动。一旦构成向境外提供再叠加网信规则下的出境路径例如安全评估、标准合同、认证等。在中国现行规则中与「数据是否出境、以什么方式出境」直接相关的至少包括下面几项。1. 《数据安全法》分类分级与重要数据保护《中华人民共和国数据安全法》要求建立数据分类分级保护制度。对重要数据的处理者法律还规定了风险评估等义务重要数据出境适用专门的安全管理安排。3实践中应先做数据分类例如公开、内部、敏感、重要数据再决定哪一类可以进入外部模型哪一类必须留在本单位可控环境内。2. 《个人信息保护法》个人信息与出境条件《中华人民共和国个人信息保护法》对向境外提供个人信息规定了法定条件包括安全评估、个人信息保护认证、标准合同等路径并对关键信息基础设施运营者以及处理个人信息达到规定数量的处理者提出境内存储等要求。向境外提供个人信息时还须结合告知、单独同意、个人信息保护影响评估等要求综合判断。这些要求存在法定例外和适用前提不能一概而论应以法条及本单位合规意见为准。43. 《促进和规范数据跨境流动规定》2024把「要不要申报」说得更可操作国家互联网信息办公室发布的《促进和规范数据跨境流动规定》对数据出境安全评估、标准合同、认证等制度的适用作了细化。例如关键信息基础设施运营者向境外提供个人信息或重要数据其他处理者向境外提供重要数据或者自当年 1 月 1 日起累计向境外提供达到规定数量的个人信息或敏感个人信息。出现这些情形时应当依法申报安全评估。规定同时明确未被相关部门、地区告知也未公开发布为重要数据的可以不作为重要数据申报出境安全评估。5该规定与《网络安全法》等上位法的要求相衔接。具体如何适用以现行有效文本及主管部门口径为准。说明避免误读具体项目是否构成出境、是否触及评估阈值、材料如何认定须由本单位法务、合规会同业务共同判断。专有云和域内可控环境的价值在于对「确定不能出境或不宜离开本单位控制范围」的处理活动提供默认留在可控范围内的技术落点减少「先用外部 API再补手续」的被动局面。上了专有云并不会自动合规。合规靠的是制度、分类和路径设计技术只是落点之一。合规上可以概括成一句白话先把「不能出公司」或「不能出境」的处理活动放进可控环境再按法规处理真正需要出境、或必须使用外部服务的部分。四、成本算的不只是 GPU 报价还有「绕路成本」很多方案评审只比两行数外部 Token 单价和私有化硬件报价。更完整的账至少有四层。1. 显性账单调用费以及资产与电费外部 API、公有云按量计费账单清晰起步快。用量上来以后费用与并发、上下文长度密切相关而且长期受外部计价影响。专有环境前期要投入服务器、GPU、存储、机房和平台建设运行之后主要是电费、维保、人力和折旧。境内公有云专属资源、包年资源介于两者之间。弹性和运维可以外包但数据边界、账号边界和合同条款仍要单独审查。没有放之四海而皆准的「一定更便宜」。要算清的是这一场景的数据能不能离开本单位、会不会出境、用量是否稳定、是否需要很强的弹性。对稳定、高敏感、长期高频的内部场景专有化或专属实例往往让费用更可预期对突发、低敏感、验证型场景按量计费的公网或公有云服务往往更划算。2. 隐性成本影子 IT 与返工如果禁止使用外部大模型又不提供域内替代或合规上可以接受的替代员工就会用个人账号「临时问一句」。这类行为几乎不会记入 IT 预算却往往把泄密、合规和知识散落的成本留给组织。行业分析机构普遍建议把 AI 处理纳入数据治理评估传输与隐私影响并加强提示过滤与审计。1如果只有禁令、没有官方通道治理成本和事后处置成本通常更高也更被动。3. 资产利用率卡买了却闲着代价往往很高专有化项目里常见的失败不是「没买够卡」而是卡成了固定资产开通仍靠工单占用说不清项目结束也回收不干净。这是现场经验不是普查统计。但一旦发生硬件预算就很难转化为业务能够稳定调用的服务。因此专有云 AI 如果只交付「能 SSH 上去的机器」成本账很难看如果能把 GPU 做成可申请、可排队、可计量的服务同一笔硬件预算才更接近可运营资产。4. 价值捕获用了 AI不等于算力投入已经赚回来McKinsey 的全球调研显示生成式 AI 的组织采用率上升很快但多数受访组织仍表示尚未在企业整体息税前利润EBIT层面看到清晰、实质的影响。更能捕获价值的组织更强调工作流改造、治理和高层问责而不是堆砌单点工具。6这意味着专有云或域内 AI 的投资要落到可以验收的业务闭环上例如内网知识问答、指定岗位助手并同步做好治理与权限而不是只验收「模型能跑」。成本可以概括成一句话外部调用的代价在于数据路径不清、用量爬升难以预期专有云的代价在于建设与运营投入。往往更贵的是数据已经离开可控范围事后还要回头补合规或者卡已经买回家却形不成可以交接的服务。五、「数据不出公司也能用大模型」技术上靠什么不必陷入厂商的参数竞赛。能力可以概括成一条能够核对的链路内部文档 / 业务系统 ↓ 知识检索可选—— 材料留在可控环境 ↓ 内网或专属环境中的推理 —— 模型在指定范围内加载 ↓ 权限、审计、租户或部门隔离建设上常见四档也可以组合使用路径适用要盯的点公网或外部大模型并严格脱敏、禁止上传敏感内容敏感度低、需要快速验证制度能否执行有没有影子账号是否涉及出境境内公有云大模型或专属实例需要弹性与托管同时希望落在境内云账号和合同边界内数据落地地域、日志归属、分包与运维权限、是否仍属于离开本单位控制范围专有环境中的私有化模型推理中高敏感、需要稳定的内网调用和较强控制权模型版本、服务启停、由谁运维、灾备与升级专有环境或专属环境加上知识库 / RAG需要「问内部材料」出处、权限、文档与向量是否离开可控范围相对单机演示「专有云 AI」多出来的通常是平台层算力开通与回收、模型登记与分版、推理服务化、知识库权限、操作审计。缺少这些数据即使暂时没有出公司也很难在多个部门之间规模化使用。以常青云AI 专有云KuberCloud ANI为例其产品定位是部署在客户指定的机房或专属环境中在统一底座上提供算力开通、GPU 运营、模型与内网推理、知识库问答等能力。公有云继续承接适合上公网、且可以接受让渡部分控制权的场景不能离开本单位可控范围的数据、模型与内网应用则由专有云承接。7选型时仍应按本单位的数据分级和场景清单来验收不要用品牌替代边界设计。六、立项前的十个问题立项或选型时建议至少问清下面十条。答不清的先不要把预算押满。数据与合规本场景涉及的数据属于哪一类是否包含个人信息或重要数据提示词、文档、日志默认落在何处是否离开本单位控制范围是否出境法务是否已经判断必须在域内处理可以接受境内第三方还是可以依法出境并履行评估、合同或认证成本与场景这是验证型试用还是持续 12 个月以上的稳定高频场景并发和上下文长度如何预估外部账单、专属云和私有化的总体拥有成本是否按同一业务量做过对比如果禁止个人账号和外部账号有没有官方提供的域内方案或合规上可以接受的替代以免出现影子 IT可运营性GPU 和推理是「某人用 SSH 维护的进程」还是可以申请、可以回收的服务模型是否钉死到具体版本效果变差时能否回退知识问答能否按部门授权关键操作能否审计验收标准是「演示时能问出来」还是「指定的业务闭环可以交接」七、结语「数据不出公司也能用大模型」讲的不是神话而是一项工程与治理上的选择数据主权回答控制权数据是否离开本单位合规回答法定边界尤其是是否出境、走哪一条路径成本回答长期可预期的投入结构而不只是首年报价。下一步通常不是先争论「该不该上大模型」而是先列一张表哪些场景必须留在域内哪些可以接受境内第三方哪些可以走公网哪些涉及出境各自的数据级别、调用量和验收口径是什么。这张表列清楚了公有云、专属实例和专有云就可以并存。列不清楚再便宜的 Token、再贵的 GPU都可能变成下一轮返工。参考与可回溯来源Gartner Press Release,Gartner Predicts 40% of AI Data Breaches Will Arise from Cross-Border GenAI Misuse by 2027, 2025-02-17.https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-02-17-gartner-predicts-forty-percent-of-ai-data-breaches-will-arise-from-cross-border-genai-misuse-by-2027性质机构预测不是历史统计。 ↩︎ ↩︎二手公开报道Legal Dive 对 Gartner 企业风险调研的转述2023-08-14。生成式 AI 进入新兴风险前列以及隐私、知识产权等风险面的表述请以 Gartner 原始新闻稿或报告为准核验。https://www.legaldive.com/news/generative-ai-enterprise-risk-gartner-ai-survey-risk-management/690785/ ↩︎《中华人民共和国数据安全法》工信部网站公开转载的全文.https://www.miit.gov.cn/zwgk/zcwj/flfg/art/2022/art_284b390b84484f10b0e43eeafaad0f6d.html ↩︎《中华人民共和国个人信息保护法》中央网信办网站.https://www.cac.gov.cn/2021-08/20/c_1631050028355286.htm ↩︎《促进和规范数据跨境流动规定》中国政府网 / 国务院公报转载国家互联网信息办公室令第 16 号.https://www.gov.cn/gongbao/2024/issue_11366/202405/content_6954192.html同主题页面https://www.gov.cn/zhengce/202501/content_6997438.htm ↩︎McKinsey,The state of AI: How organizations are rewiring to capture value全球调研。文中关于采用率上升、多数组织尚未在企业级 EBIT 上看到实质性影响等表述以该页最新全文为准.https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value另可对照The state of AI in early 2024.https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2024 ↩︎产品定位来自常青云产品口径部署在专有环境公有云与专有云按场景分流。正式对外发布时请替换为已上线的公开产品页或白皮书链接若暂无公开页面建议去掉具体产品名只保留「专有云 AI 平台」这一通称。 ↩︎ 数据不出公司也能用大模型
数据不出公司也能用大模型很多企业这几年都卡在同一句话上「我们想用大模型但公司的数据不能出去。」信息中心怕泄密法务怕合规业务怕耽误进度财务怕重复投入。现场常见两种极端要么全面禁止公网大模型业务人员偷偷用个人账号要么先把材料贴到外部 API「先跑起来」事后再补制度。两种做法都难持续。一种更稳妥的做法是把推理和知识应用放进公司可控的环境里——数据默认不离开本单位的控制范围大模型照样能用。业界常把这类形态称为「私有化部署」「专有云 AI」或 Private AI介于两者之间的还有「境内公有云专属实例」等方案。这并不是否定公有云而是承认一件事实企业数据有边界AI 能力也必须按边界落地。这里先分清两个容易混在一起的概念。后文的合规讨论和选型都按这一区分展开。概念大致含义先问什么离开本单位控制范围俗称「出公司」提示词、文档、日志进入个人账号、外部 SaaS、公网 API或由他方运维的云账号本单位难以完整审计也难以随时关停合同、保密、等保与行业要求、影子 IT出境数据被提供至中华人民共和国境外是否触发网信规则下的安全评估、标准合同、认证等「数据不出公司」首先管的是控制权。只有路径还涉及境外接收方时才需要叠加出境合规。两者相关但不是同一回事。一、企业真正怕的不是「用模型」而是「数据怎么走」大模型项目里最敏感的往往不是参数量而是一次问答带走了什么可能进入提示词或知识库的内容为什么敏感合同、报价、客户名单商业秘密与合同义务员工档案、客户身份证号个人信息与敏感个人信息工艺参数、研发纪要知识产权与竞争壁垒未公开财报、并购材料内幕信息与监管要求外部大模型好用是因为算力、模型和运维往往都在服务商一侧。对企业而言这意味着提示词、上传文档、检索片段都可能离开本单位的控制范围——有的仍留在境内有的还可能出境。风险不只是「会不会被拿去训练别人的模型」这类争议更日常的问题是说不清数据落到了哪一类主体、哪一区域受哪套法律管辖出了事难以审计谁问过什么、用了哪份材料各部门各自开通账号形成影子 IT制度跟不上实际使用。国际研究机构 Gartner 在 2025 年公开预测到 2027 年超过 40% 的 AI 相关数据泄露将源于跨境场景下生成式 AI 的不当使用——例如把敏感提示发往位置不明的模型与 API。1这是对未来风险结构的预测不是对「目前已有多少企业因生成式 AI 泄密」的统计。另据对 Gartner 企业风险调研的公开报道2023生成式 AI 当时首次进入新兴风险前列在受访的风险负责人中被提及较多。报道转述的风险面包括数据隐私工具可能在未充分告知的情况下向第三方共享信息和知识产权机密信息进入工具后可能出现在他人的输出中。2具体问卷口径请以 Gartner 原始发布为准。含义很直接在问「能不能用大模型」之前先要回答「数据在哪里处理、是否离开本单位、是否出境、谁能调用、是否留痕」。二、数据主权不是口号是「控制权在谁手里」「数据主权」听起来像政策用语。落到企业的日常工作里可以归纳成三个能够核对的问题落点模型文件、知识库文档、问答日志、调用记录默认存在哪里路径业务调用是否必须走公网能否限制在指定机房、专有环境或本单位认可的专属云账号里主体出了问题是本单位能查日志、停服务、收回权限还是只能等外部厂商处理工单专有云、私有化 AI以及在合规上可以接受的专属云实例核心承诺通常不是「模型一定比公网更聪明」而是在客户指定或明确授权的环境内完成推理与知识应用使数据、模型与调用链默认处于本单位或本单位明确授权的运营方控制之下。这和「全面下公有云」不是一回事。开放、低敏感、需要弹性扩缩容的场景公有云大模型仍可继续用。那些不能离开本单位控制范围的材料、私有模型以及需要权限与审计的内部助手则由专有环境或同等可控的环境来承接。两边并存按数据分级分流往往比「一刀切」更符合真实组织。数据主权的价值在于安全部门能画出边界业务部门才敢把内部材料用起来——不必先在「用」和「守」之间二选一。三、合规中国框架下至少要知道的几条合规不能靠口号替代制度。下面只谈与「数据能不能离开本单位、是否出境」相关的公开规则要点。本节不构成法律意见发布与立项前请法务复核。先记住两条分流数据只离开本单位但仍由境内第三方处理时重点看合同、保密、行业监管、等保与内部控制确认是否允许这类处理活动。一旦构成向境外提供再叠加网信规则下的出境路径例如安全评估、标准合同、认证等。在中国现行规则中与「数据是否出境、以什么方式出境」直接相关的至少包括下面几项。1. 《数据安全法》分类分级与重要数据保护《中华人民共和国数据安全法》要求建立数据分类分级保护制度。对重要数据的处理者法律还规定了风险评估等义务重要数据出境适用专门的安全管理安排。3实践中应先做数据分类例如公开、内部、敏感、重要数据再决定哪一类可以进入外部模型哪一类必须留在本单位可控环境内。2. 《个人信息保护法》个人信息与出境条件《中华人民共和国个人信息保护法》对向境外提供个人信息规定了法定条件包括安全评估、个人信息保护认证、标准合同等路径并对关键信息基础设施运营者以及处理个人信息达到规定数量的处理者提出境内存储等要求。向境外提供个人信息时还须结合告知、单独同意、个人信息保护影响评估等要求综合判断。这些要求存在法定例外和适用前提不能一概而论应以法条及本单位合规意见为准。43. 《促进和规范数据跨境流动规定》2024把「要不要申报」说得更可操作国家互联网信息办公室发布的《促进和规范数据跨境流动规定》对数据出境安全评估、标准合同、认证等制度的适用作了细化。例如关键信息基础设施运营者向境外提供个人信息或重要数据其他处理者向境外提供重要数据或者自当年 1 月 1 日起累计向境外提供达到规定数量的个人信息或敏感个人信息。出现这些情形时应当依法申报安全评估。规定同时明确未被相关部门、地区告知也未公开发布为重要数据的可以不作为重要数据申报出境安全评估。5该规定与《网络安全法》等上位法的要求相衔接。具体如何适用以现行有效文本及主管部门口径为准。说明避免误读具体项目是否构成出境、是否触及评估阈值、材料如何认定须由本单位法务、合规会同业务共同判断。专有云和域内可控环境的价值在于对「确定不能出境或不宜离开本单位控制范围」的处理活动提供默认留在可控范围内的技术落点减少「先用外部 API再补手续」的被动局面。上了专有云并不会自动合规。合规靠的是制度、分类和路径设计技术只是落点之一。合规上可以概括成一句白话先把「不能出公司」或「不能出境」的处理活动放进可控环境再按法规处理真正需要出境、或必须使用外部服务的部分。四、成本算的不只是 GPU 报价还有「绕路成本」很多方案评审只比两行数外部 Token 单价和私有化硬件报价。更完整的账至少有四层。1. 显性账单调用费以及资产与电费外部 API、公有云按量计费账单清晰起步快。用量上来以后费用与并发、上下文长度密切相关而且长期受外部计价影响。专有环境前期要投入服务器、GPU、存储、机房和平台建设运行之后主要是电费、维保、人力和折旧。境内公有云专属资源、包年资源介于两者之间。弹性和运维可以外包但数据边界、账号边界和合同条款仍要单独审查。没有放之四海而皆准的「一定更便宜」。要算清的是这一场景的数据能不能离开本单位、会不会出境、用量是否稳定、是否需要很强的弹性。对稳定、高敏感、长期高频的内部场景专有化或专属实例往往让费用更可预期对突发、低敏感、验证型场景按量计费的公网或公有云服务往往更划算。2. 隐性成本影子 IT 与返工如果禁止使用外部大模型又不提供域内替代或合规上可以接受的替代员工就会用个人账号「临时问一句」。这类行为几乎不会记入 IT 预算却往往把泄密、合规和知识散落的成本留给组织。行业分析机构普遍建议把 AI 处理纳入数据治理评估传输与隐私影响并加强提示过滤与审计。1如果只有禁令、没有官方通道治理成本和事后处置成本通常更高也更被动。3. 资产利用率卡买了却闲着代价往往很高专有化项目里常见的失败不是「没买够卡」而是卡成了固定资产开通仍靠工单占用说不清项目结束也回收不干净。这是现场经验不是普查统计。但一旦发生硬件预算就很难转化为业务能够稳定调用的服务。因此专有云 AI 如果只交付「能 SSH 上去的机器」成本账很难看如果能把 GPU 做成可申请、可排队、可计量的服务同一笔硬件预算才更接近可运营资产。4. 价值捕获用了 AI不等于算力投入已经赚回来McKinsey 的全球调研显示生成式 AI 的组织采用率上升很快但多数受访组织仍表示尚未在企业整体息税前利润EBIT层面看到清晰、实质的影响。更能捕获价值的组织更强调工作流改造、治理和高层问责而不是堆砌单点工具。6这意味着专有云或域内 AI 的投资要落到可以验收的业务闭环上例如内网知识问答、指定岗位助手并同步做好治理与权限而不是只验收「模型能跑」。成本可以概括成一句话外部调用的代价在于数据路径不清、用量爬升难以预期专有云的代价在于建设与运营投入。往往更贵的是数据已经离开可控范围事后还要回头补合规或者卡已经买回家却形不成可以交接的服务。五、「数据不出公司也能用大模型」技术上靠什么不必陷入厂商的参数竞赛。能力可以概括成一条能够核对的链路内部文档 / 业务系统 ↓ 知识检索可选—— 材料留在可控环境 ↓ 内网或专属环境中的推理 —— 模型在指定范围内加载 ↓ 权限、审计、租户或部门隔离建设上常见四档也可以组合使用路径适用要盯的点公网或外部大模型并严格脱敏、禁止上传敏感内容敏感度低、需要快速验证制度能否执行有没有影子账号是否涉及出境境内公有云大模型或专属实例需要弹性与托管同时希望落在境内云账号和合同边界内数据落地地域、日志归属、分包与运维权限、是否仍属于离开本单位控制范围专有环境中的私有化模型推理中高敏感、需要稳定的内网调用和较强控制权模型版本、服务启停、由谁运维、灾备与升级专有环境或专属环境加上知识库 / RAG需要「问内部材料」出处、权限、文档与向量是否离开可控范围相对单机演示「专有云 AI」多出来的通常是平台层算力开通与回收、模型登记与分版、推理服务化、知识库权限、操作审计。缺少这些数据即使暂时没有出公司也很难在多个部门之间规模化使用。以常青云AI 专有云KuberCloud ANI为例其产品定位是部署在客户指定的机房或专属环境中在统一底座上提供算力开通、GPU 运营、模型与内网推理、知识库问答等能力。公有云继续承接适合上公网、且可以接受让渡部分控制权的场景不能离开本单位可控范围的数据、模型与内网应用则由专有云承接。7选型时仍应按本单位的数据分级和场景清单来验收不要用品牌替代边界设计。六、立项前的十个问题立项或选型时建议至少问清下面十条。答不清的先不要把预算押满。数据与合规本场景涉及的数据属于哪一类是否包含个人信息或重要数据提示词、文档、日志默认落在何处是否离开本单位控制范围是否出境法务是否已经判断必须在域内处理可以接受境内第三方还是可以依法出境并履行评估、合同或认证成本与场景这是验证型试用还是持续 12 个月以上的稳定高频场景并发和上下文长度如何预估外部账单、专属云和私有化的总体拥有成本是否按同一业务量做过对比如果禁止个人账号和外部账号有没有官方提供的域内方案或合规上可以接受的替代以免出现影子 IT可运营性GPU 和推理是「某人用 SSH 维护的进程」还是可以申请、可以回收的服务模型是否钉死到具体版本效果变差时能否回退知识问答能否按部门授权关键操作能否审计验收标准是「演示时能问出来」还是「指定的业务闭环可以交接」七、结语「数据不出公司也能用大模型」讲的不是神话而是一项工程与治理上的选择数据主权回答控制权数据是否离开本单位合规回答法定边界尤其是是否出境、走哪一条路径成本回答长期可预期的投入结构而不只是首年报价。下一步通常不是先争论「该不该上大模型」而是先列一张表哪些场景必须留在域内哪些可以接受境内第三方哪些可以走公网哪些涉及出境各自的数据级别、调用量和验收口径是什么。这张表列清楚了公有云、专属实例和专有云就可以并存。列不清楚再便宜的 Token、再贵的 GPU都可能变成下一轮返工。参考与可回溯来源Gartner Press Release,Gartner Predicts 40% of AI Data Breaches Will Arise from Cross-Border GenAI Misuse by 2027, 2025-02-17.https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-02-17-gartner-predicts-forty-percent-of-ai-data-breaches-will-arise-from-cross-border-genai-misuse-by-2027性质机构预测不是历史统计。 ↩︎ ↩︎二手公开报道Legal Dive 对 Gartner 企业风险调研的转述2023-08-14。生成式 AI 进入新兴风险前列以及隐私、知识产权等风险面的表述请以 Gartner 原始新闻稿或报告为准核验。https://www.legaldive.com/news/generative-ai-enterprise-risk-gartner-ai-survey-risk-management/690785/ ↩︎《中华人民共和国数据安全法》工信部网站公开转载的全文.https://www.miit.gov.cn/zwgk/zcwj/flfg/art/2022/art_284b390b84484f10b0e43eeafaad0f6d.html ↩︎《中华人民共和国个人信息保护法》中央网信办网站.https://www.cac.gov.cn/2021-08/20/c_1631050028355286.htm ↩︎《促进和规范数据跨境流动规定》中国政府网 / 国务院公报转载国家互联网信息办公室令第 16 号.https://www.gov.cn/gongbao/2024/issue_11366/202405/content_6954192.html同主题页面https://www.gov.cn/zhengce/202501/content_6997438.htm ↩︎McKinsey,The state of AI: How organizations are rewiring to capture value全球调研。文中关于采用率上升、多数组织尚未在企业级 EBIT 上看到实质性影响等表述以该页最新全文为准.https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value另可对照The state of AI in early 2024.https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2024 ↩︎产品定位来自常青云产品口径部署在专有环境公有云与专有云按场景分流。正式对外发布时请替换为已上线的公开产品页或白皮书链接若暂无公开页面建议去掉具体产品名只保留「专有云 AI 平台」这一通称。 ↩︎