當(dāng)下行業(yè)正迎來明顯趨勢，越來越多企業(yè)逐步從公有云撤出、轉(zhuǎn)向下云，不再依賴公有云租賃算力，轉(zhuǎn)而自建機(jī)房服務(wù)器、落地本地化私有化部署，算力模式正式從 “公有云上云” 向 “本地自建私有化” 回流。

企業(yè)逐步放棄公有云算力、優(yōu)先選擇本地部署，核心集中在四大痛點(diǎn)：

長期成本偏高：公有云按小時、按算力規(guī)格計(jì)費(fèi)，企業(yè)常態(tài)化運(yùn)行大模型訓(xùn)練、深度學(xué)習(xí)推理時，長期租賃成本遠(yuǎn)超一次性自建硬件投入。

安全合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)高：核心業(yè)務(wù)、涉密科研等敏感數(shù)據(jù)托管云端，易出現(xiàn)泄露、合規(guī)審查等隱患；本地部署可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自留、內(nèi)網(wǎng)閉環(huán)，可控性更強(qiáng)。

網(wǎng)絡(luò)延遲影響體驗(yàn)：云端遠(yuǎn)程調(diào)用大模型存在固有延遲，高并發(fā)、實(shí)時推理場景易卡頓；本地機(jī)房直連，低延遲、高吞吐，適配實(shí)時算力需求。

業(yè)務(wù)穩(wěn)定性不可控：公有云易出現(xiàn)高峰限流、算力溢價、帶寬波動等問題，無法保障企業(yè)日常辦公、模型訓(xùn)練等場景的持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行。

公有云更適配臨時、輕量、短期彈性算力需求；而對于長期常態(tài)化跑大模型、高并發(fā)推理、涉密科研、高強(qiáng)度算力仿真的機(jī)構(gòu)與企業(yè)，自建本地算力已成為主流選擇，行業(yè)正式進(jìn)入「下云 + 私有化部署」新周期。

針對當(dāng)下各行業(yè)中小企業(yè)垂直領(lǐng)域的私有化部署需求，Enine億玖推出適配各類模型部署與企業(yè)業(yè)務(wù)場景的本地算力服務(wù)器，精準(zhǔn)解決中小企業(yè)算力痛點(diǎn)，兼顧性價比與實(shí)用性，助力中小企業(yè)降低私有化部署門檻。