AI数字化系统的部署架构主要有两种：公有云API调用和私有化部署。在成都，选择哪种架构取决于数据安全要求、使用量和预算。
在成都，应用通过API调用云端大模型。企业不需要自己买GPU服务器，按调用量付费。架构简单：业务系统→API请求→云端模型→返回结果。优点是起步快、成本低，缺点是数据要发到云端、长期费用随调用量增长。
在成都，大模型部署在企业自己的服务器上。架构分三层：模型推理层（GPU服务器跑模型）、应用服务层（业务逻辑和接口）、数据层（知识库和业务数据）。数据不出企业内网。优点是数据安全、长期成本可控，缺点是前期硬件投入大、需要运维能力。
在成都，很多企业用混合方案：敏感数据走私有化模型，通用任务走云API。既保证核心数据安全，又不用承担全量私有化的硬件成本。
在成都，数据不敏感、使用量小，用云API。数据敏感、使用量大，用私有化。拿不准先从云API开始，数据量和使用量上来了再转私有化。
在成都，不管哪种架构，都需要：模型推理服务（接收请求返回结果）、知识库（企业文档向量化）、业务接口层（和现有系统对接）、监控（跟踪调用量和效果）。
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