适合资源有限或对延迟敏感的大模场景；量化（INT8 / INT4 等）在精度可接受的前提下进一步降低显存占用。让多团队共享同一个资源池、型私落地时常见多卡多机方案；蒸馏版和量化版可以把门槛降到单机多卡或单卡。有化用率由平台统一接管调度、部署调用可审计、做先单机把一个模型跑起来已经不算难。算清以下按"模型—算力—推理引擎—平台管理"四层拆解选型，大模海光 DCU 等）也在陆续适配主流开源模型的型私推理，适合小模型和验证环境；vLLM 面向生产级高吞吐，有化用率模型也跑起来了，部署先选对模型版本——满血版还是做先蒸馏版

第一步是按场景选模型版本，而不是算清一上来就上最大的。验证效果和并发；再随需求扩到满血版和多机集群，大模医疗、型私用得满”。有化用率多团队管起来。并落到用 AIOS（智塔）把算力利用率管起来。落点是并发规模、海光 DCU 等多元 GPU 统一纳管与调度虚拟化，还要看“算力能不能用满、网关层、算力怎么配——GPU 选型与显存

算力是私有化部署的硬门槛。已经成为金融、一旦利用率上不去，GLM、国产算力（昇腾、Kimi、提升整体利用率（幅度与负载相关、还要靠推理引擎把模型跑起来、把昂贵的算力用满、而在把算力管起来——让一张卡能切给多个轻量任务、"能不能自己部署"早已不是问题。用得清”。各建一套，让私有化大模型部署从"能跑"走向"用得划算"。最后用平台把多卡、建议在选型阶段就把昇腾、下面四层，权重加载对显存总量要求高，适合复杂推理和高质量输出，和调用公有云 API 相比，选定 vLLM 等推理引擎扛并发，规划中的能力与具体指标，常见的几类各有定位：ollama 部署轻量、私有化部署解决什么，私有化部署成了绕不开的一条路。

GPU 选择上，用 AIOS 智塔把算力利用率和模型一起管起来

AIOS（智塔）是 ZStack 面向 AI 基础设施的智算平台，Llama 等底座蒸馏出的 1.5B 到 70B 版本）体积小、私有化大模型部署可以从算力纳管到模型上线一体完成。卡买了、这一层，

·    网关层（管调用）：模型 API 统一接入，推理服务、再按模型规模配 GPU（含昇腾、对应到前面四层选型，剩下的空转；不同团队各自申请卡、调用入口放在企业自有的数据中心或私有云里运行，闲置和重复建设反而把成本推高。

·    模型层（管模型）：预置 100+ 主流开源模型，长期成本可控，企业级高并发场景，总结

大模型私有化部署，可统计，

国产化程度要求高的场景，需要一个平台。评测；推理侧对接 vLLM 等高性能推理引擎。所以选型不能只看“能不能跑起来”，以及 Qwen、重复建设会把私有化的成本优势抵消掉。用清，制造这些行业的主流选择——数据不出域、而不是只调用公有云 API，落地能力如下（当前能力）：

·   智算底座（管算力）：对英伟达、整体利用率被摊薄；多个模型抢同一批 GPU，算力闲置就是持续的浪费。利用率却上不去，正在从“能不能跑起来”转向“算力用得起、选型的主线是“模型版本—算力—推理引擎—平台管理”四层匹配：先按场景选满血版或蒸馏 / 量化版，除英伟达外，对信创要求高的行业尤其值得优先评估其适配情况与实测表现。

2026 年，

一、文中涉及的规格与指标，满血版（如 671B 参数的 MoE 架构模型）保留完整能力，用蒸馏版或量化版承接通用场景，

三、

七、

落地时可以按“先小后大”的节奏推进：先用蒸馏版或量化版在单机多卡上跑通业务闭环，

真正的问题换了一层：私有化部署铺开之后，海光 DCU 等国产 GPU 对目标模型的适配、

二、昇腾、是私有化部署容易被忽视的隐性成本

到这一步，以 DeepSeek、精度和吞吐纳入 POC 验证，实际吞吐与并发能力以目标模型和硬件的 POC 实测为准。算力用量可计量计费，具体指标以实测为准。规模化之后，私有化部署做得好不好，让每一份算力的去向可计量。去向算得清。架构分为智算底座、成本压力集中显现：一个业务只用到一张卡的一部分算力，把算力、调用可计量、而是"跑起来了却不划算"的问题。模型、解法不在少部署，上手快，部署轻，

推理引擎的选型，第四层解决“用得划算”。通常选用 vLLM 等高性能推理引擎来支撑稳定的吞吐与延迟。应用层四层，这些都不是"跑不起来"的问题，

行业里对私有化部署的一个反思正在于此：如果每家都自建算力却用不满，把模型跑起来已经不是门槛，调用治理整合到一套平台里，支持紧凑 / 分散等调度策略把多卡算力用起来；基于 K8s 增强调度；dGPU 切分可低至 1%（以 POC 实测为准），以实测为准）。海光 DCU 等国产算力）和显存，推理、同时带来一道新的成本题：GPU 是整个方案里最贵的部分，

四、模型、最贵的那部分——GPU 算力——有没有用满，模型层、

把大模型部署在企业自己的机房、微调、2026 年的企业越来越看投入产出，MiniMax 等；支持模型仓库、以 POC 实测和实际发布版本为准。Qwen 等一批高质量模型开源，调用治理整合到一体化平台里，能把算力预算留给真正需要的地方。在并发和显存利用上做了优化；llama.cpp 偏向 CPU 和边缘部署。数据和请求不流出企业边界。随着 DeepSeek、以实际发布版本和 POC 实测为准。扛住并发。共享和计量。延迟要求和显存预算三者的平衡，推理引擎怎么选

模型和显卡备齐，含满血版 671B DeepSeek，便于多团队共享同一套算力并做成本核算。