先算账，再买卡
私有化部署最常见的浪费，是先买了机器，再想拿来跑什么。我们的顺序相反：先确认哪些场景值得私有化，再倒推显存、并发和带宽，最后才出配置单。
为什么企业会选私有化
- 数据不能出门：客户资料、工艺参数、病历、财务，合规与商业机密双重约束。
- 成本可控：调用量稳定且大时，自建的单位成本会明显低于按量付费。
- 延迟与可用性：内网推理不受公网抖动影响，业务侧体验稳定。
- 能改能调：模型权重、推理参数、微调都在自己手里，不受供应商策略变化摆布。
什么时候别自建
适合私有化
- 有明确的数据出境或合规约束
- 日调用量稳定，且对延迟敏感
- 有或愿意养一个能接手运维的人
- 需要微调、需要换模型
建议先用云 API
- 还在验证场景，随时可能改需求
- 调用量小且波动大
- 完全没有人运维，又不打算找人
- 业务刚开始，先把精力放回产品上
| 模型与显存 | 参数量、量化精度、上下文长度、KV Cache 占用 |
|---|---|
| 并发与吞吐 | 峰值同时请求数、首字延迟、每秒 token |
| 机房条件 | 出电功率、散热与噪音、承重、网络与带宽 |
| 存储与备份 | 模型仓库、向量库、日志留存与恢复目标 |
| 运维 | 监控告警、灰度升级、故障响应窗口 |
关于这项服务，常被问到的
自建算力和用云 API，我该选哪个？
看三件事：调用量、数据能不能出门、有没有人运维。量小又对延迟不敏感，云 API 更划算，别自己养机器；数据敏感、调用稳定、量大，私有化在半年到一年里能把成本追平。我们会把这两条曲线按你的实际用量算一遍再给结论。
需要买什么显卡？
这取决于你要跑多大的模型、多少人同时用、要不要微调。显存和并发的换算我们有成熟算法，会把模型尺寸、上下文长度、峰值并发摆进表里算清楚，再给配置单，不凭感觉推硬件。
机房条件不够怎么办？
常见情况。我们会先看出电、散热、承重、网络和噪音这几项，不满足的给出改造建议；实在不具备的，建议走专有云或托管 IDC，别硬在办公室里放服务器。
能顺带做等保和合规要求吗？
我们把私有化部署的安全基线做进交付：账号与权限、审计日志、数据分级、传输加密、备份恢复演练。测评机构出具的正式报告需要走第三方，我们会配合提供材料。
买完机器你们还管吗？
可选长期陪跑：监控告警、推理服务升级、显存与并发调优、故障响应。也可以只做一次性建设，配好运维手册和培训，你们的人接手。