在數智化時代的今天， AI與大模型應用已經成為推動企業創新和持續發展的關鍵技術。隨著技術的不斷發展，大模型私有化部署呈現出愈發明顯的趨勢。一方面，針對特定業務場景的模型定制能夠更加貼合企業實際需求，推動業務發展；另一方面，部署私有化大模型能夠確保數據的安全性與隱私保護，數據無需外流，降低了數據泄露風險。

然而，企業在兼顧傳統業務和部署私有化大模型業務時，面臨著來自算力、網絡、數據安全等多個方面的挑戰，迫使企業必須尋求新的技術與解決方案來應對這些難題。作為“AI+云網安服務”提供商，第一線敏銳地察覺到了這一趨勢，并致力于構建AI原生超互聯架構，以滿足企業在數智化轉型過程中的需求。

第一線DYXnet智算網絡技術部總監張先國在近期接受51CTO采訪時表示，以前數據只是存放在業務數據庫中，企業僅是對其進行簡單檢索，很多非結構化數據難以發揮價值。但現在，借助AI的能力可以更好地釋放數據價值。對于企業來說，關鍵在于如何發揮私有數據價值的同時保護自身數據，避免讓自己的數據僅僅成為大型平臺的一部分，這才是企業未來轉型的真正價值所在。

隨著大模型時代的全面開啟，第一線緊跟企業對安全、AI、算力等方面的更高要求，通過技術創新、生態合作，構建了AI原生超互聯架構基礎設施，實現了算力與網絡的深度融合，為企業提供了一個集AI算力、私域數據、模型、隱私計算于一體的企業可信計算空間，能夠支持企業在AI原生領域的創新。

應勢而變，從網絡賦能向AI+云網安服務商演進

在復雜且激烈的市場環境下，創新已經成為企業贏得競爭優勢，獲得持續發展的根本。熟悉第一線的朋友都知道，這家成立于1999年的企業，始終以高速成長的軌跡，適配每一個趨勢變革。從最初的電信中立網絡服務提供商，到如今全球領先的“AI+云網安”服務商，第一線持續走在創新的前沿，不斷突破自我，引領行業發展。

張先國告訴51CTO，在25年的發展歷程中，第一線始終秉持“以服務創新 賦能企業增長”的理念，從提供MPLS VPN服務起步，到在業內首推SD-WAN網絡，持續升級服務品質，支撐企業的全球化數字應用場景緊密協同，構筑了覆蓋全球700+城市的核心網絡服務能力。

進入AI和大模型時代，越來越多的企業開始探索大模型在企業業務場景中的應用，部署私有化大模型應用已經成為推動企業高速發展的核心技術。

張先國表示，隨著大模型深化發展，越來越多的企業開啟數智化升級。大模型私有化呈現出愈發明顯的趨勢。企業只有將私有數據、專業知識和行業經驗融入大模型之中，進而打造出 AI 原生化的業務形態，讓模型生成更符合企業實際和專業需求的內容，才能夠為企業提供更加具有針對性的決策支持和解決方案，進而更好地幫助企業獲得競爭優勢。

采訪過程中，張先國以金融行業為例，詳細介紹了大模型在推動企業創新過程中所扮演的重要角色。他表示，金融機構可以針對風險評估、投資決策等業務場景訓練專屬金融大模型，使其更精準地處理復雜業務問題。不過，在企業訓練專屬大模型的過程中，對數據安全、網絡與算力等方面提出了更高的要求。這需要融合算力、大模型和私有數據等多種要素，并保證新架構形態能夠給予隱私安全方面的支撐。

在接下來的時間里，張先國詳細分享了企業在部署私有化大模型應用過程中面臨的諸多挑戰。

首先，算力需求井噴帶來的挑戰。在大模型訓練階段，由于參數量和訓練數據集巨大，對算力有著極高的要求。以金融行業為例，在訓練專屬金融大模型時需要處理的數據量動輒幾十T甚至達到PB級別。然而，當前市場上GPU資源緊張，算力成本高昂，如何有效利用算力資源成為企業面臨的一大難題。

其次，網絡帶寬與網絡安全的雙重壓力。AI原生化業務智慧體是基于企業私有數據和應用構建的，數據傳輸量巨大。企業內部網絡需要支撐從數據端到算力端的高速互聯互通，網絡帶寬需求激增。同時，隨著網絡攻擊手段的不斷升級，企業面臨著前所未有的網絡安全壓力。如何在保障數據傳輸效率的同時，確保數據安全不泄露，成為企業亟需解決的問題。

最后，數據隱私保護難題。作為企業的核心資產，近年來數據泄露和隱私侵犯事件頻發，讓企業對于數據隱私保護的擔憂日益加劇。如何保障大模型訓練過程中的數據隱私安全，成為企業必須面對的重要課題。

張先國強調，在新的趨勢驅動下，第一線正致力于匯聚創新技術與AI算力資源，構建AI原生超互聯架構，承載企業AI原生化的全面升級。

順勢而生，用AI原生超互聯架構賦能企業轉型

基于對企業需求的深刻洞察，憑借深厚的技術積累和豐富的行業經驗，第一線打造了AI原生超互聯架構，推出了一系列創新的產品和解決方案，幫助企業應對算力、網絡、安全等方面的挑戰。

據張先國介紹，第一線AI原生超互聯架構實現了園區與樓宇之間算力直達的高速安全通道，解決了算力資源緊張和數據傳輸需求激增的問題，助力企業實現基于私有數據進行大模型訓練的同時，實現更高級別的數據安全性。

在AI算力層面 ，第一線通過整合多方AI算力資源，形成具備多元算力加持的服務底盤。

在網絡層面，第一線基于遠程RDMA等技術，打造了創新的AI原生超互聯架構，采用動態切片技術進行網絡的動態切換。在客戶需要大算力時，能夠快速分配出大帶寬且安全隱私的直連網絡，并為其開通百G以上帶寬，保障巨量數據與算力端之間實現快速、高效的互聯互通，并在任務完成后自動釋放資源。

在數據安全層面，第一線構建了隱私計算平臺，打造了端到端加密+算后即釋放能力。首先，第一線在網絡中增強了實時大帶寬加密能力，從而確?？蛻舳伺c算力服務端之間的數據傳輸全程加密。當企業與算力端建立連接后，將獲得性能與安全兼具的算網支撐，同時確保數據不會向外部傳輸。

其次，所有計算服務器將只有內存而無硬盤，實現無盤隱私計算，私有數據算后即清。這意味著計算完成后將結果傳回去，隨后便清空相關數據。當下一次有其他客戶使用時，又會建立一個動態的私有連接，在內存空間中開展新計算服務，計算完成后同樣不會留下任何痕跡與保存。如此一來，就能確保做到數據只存在于當前計算時空內的私有計算空間中，用戶可放心使用相關計算服務。

在本次采訪過程中，張先國還通過一個案例，詳細介紹了第一線在助力企業部署私有化大模型應用中的實踐。

據介紹，以某教育企業為例，第一線通過為其構建一個新的私域來存放數據，并提供算力專網服務。通過將數據打造為私有向量數據庫形式的知識庫，并與第一線提供的隱私計算算力相連接，利用隱私計算算力進行微調訓練。在訓練過程中，所有數據都在私域空間內完成處理，確保不會向外部傳輸。最終，訓練出一個新的AI模型，并將其部署到公網上供教育企業用戶使用。

目前，第一線的ICT服務已經從網絡賦能演進為AI+云網安的全棧式服務體系，為超過2000家企業客戶賦能。

乘勢而上，持續探索AINet融合升級

談到第一線的整體發展規劃，張先國表示，面對AI這一發展趨勢，第一線正致力于向AI應用與大模型服務+AI原生基礎設施服務升級。對于AI原生基礎設施服務方面，第一線的戰略方向之一便是構建AINet。在這一戰略中，第一線采取了以下兩條路線：

第一條路線，是在傳統業務層面進行創新。這包括SD-WAN/MPLS VPN、核心網絡架構以及SASE安全。目前，第一線正致力于將這些技術與AI相結合，以實現以下目標：通過SD-WAN/MPLS VPN+AI實現流量的智能預測；核心網+AI構建出InsightNet智能網絡；將SASE的AI能力集成到位于核心網絡邊緣的SASE POP，打造智能安全防護體系。

第二條路線，是打造AI原生超互聯架構，以適應未來企業AI原生化升級需求。

雙向路線匯聚而成的AINet將提供網隨需動、雙網聯動的服務賦能，為企業AI業務應用的訓練、推理等多方面場景，提供智慧基礎底座支撐。

采訪最后，張先國表示，第一線將持續探索與推進AI能力與云網安服務融合，以打造智慧基礎設施服務、智慧應用服務等新興服務能力，協同企業共同成就數據價值。

主編觀點：

大模型私有化部署帶來的諸多挑戰催生了新技術與解決方案的誕生。正是憑借敏銳的行業洞察力和強大的技術實力，第一線在不斷轉型升級過程中，打造出了AI原生超互聯架構，幫助企業解決了大模型私有化部署中遇到的各種難題，即滿足了傳統業務的需求，又讓企業部署私有化大模型應用變得更加簡單，為業務持續創新和發展夯實了基石。

相信未來，隨著AI技術的不斷發展和應用場景的不斷拓展，第一線將繼續深耕ICT服務領域，持續向AI應用與大模型服務+AI原生基礎設施服務升級，為企業提供更多、更好的解決方案和服務。