行业大模型的数据底座与私有化部署路径专题·调研报告

报告编号：EXK-A-001 出品方：北京经纬智汇信息咨询有限公司 二级赛道：AI 大模型与行业落地 报告日期：2026 年 7 月 保密级别：内部参考（限内部传阅） 版本：V1.0

执行摘要

本报告聚焦"行业大模型的数据底座与私有化部署路径"这一企业级 AI 落地的核心命题，从技术、市场、政策、案例四个维度展开全时间轴、多层次的深度剖析，为立项、选型、投资决策提供依据。核心结论如下：

• 落地胜负手已从"模型参数"转向"数据底座 + 私有化工程能力"。 中国大模型市场以私有化部署为大盘主体。2024 年中国行业大模型市场规模约 165 亿元、同比增长约 57%，预计 2028 年达 624 亿元，年复合增长率（CAGR）约 42.82%。以 DeepSeek 开源为引爆点的"国产模型 + 国产卡"一体机需求，使私有化从"妥协选项"转变为"数据主权刚需"。

• 私有化技术路径已经收敛。 "RAG（检索增强生成）+ 参数高效微调（LoRA/QLoRA）+ vLLM/SGLang 推理框架 + INT4 量化"是绝大多数企业性价比最优的技术组合。全参数微调仅在数据充足且效果差距被验证后才应启动；国产算力"可用但未好用"，昇腾 910C 在真实推理工作负载下实测约为英伟达 H100 的 60%。

• 国产算力迎来放量拐点，但生态代差仍存。 2025 年中国 AI 加速卡总出货约 400 万张，本土厂商合计约 165 万张、份额首破四成达 41%（2024 年约 30%），华为昇腾出货 81.2 万张、占国产总量 49.2%；但 CUDA 生态存在约十余年代差且仍在加速，超大模型训练与算子覆盖仍是主要瓶颈。

• 专利与政策双轮驱动。 中国生成式 AI 专利数量居全球第一；政策一手以"备案制 + 安全评估"划定合规红线，一手以"数据二十条 + 数据资产入表 + 信创国产化"激励要素市场化与国产替代。

• 风险提示。 需重点关注数据合规风险、算力供应链风险（国产替代不确定性）、技术迭代过快导致的投资贬值风险、投资回报（ROI）不确定风险与复合型人才短缺风险。

• 决策主线。 建议中大型 / 强监管企业走"私有化一体机 + RAG + LoRA"路线（预算 150 万–500 万元）；中小企业优先公有云 MaaS 或混合部署，规避硬件沉没成本与技术贬值风险。"训练进云、推理落地"的原则在 2026 年仍然成立。

01 · 调研背景与目标

1.1 调研缘起

大模型发展已历经三个阶段。奠基期（2020—2022）以 GPT-3、盘古 1.0 为代表完成通用大模型技术积累；爆发期（2023）进入"百模大战"，文心、通义、混元、星火、GLM 等密集发布，华为盘古 3.0 提出"不作诗，只做事"的行业路线，标志着行业模型工程范式登场；深水区（2024—2026）竞争焦点从"模型能力"转向"工具链完善度、Token 调用成本、头部客户争夺"，以及最关键的数据底座与私有化工程能力。

当企业不再满足于"能对话"的通用助手，而要求 AI 真正嵌入业务流程、处理私有知识、满足数据不出域的合规要求时，"数据底座怎么建、私有化怎么部署"就成为决定项目成败的核心命题。这正是本报告的调研缘起。

1.2 核心调研问题

• 行业大模型的"数据底座"究竟包含哪些技术要素？如何建设？
• 私有化部署有哪些技术路径？如何在成本、效果、合规之间做出选型？
• 国产算力当前处于什么水平？能否支撑私有化部署？
• 全球与中国的市场格局、竞争态势、政策环境如何？
• 面向不同规模、不同行业的企业，应给出怎样的决策路径与实施路线图？

1.3 调研范围界定

• 地域：全球视野（国际对比 + 全球趋势），同时重点关注中国市场与国产替代。
• 行业：以通用型技术分析为主，辅以金融、政务、能源、制造、医疗等垂直行业落地案例。
• 时间：全时间轴（过去 → 现在 → 未来），数据优先采用 2024—2026 年最新口径。
• 颗粒度：宏观（政策、大盘）+ 中观（细分市场、竞争格局）+ 微观（具体技术、产品、案例）多层次结合。

1.4 调研方法说明

本报告采用多源信息交叉验证方法，信息来源涵盖权威机构报告（WIPO、工信部、Gartner、IDC、沙利文、头豹等）、厂商官方资料、专利文献、学术论文、技术文档与主流财经媒体。对于存在多机构口径差异的市场数据，报告已在正文分别标注口径来源；对于厂商自身披露的宣传性数据，已注明其性质。

02 · 行业现状全景：从"百模大战"到"落地深水区"

2.1 行业大模型的定义与核心价值

行业大模型（Domain / Industry LLM） 指在通用基座模型之上，融合行业知识与私有数据，通过继续预训练、微调、检索增强等手段构建的、服务于特定行业场景的专业模型。相比通用大模型，其核心价值在于三点：更高的专业度、更适配的场景能力、更低的推理成本，同时显著降低对算力与数据量的需求。

华为盘古采用的"5+N+X"三层解耦架构（L0 基础大模型 / L1 行业大模型 / L2 场景模型）是行业模型工程范式的典型代表，其"不作诗，只做事"的定位精准概括了行业大模型区别于通用聊天模型的价值取向。

2.2 市场分层：公有云调用 vs 私有化部署

中国大模型市场呈现清晰的双层结构：

• 公有云 MaaS（模型即服务）层：以 Token 调用量计，2024 年中国公有云大模型调用量达 114.2 万亿 Tokens。火山引擎以 46.4% 的份额位居第一，超过第二、三名（百度智能云 19.3%、阿里云 19.3%）之和。该层的特征是低门槛、高弹性、按量付费。

• 私有化 / 解决方案层：这是政企市场的大盘主体。2024 年中国 AI 大模型解决方案市场达 34.9 亿元（同比增长 126.4%）；行业大模型市场从 2023 年 105 亿元增至 2024 年 165 亿元，预计 2028 年达 624 亿元。该层的特征是数据主权、深度定制、一次性投入大。

2.3 一个需要正视的政策信号

2025 年两会期间，国务院研究室相关负责人强调要防止过多采用"私有化部署 + 项目制"造成市场"碎片化"；业内亦有"公有云优先"的呼声。这意味着私有化虽是当前刚需，但长期存在"重复建设、信息孤岛、社会资源浪费"的争议。企业在做私有化决策时，需要将这一政策导向纳入长期权衡。

*图1：行业大模型市场双层结构与规模演进图*