多元乱则表现为模型碎片化严重,形成信息孤岛。目前市面上大模型数量已超过千款,企业为满足不同场景需求,需对接多个模型接口,开发和维护成本极高。而且不同模型间数据无法互通,严重制约了AI能力的整合与发挥。
信任缺主要源于数据安全问题。对于政务、金融、医疗等关键行业而言,数据至关重要。将核心数据上传至公有云大模型进行训练和推理,存在较大安全风险。全链路安全保障体系的缺失,使得许多企业对AI应用望而却步。



多元乱则表现为模型碎片化严重,形成信息孤岛。目前市面上大模型数量已超过千款,企业为满足不同场景需求,需对接多个模型接口,开发和维护成本极高。而且不同模型间数据无法互通,严重制约了AI能力的整合与发挥。
信任缺主要源于数据安全问题。对于政务、金融、医疗等关键行业而言,数据至关重要。将核心数据上传至公有云大模型进行训练和推理,存在较大安全风险。全链路安全保障体系的缺失,使得许多企业对AI应用望而却步。


