AI 项目很少败在模型，而是败在三个问题：数据在哪里、谁可以访问什么、以及适用哪些规则？在 sector7，“自主可控 AI”并不意味着排除公有模型——而是把每个模型放到正确的位置：在公有云模型更胜一筹之处（检索、草拟、构思）使用它们，在您的数据有此要求之处（在敏感内容上执行）使用运行在我们位于德国服务器上的自托管模型。在公有云中规划，在本地落实——受控、可审计，并且既符合 GDPR 也符合 EU AI Act。基础是我们自有的基础设施——自有服务器集群、自有 IP 地址空间、在德国运营——以及我们来自日常工作的安全实践。
AI 治理与 EU AI Act
起点很少是某个模型，而是对义务和风险的清晰认识。自 2026 年 8 月起，EU AI Act 的透明度与 GPAI 义务已经生效，对高风险应用的要求将在 2027 年底前陆续到来。我们厘清您的 AI 使用实际触发了什么——并将其嵌入您现有的合规体系，而不是在旁边另立一套规章。
- 就绪度与用例评估：哪些项目可行、哪些尚不可行——在投资之前。
- 按 EU AI Act 进行风险分级、透明度与文档义务、明确的职责。
- 数据保护与数据卫生：在 AI 让您的数据可被检索之前，先整理好权限与共享。
- 在这些框架已在您处生效之处，衔接 ISO 27001 与 NIS-2。
这条线索直接承接我们既有的“AI 就绪度与治理”工作。基础是项目实践，而非理论——我们的参考项目中，就包括为一家市政能源供应商（KRITIS）制定企业级 AI 战略。
受保护的私有语言模型与托管 RAG
核心所在：让 AI 在您自己的数据上工作，而这些数据不离开您的场所。我们搭建私有知识库和检索增强生成（RAG）——语言模型基于您的文档、合同和知识资产来回答问题。其运行于我们位于德国服务器集群中的自托管开放模型；只有在任务允许且经您放行之处，我们才接入公有模型。
区别在于防护。构建拙劣的 RAG 系统会把用户绝不该看到的内容泄露给他们——这是此类项目最常见、也最昂贵的弱点。我们以保护基础设施的方式来构建它：清晰的权限、细至文档层级的访问控制、日志记录，以及一套经得起审计的隔离。
- 在您文档之上的私有知识库和 RAG——受访问控制、有日志记录、可审计。
- 在我们德国服务器集群中的自托管开放模型；不以美国模型作为默认设置。
- 通过清晰界定、可回撤的接口接入您的系统——文件存储、知识库、业务应用。
- 清晰的数据主权：您的内容留在您处；不以您的数据训练第三方模型。
AI 搭建与集成——公有与本地模型的合理搭配
在“在公有云中规划”和“在本地落实”之间，是调度。我们搭建一个覆盖公有和自托管模型的统一入口，按您的规则引导请求：敏感内容交给本地模型，非关键任务交给性能最强的合适模型——并具备成本与 token 透明度、对重复请求的缓存以及可追溯的日志。这样，模型的选择就成为一个决策而非偶然，更换供应商也不再是一次改造。
- 一个入口覆盖多个模型，公有与本地兼有——按您的规定进行路由。
- 成本与 token 管控：引导到合适的模型、预算和分析。
- 融入您的流程和工具——用我们自己也在使用的同一套代理式方法开发。
运营与赋能
托管 AI 运营
一套 AI 环境不是有终止日期的项目，而是一项运营：模型被更新，成本和回答质量被观察，访问被复核。这一持续运营如有需要由我们从数据中心承担。相应的、有约束力的 SLA 模型我们正在搭建——范围和承诺我们会逐案与您具体商定，而不是在它们能兑现之前就许诺。
赋能与培训
最大的障碍很少是技术，而是团队中的知识。我们陪伴您的员工了解工具、边界和合理的应用——让一套已搭建的 AI 真正被使用起来。
我们的重点——以及我们在何处引入合作伙伴
我们的强项是应用：在您的数据上对 AI 进行咨询、安全搭建与运营——在我们自己拥有并在德国运营的基础设施上。训练自有基础模型有意不在其列；我们采用成熟的开放与公有模型，并把它们安全、贴切地投入使用。而在需要极大算力之处，我们引入自主可控的合作伙伴——这样您为成果付费，而不是为闲置的硬件付费。
如果您还在思考 AI 在您企业中究竟在何处真正见效：一切始于一次对话，而非一个模型。我们与您一起——以开放的结果——梳理这些项目，并落实真正带来价值的部分。