模型来源多
公有云模型、开源模型、自训模型全都有，各自一套接入方式，重复适配成本高。
统一纳管的模型与算力生态
🐋 DeepSeek🌪️ 通义千问🤖 智谱 GLM🌙 Kimi 月之暗面🌊 腾讯混元📖 文心一言⭐ 豆包大模型🔥 MiniMax✨ 阶跃星辰🎙️ 讯飞星火🧭 百川智能🖥️ 企业私有模型⚡ 本地 GPU 集群🇨🇳 昇腾 / 海光 / 寒武纪🐋 DeepSeek🌪️ 通义千问🤖 智谱 GLM🌙 Kimi 月之暗面🌊 腾讯混元📖 文心一言⭐ 豆包大模型🔥 MiniMax✨ 阶跃星辰🎙️ 讯飞星火🧭 百川智能🖥️ 企业私有模型⚡ 本地 GPU 集群🇨🇳 昇腾 / 海光 / 寒武纪
01
WHY · 为什么需要算力底座
企业的 AI 账单，正在失控
当 AI 从「个人提效工具」变成「组织级生产资源」，Token 消耗呈非线性增长。靠 Excel、靠自觉、靠临时脚本，已经无法支撑。
📈 企业 Token 消耗曲线，基本都长这样
从试点到全员铺开，消耗呈指数级攀升 —— 区别只在于：有没有控制面兜底
无治理 · 成本黑洞 接入算力中枢 · 可控增长
使用主体多
多个部门、项目组甚至子公司各自为政，没有统一入口与统一权限。
成本黑洞
钱花了，但不知道花在哪、值不值。没有统一预算，账单月月超预期。
安全靠自觉
没有护栏，敏感数据可能外泄；出了问题才追责，审计要求难以落实。
资源浪费
本地 GPU 闲置，私有模型没人用，因为没有统一的分配与计量机制。
无法规模化运营
月底手动导日志、手动算账、手动对账，客户量增长后无法支撑。
一刀砍掉 Token 额度？那是放弃这个一天一个样的 AI 世界。
当企业开始认真讨论 Token 成本时，Token 经济学才真正开始生效。
02
WHAT · 它是什么
你的 AI 资源，需要一个「大脑」
101AI 综合算力中枢是面向企业与组织的 AI 资源治理与运营中心，将分散的公有模型、私有模型与本地算力统一纳入同一个企业级 LLM 网关与控制面。深度支持私有化部署 —— 你的模型、你的数据、你的合规边界，都在你的控制范围内。
业务应用层
内部部门 / 项目组智能体应用研发 Copilot外部租户 / 客户
⬡ 101AI 综合算力中枢 · 统一控制面
统一接入
LLM 网关 / 路由统一治理
权限 / 护栏 / 审计统一计量
Token 账本 / 预算统一运营
配额 / 计费 / 多租户
LLM 网关 / 路由统一治理
权限 / 护栏 / 审计统一计量
Token 账本 / 预算统一运营
配额 / 计费 / 多租户
资源层
公有模型 API101AI 模型广场 MaaS企业私有模型本地 GPU 算力
03
VALUE · 四大核心价值
一套控制面，回答四个问题
01 / 怎么接
统一接入
建立统一入口，告别重复适配把异构外部模型、模型广场资源、私有化模型与自建 GPU 统一抽象为可管理、可对外服务的模型资源。
- 模型中立，不绑定任何一家模型或云厂商
- 入口统一，业务系统只认一个总入口
- 规则绑定，接入即获得权限、路由、计量与审计
- 内外统一，为本地模型与资源提供 Token 级计量
02 / 怎么管
统一治理
建立规则体系，集中定义、统一执行在 AI 资源与业务系统之间增加统一控制层，涵盖身份权限、模型范围、路由策略、稳定性、预算审计和安全护栏。
- 业务系统只管发请求，控制面自动判断
- 规则改一次，所有系统都生效
- 换模型不用改代码
- 安全审计统一做
03 / 怎么算
统一计量
建立资源账本，让每个 Token 可归因统一记录外部模型与本地模型的 Token 消耗、成本、预算、配额与使用归因，本地 GPU 的消耗不再是一笔糊涂账。
- 谁在用 AI、用了哪些模型、消耗多少资源一目了然
- 用同一把尺子计量公有 API 与私有算力
- 支撑部门核算、课题预算与平台化运营
- 为对外运营提供可计费的原始账本
04 / 怎么持续创造价值
统一运营
建立 Token 运营底座，内外一套引擎将外部模型、本地 GPU、私有模型纳入同一运营视图，以标准化流程支撑上层各类 AI 服务。
- 对内给部门分配额度，超额自动停
- 对外为客户开独立账户，用量计费、月底出账
- 开户、发 Key、配额度、看用量、对账全流程自动化
04
TRUST · 可信底座
不只是能用，更是可信、可量化、可考核
对标信通院《人工智能词元(Token)服务质量能力要求》，用可量化的标尺衡量每一份 Token 服务质量。
🏅
以 Token 服务质量六大维度为标尺
围绕模型服务能力、Token 服务性能、服务可信性、运维保障、用户体验、计量计费六大维度，对齐行业评估标准 AIIA/T 0303-2026，让企业级 AI 服务可验证、可复用。
模型服务能力
多供应商模型聚合，覆盖通用对话、代码生成、多模态理解、行业专精。
Token 服务性能
首 Token 时延、吞吐与并发能力可观测，稳定支撑高并发调用。
服务可信性
私有化部署、数据不出机房、安全护栏与审计合规，确保数据安全。
运维保障
高可用与容灾、SLO 感知流量控制、统一监控告警。
用户体验
统一控制台，接入、治理、计量一站可见。
计量计费
按量付费与 Token Plan 订阅等灵活模式，账本透明可控。
内置推理加速与 GPU 调度能力
智能显存优化SLO 感知流量控制算子融合动态批处理PD 分离中心化统一缓存GPU 资源池化调度
在保障稳定性与响应质量的前提下，显著降低单次推理的资源消耗 —— 让本地 GPU 与私有模型的每一分算力都用在刀刃上，提供更具性价比的调用体验。05
WHO · 为谁而建
两类组织，一套控制面引擎
无论内控还是运营，都是把大模型从「散装试用」升级为「组织级可控资产」。
把企业内部的 AI 管起来
大型企业 / 金融机构 / 医疗机构 / 国资单位 / 院校科研机构，多模型、多团队、多预算、高合规要求。
- 私有化部署，数据不出机房
- 组织级治理：身份联邦、高级 RBAC、部门/租户/工作空间
- 统一预算与审计，告别成本黑洞
把 AI 能力变成可计费的服务
运营商、智算中心、政企平台，以及由内控逐渐演化出对外运营需求的大型集团。
- 多租户隔离，确保租户数据安全
- 配额套餐、计量计费、对账核账、出账数据接口
- 从十个客户到一千个客户，平滑规模化
06
WHEN · 什么时候需要
不是 Token 用得多才需要治理
而是 AI 用得深、用得广、用得正式，就必须有控制面。出现以下任意一种情况，意味着企业已进入 AI 资源管理阶段。
同时使用多家公有云模型、开源模型、私有模型等混合资源
AI 开始跨部门、跨项目或多人协同使用
AI 预算独立，账单失控或超出企业承受范围
企业对 AI 调用有安全审计要求
管理层开始关注 AI 投入产出比(ROI)
★ 已建设或计划建设私有化 AI 平台（一票通过）
★ 组织开始内部共享或向外部客户提供 AI 服务（一票通过）
最好的时机不是在账单爆炸之后 —— 就像 ERP 不是等库存乱了再上。
在混乱发生之前建立秩序，永远比事后整顿成本更低。
07
PRODUCT · 产品矩阵
两步，搭好你的算力底座
先选一个控制面（管钱、管权、管资源），再接上模型供给（模型从哪来）。两步完成，全链路可控。
🧠
101AI 算力中枢
CONTROL PLANE · 一套服务，随组织成长管钱、管权、管资源 —— 没有版本之分，只有按需开通的能力模块
统一接入、统一治理、统一计量、统一运营的企业级控制面。从团队试点到对外运营，不换系统、不迁数据，开通模块即可生长。
标准底座默认包含开箱即用
把钱和资源先管起来：统一接入多源模型 + 权限配额 + Token 账本 + 成本可视化，团队当天可用。
↓ 业务长大了？按需开通，即开即用 ↓
组织治理模块 · 按需开通
AI 进入核心业务时：身份联邦、高级 RBAC、审计合规、安全护栏、高可用容灾，满足等保与行业审计。
对外运营模块 · 按需开通
把 AI 卖给客户时：多租户隔离、配额套餐、计量计费、对账出账数据，支撑规模化对外服务。
+
🛒
101AI 模型广场
MaaS · 模型即服务模型即取即用：为控制面持续供给优质模型资源
适合：任何阶段的中枢用户 —— 缺模型资源时，这里一键补充。
- 托管式多供应商模型服务，统一、稳定、安全
- 无缝接入算力中枢，纳入统一治理
- 也可独立作为模型服务平台使用
🧩 一套服务，三层能力 —— 按需开通，无需换版本
能力模块包含内容开通方式
标准底座统一接入 · 权限配额 · Token 账本 · 成本可视化✓ 默认包含
组织治理模块身份联邦 · 高级 RBAC · 审计合规 · 安全护栏 · 容灾按需开通
对外运营模块多租户 · 配额套餐 · 计量计费 · 出账数据按需开通
模型供给（模型广场）多供应商托管模型，纳入统一治理随时接入
「我只想让团队先管起来，看清钱花哪了。」—— 部门内多人共用模型，需要统一入口和成本账
标准底座「AI 已经进核心业务，要合规、要全组织治理。」—— 跨部门使用、等保审计、私有化平台建设
+ 组织治理模块「我要把 AI 能力卖给客户，按量计费。」—— 运营商、智算中心、政企平台的对外运营
+ 对外运营模块「我还缺模型资源。」—— 任意阶段均可一键接入，纳入统一治理
+ 101AI 模型广场同一套控制面、同一责任主体：试点 → 全组织 → 对外运营，开模块即生长，规则与数据始终连续；模型资源随时按需接入，一个平台负责到底。