业内AI方案的局限
业内普遍的是提供基于外部API的浅层应用方案，存在如下限制：
1. 控制力缺失： 数据和模型都被困在AI供应商的"黑盒"里，token、算力、甚至模型本身都被限制使用，永远无法获得真正的掌控权。 数据出境问题，地缘政治等因素导致AI服务终止等高风险无法避免。
2. 深度融合遥不可及，应用场景单一： 想将AI深度融入你的业务流程？抱歉，API模式永远无法做到。只能应用于一些低价值场景，如非涉密文档校验、翻译、基础问答机器人、通识培训等，难以满足企业更深层业务需求。我们要的不只是AI的噱头，而是疗效！
3. 数据泄露无可避免： “你告诉AI的数据，AI也能告诉别人”，你的企业核心数据将暴露无遗！（数据和信息经API流经外部，基本都会被用于供应商的模型训练）目前市面上的大语言模型，都会使用它们认为质量较高的数据训练自己的模型，而作为企业的生产数据，有大概率会被认为是“高质量”。
此外，国内的目前数据隐私安全方面管理相对薄弱，基克纳处于黄金增长阶段，对于国内的巨头（如百度、阿里等）来说，绝对是数据金矿，切勿因小失大。
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