人工智能基础设施与LLMOps
主权人工智能
数据在哪里处理、谁能强制取得它、依据哪国法律，这些是设计输入，而不是采购细节。我们构建能够以可证明而非仅靠合同来满足这些要求的人工智能系统。
业务问题
一个区域端点并不等于主权
选择一个欧洲区域，本身并不能解决哪个法域可以强制披露、支持人员位于何处，或遥测与滥用监控数据流向何方。对公共机构和受监管机构而言，这些区分恰恰就是要求本身，而且往往在架构已经定型之后才被发现。
我们做什么
先确定要求，再照着它建
我们先确定主权对您究竟意味着什么，因为它的范围从数据驻留一直到完全的运营独立，成本差异极大。然后按那个具体标准设计：模型在哪里运行、遥测去往何处、谁持有密钥、谁能从何处访问环境。结果会作为证据文档化，因为监管方或采购流程要的正是这个。
主权人工智能
能力
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区域内人工智能托管
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数据驻留
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特定法域的人工智能
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欧洲人工智能基础设施
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主权人工智能架构
常见应用场景
常见应用场景
- 满足公共部门关于数据须留在本法域内的要求。
- 满足监管方对运营韧性与第三方依赖的期望。
- 为合同禁止在指定地域之外处理数据的客户进行构建。
- 降低对单一境外供应商的集中度风险。
我们如何交付
我们如何交付
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评估
明确各项约束：驻留、时延、支出，以及现有在跑的东西。
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架构设计
设计网关、路由、缓存与故障切换，让供应商选择始终可逆。
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接入观测
在流量到来之前，先接好可观测性、评测与成本归属。
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运营
按约定的服务水平运行，并按周期复核容量与支出。
技术
技术
- Kubernetes
- Terraform
- vLLM
- Ollama
- LiteLLM
- OpenTelemetry
- Prometheus
- Grafana
- AWS
- Microsoft Azure
安全与治理
安全与治理
数据可以在哪里处理是一项配置，而不是一个假设：在驻留或隔离有要求时，模型可以运行在您自己的云租户或您自己的硬件上。经过网关的流量都会经过认证、归属到具体团队并留下日志，这正是审计轨迹与成本模型得以成立的基础。
合作模式
合作模式
人工智能项目
我们对既定人工智能方案的设计与交付承担责任。
专属人工智能团队
围绕您的技术栈与交付模式建立的长期专属工程力量。
托管式人工智能
我们运营、监控并持续改进生产环境中的人工智能系统。
为什么选择 TeamExtension.ai
我们把要求与焦虑分开
主权要求的表述往往比其本意更宽泛，而按最宽泛的读法去建会很昂贵。我们与法务和合规一起确定真正被要求的是什么，然后恰好把它建出来。
部分客户
常见问题