为什么企业想要属于自己的 AI

大多数企业接触 AI 的方式是租用。ChatGPT 或 Claude 的一个席位，一个接口的密钥，一张随用户数增长的账单。这些模型很出色，对企业里的大部分工作来说，这种安排也是对的。我们自己的企业大脑每天都在 Claude 和 ChatGPT 中工作。

有些工作则不同。一份外人不得阅读的合同。一款尚未发布的产品的测试报告。几十年积累的工程诀窍，终于以模型能用的形式写了下来。对这类工作而言，问题变了。它不再是哪个模型最好，而是模型在谁的房子里运行，以及谁能从它读到的内容中学习。

企业自述的担忧

这种担忧可以量化。在 2026 年的基准研究中，Cisco 调查了 12 个市场的 5'200 名 IT、技术和安全专业人员。其中百分之八十六认为本地存储的数据本质上更安全，低于一年前的百分之九十；百分之八十一表示，将数据留在本地的需求有所上升。每四家机构中有三家设有专门的 AI 治理机构，但只有百分之十二认为自己的治理已经成熟。

瑞士的情况与此相似。在 EY 于 2026 年 5 月发布的一项针对 604 家企业的调查中，百分之八十九的受访者表示在日常工作中使用 AI。对百分之五十一的受访者而言，AI 系统符合瑞士或欧洲的数据保护要求，对业务至关重要。

数字背后是一个更简单的道理。Hugging Face 的掌门人 Clem Delangue 在 7 月对 TechCrunch 说：“谁都不想把自己的核心能力外包给另一家公司。”对大多数企业而言，诀窍就是核心。它最难被复制，也是租来的模型最不了解的部分。

企业条款已经涵盖的内容

租用已经比过去安全。OpenAI 表示，自 2023 年 3 月 1 日起，发送到其 API 的数据不再用于训练其模型，除非客户主动选择加入。Anthropic 表示，默认情况下不会将其商业产品的输入或输出用于训练。

功夫在细节里。在 OpenAI，用于滥用监控的日志默认最多保留 30 天。符合条件的客户经批准后，可以享受零数据保留。覆盖欧洲经济区和瑞士的欧洲区域会将客户内容留在当地，使用它需要采用经批准的保留控制措施之一。账户、计费和使用数据等系统数据仍可能在其他地方处理；对于 2026 年 3 月 5 日以后发布的模型，区域端点的价格要高出百分之十。

这些都不是回避租用模型的理由，而是把条款当作一份条件清单来读的理由。合同决定服务商可以如何处理您的数据，却决定不了服务商身在何处、模型何时变化，以及模型是否会在您的工作上越做越好。这些是架构问题。

开放权重模型已经足够接近

开放权重模型可以由企业自行下载和运行，如今已接近最好的闭源模型。斯坦福大学的 AI Index 2026 发现，2026 年 3 月，排名第一的闭源模型领先排名第一的开放模型百分之三点三。2024 年 8 月，这一差距曾是百分之零点五，所以差距又略微拉大了。Arena 排行榜前十名中，有六个是闭源模型。

就连最大的实验室也在发布开放权重。2025 年 8 月，OpenAI 以 Apache 2.0 许可证发布了两款开放权重模型。较大的一款可在一块 80 GB 显存的 GPU 上运行，较小的一款在 16 GB 以内即可运行。

瑞士也有自己的模型。Apertus 由洛桑联邦理工学院、苏黎世联邦理工学院和瑞士国家超级计算中心共同打造，2026 年 7 月推出 1.5 版，新增图像和音频理解能力，采用 Apache 2.0 许可证，开放用于研究和商业用途。其开发者以提契诺州为例：该州基于 Apertus 运行自己的翻译服务，敏感的政府文件因此无需依赖商业服务商即可完成翻译。

对于企业内部的一项具体任务，排行榜远不如模型是否了解企业的术语、规则和过往决策重要。而这些，企业可以教给自己拥有的模型。

私有模型可以在哪里运行

私有涵盖三种地方。企业自己的云账户，使用自己的密钥。企业自有大楼或数据中心里的服务器。以及从不接触互联网的封闭网络。

每一种都有代价。拥有一个模型，就意味着要承担它的运维：硬件或云合同、更新、安全、每个新版本的测试，以及一位为这一切负责的人。租用则意味着一张随每个席位、每次查询而增长的账单，以及一个服务商随时可能更改的模型。

对大多数企业来说，诚实的答案是两者兼用。最好的租用模型用于开放性的工作，那里最看重广度；自己的模型则用于必须留在内部的工作。Delangue 预计，大多数生产工作负载将运行在企业内部的私有模型或开放模型上。我们的说法更保守一些：两者之间的界线是第一个决定，值得有意识地去划定。

私有应当意味着什么

“私有”这个词说起来很容易。在使用它之前，我们会先问这些问题。

在哪里运行。一个具体的云账户或一栋具体的建筑，位于一个具体的国家。地图上的一个区域只是起点，仅此而已。

谁能读取。提示词、文件、日志和备份，每一项都有保留期限，以及一份可以查看它们的人员和分包处理方清单。

它从什么中学习。您的数据不训练企业之外的任何东西。理想情况下，它训练的是为您工作的那个模型。

谁来更改。一个版本会一直保留，直到您决定替换；新版本也可以一步切换回去。

如何测试。每个新版本上线前，都要在您自己的任务上与上一个版本进行对比。

谁可以离开。如果您更换服务商，模型、它的适配成果和您的数据都可以随您迁移。

谁为它负责。由一位指定的人负责模型、它的规则和它的关卡。模型可以读遍档案里的每一份合同，但决定企业接受哪一条款，仍由人来做，相应的责任也由人承担。

我们为什么与 Eigna 合作

Eigna 由我们的合作伙伴 Eigna Labs 打造，从设计上就回应了上述清单中的大部分问题。每家企业都会获得一个属于自己的私有模型：一个开放模型，针对其所在领域进行适配，并基于企业自己的文件、规则和语言训练。它运行在企业自己的云端或服务器上，也可在封闭网络中完全离线运行。企业数据从不离开那片云。

各团队针对自己的任务与本地专家协作，从法务和风险到运营和支持。他们的修正保留在企业内部，模型在那里分步重新训练，新版本只有在测试中优于上一个版本时才会上线，否则就不上线。

crue 是首批测试 Eigna 的企业之一，我们也将它用于自己的工作。当企业 Twin 中的工作涉及机密或关键内容时，Twin 会改在 Eigna 上运行，而不是租用的模型。

Eigna 目前处于抢先体验阶段，我们如实说明。如果工作涉及敏感内容，架构就应该从这里开始。