有一说一|预算有限、业务难协同，CIO 怎么做企业级 AI？

       当下数字化转型进入深水区，生成式 AI、行业大模型不再是概念噱头，不少企业踩坑：AI 工具采购后闲置、业务流程与 AI 割裂、数据安全与算力成本失衡、AI 落地看不到实际业务增收提效价值，成为众多 CIO 共同痛点。

       结合 AI 国产化落地、企业私有大模型部署、零信任 + AI 融合运维等行业热点，本次聚焦企业真实 AI 落地场景，抛开行业空谈理论，从算力基建、数据治理、组织适配、成本管控四大 CIO 核心关切点出发，拆解可复制的企业级 AI 实战方案，探讨如何避开 AI 投入 “只烧钱不产出” 的转型陷阱。

       7月28日19:00 重磅直播即将开播！本次由深信服自身 CIO 宋东林携手 AI 解决方案专家游天强，首度对外公开深信服内部完整 AI 落地全景框架，拆解从理念规划、系统搭建到组织适配全流程落地方法论，同步分享自研 Agent 智能客服 Solvia 真实生产落地踩坑经验，手把手给到可复用、可直接落地的企业级 AI 实操蓝本，帮各位 CIO 避开 AI 转型弯路，实现 AI 真正赋能业务提效。

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本期话题：

1. 跟风上线各类 AI 大模型却难以融入生产流程，CIO 该如何找准企业真实业务痛点，打造能产生实际价值的生产级 AI 应用？

2. 企业现有云、存储、安全底座，该如何改造适配私有 AI 部署，平衡算力投入成本与长期运维压力？

3. 自研企业 Agent 智能应用过程中极易出现数据溯源、智能问答、权限合规等问题，我们该提前做好哪些规划规避风险？

(可选择以上任一话题参与讨论，回复内容要求原创，若为AI生成请注明出处，AI生成的回复不参与奖励）

讨论时间：

2026年7月24日至7月31日

话题奖励：
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注意事项：
1、参与奖励的评论须发布于当期活动时间内；
2、所有评论发布均需要遵守《深信服社区公约》。

2. 企业现有云、存储、安全底座，该如何改造适配私有 AI 部署，平衡算力投入成本与长期运维压力？
企业适配私有 AI 部署，核心要最大化复用现有云、存储、安全底座，避免推倒式重建，通过分层适配与梯度投入平衡算力成本与长期运维压力。
云底座层面，利旧现有虚拟化与资源调度能力，将存量服务器的 CPU、GPU 算力池化，按训练、推理业务分级弹性调度，提升资源利用率；初期优先承载轻量推理场景验证价值，按需逐步扩容算力，压低一次性采购成本。
存储底座层面，做分层适配改造：高性能存储承载训练热数据与在线模型，大容量归档存储承接冷数据集，复用现有数据冗余、备份机制，兼容原生存储协议，省去独立存储栈的建设与适配成本。
安全底座层面，将 AI 全流程嵌入现有安全体系：数据侧复用脱敏、审计能力，模型调用接入现有权限管控与零信任网关，无需重构安全架构，大幅降低安全运维复杂度。最终统一纳入现有运维监控体系，整合算力、模型、数据全链路告警，配套自动化运维能力，控制新增运维工作量。