立足场景的重要性
发挥数据和行业优势：中厂在各自领域深耕多年，积累了大量与业务相关的数据和丰富的行业经验，这些数据和经验是中厂构建大模型的宝贵财富。例如移卡作为一家在支付领域有 13 年历史的公司，拥有海量的支付业务数据和对支付场景的深刻理解，能够利用这些优势更好地训练和优化大模型，使其在支付业务相关的场景中发挥更大的作用，为客户提供更精准、更贴合实际需求的服务。
解决特定业务痛点：不同行业和企业都有各自独特的业务痛点和需求，通用大模型往往难以直接满足。中厂通过立足自身业务场景，可以深入了解这些痛点，并利用大模型技术进行针对性的创新和优化。如在本地生活服务场景中，移卡利用大模型技术优化文案生成和视频云剪辑效率，降低内容制作成本，满足了该场景下对内容快速、高效生成的需求。
实现精准的场景创新：基于对自身业务场景的熟悉，中厂可以发现更多大模型的创新应用场景，实现差异化竞争。而不是像大厂那样追求通用的、广泛的大模型能力，中厂可以在特定领域和场景中进行深度挖掘，创造出更具价值的产品和服务。例如，美图秀秀立足图片处理和美颜修图的场景，发布自研视觉大模型 MiracleVision 并上线多款 AI 功能，如 AI 写真、AI 扩图、AI 动漫等，满足了用户在图片处理方面的个性化需求，提升了用户体验和产品竞争力。
本地化部署的优势
保障数据安全和隐私：对于许多企业来说，数据是其核心资产，尤其是涉及到客户隐私、商业机密等敏感信息。本地化部署可以将数据存储在企业内部的服务器或本地数据中心，有效避免数据泄露和安全风险。移卡通过私有化部署，保证了数据安全，让客户能够放心地使用其大模型服务，特别是在代码生成等对数据安全要求较高的场景中，这种优势更为明显。
满足个性化定制需求：不同企业的业务流程、规则和需求各不相同，通用的大模型解决方案往往需要进行大量的定制和调整才能满足企业的实际需求。本地化部署使得中厂能够根据企业的具体情况进行个性化的定制开发，更好地适应企业的业务模式和工作流程。例如，移卡基于企业代码库进行本地化训练，开发出 “移卡 AI 编程助手”，提高了代码生成效率，满足了企业在编程开发方面的个性化需求。
提升系统性能和响应速度：本地化部署可以根据企业的实际业务需求，优化硬件配置和网络环境，减少数据传输延迟，提高系统的性能和响应速度。对于一些对实时性要求较高的业务场景，如智能客服、实时交易等，快速的响应速度至关重要。通过本地化部署，中厂可以确保大模型在企业内部的高效运行，及时响应用户的请求，提升用户体验。
降低成本和提高效率：在某些情况下，本地化部署可以避免企业因使用云服务而产生的高额费用，特别是对于一些对计算资源需求较大、使用频率较高的企业来说，本地化部署可以在长期运营中降低成本。同时，本地化部署也可以提高企业内部的数据管理和利用效率，减少对外部服务的依赖，提升企业的自主可控能力。
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