企业本地大模型（Local LLM）部署准备度评估

title: "企业本地大模型部署准备度评估"
面向东南亚和日本IT与安全负责人的25项自评工具

Simplico Technology Consultancy | hello@simplico.net

使用说明

请逐项完成以下五个评估维度。对于每项陈述，按以下标准为贵组织评分：

分值	含义
2	是 — 已完全落实
1	部分 — 进行中或执行不一致
0	否 — 尚未着手

完成后汇总各项得分。最后一页的评分解读将告知贵组织的现状及下一步建议。

维度一 — 合规与数据主权

本维度判断贵组织的监管环境是否使本地LLM部署成为必须而非可选项。

#	评估项	0	1	2
1	我们已识别在运营市场中受《个人信息保护法》（PIPL）、《数据安全法》、等保2.0或行业专项法规约束的数据类别。	☐	☐	☐
2	我们有书面政策，明确规定受监管数据是否可发送至第三方云端API。	☐	☐	☐
3	我们的法务或合规团队已审查了当前在用云端AI服务的数据处理条款。	☐	☐	☐
4	我们能够提供过去12个月内个人数据或敏感数据处理位置的审计追踪记录。	☐	☐	☐
5	我们已评估当前AI使用是否构成PIPL下的个人信息出境，或触发数据安全法的重要数据出境安全评估要求。	☐	☐	☐

维度一小计：___ / 10

维度二 — 基础设施准备度

本维度评估贵组织的硬件和网络环境能否支撑本地推理部署。

#	评估项	0	1	2
6	我们在自有机房或受控私有数据中心拥有支持GPU的服务器基础设施。	☐	☐	☐
7	我们的内网能够支持使用LLM的团队发起低延迟推理请求。	☐	☐	☐
8	我们有完善的硬件采购流程，能在合理周期内获取新服务器基础设施。	☐	☐	☐
9	我们的IT团队具备Linux服务器工作负载及容器环境的运维经验。	☐	☐	☐
10	我们有覆盖AI推理基础设施的备份与灾难恢复方案。	☐	☐	☐

维度二小计：___ / 10

维度三 — 应用场景清晰度

本维度确认贵组织是否已定义好可用于本地LLM部署的具体工作负载。

#	评估项	0	1	2
11	我们已识别至少一个具体的内部LLM应用场景（如文档问答、合同审查、生产日志分析）。	☐	☐	☐
12	我们清楚主要应用场景是否需要基于内部文档的RAG检索增强生成，还是直接的提示词推理即可满足。	☐	☐	☐
13	我们已对目标应用场景的月均查询量进行了估算。	☐	☐	☐
14	我们已定义各应用场景的"优质输出"标准，并能据此评估模型回答质量。	☐	☐	☐
15	我们已对应用场景进行优先级排序，并明确了概念验证（PoC）阶段首先落地的场景。	☐	☐	☐

维度三小计：___ / 10

维度四 — 集成复杂度

本维度评估将LLM与现有系统对接所需的工作量。

#	评估项	0	1	2
16	我们希望与LLM对接的系统（ERP如用友、金蝶、SAP，MES，文档系统等）具备可访问的API或结构化数据导出能力。	☐	☐	☐
17	我们有内部开发能力，可构建和维护LLM与业务系统之间的集成连接器。	☐	☐	☐
18	我们的内部知识库或文档库已有序整理，并可以向量索引所需的格式访问。	☐	☐	☐
19	我们已明确哪些用户群体或应用程序将使用LLM API，并有访问控制方案。	☐	☐	☐
20	我们了解将接入RAG流水线的文档的数据分类，并有关于哪些内容可被索引的明确政策。	☐	☐	☐

维度四小计：___ / 10

维度五 — 组织准备度

本维度评估贵组织是否具备维持本地LLM部署所需的利益相关方协同与内部能力。

#	评估项	0	1	2
21	高层主导者（CTO、CIO或同等职位）已承诺评估或推进本地LLM能力建设。	☐	☐	☐
22	安全与合规团队已参与AI基础设施决策，并认可本地化部署方向。	☐	☐	☐
23	本财年或下一财年已有AI基础设施投资的预算安排或审批流程。	☐	☐	☐
24	我们有至少一名内部人员可在技术层面主导LLM部署，或有明确的外部合作伙伴引入计划。	☐	☐	☐
25	我们有向终端用户传达新AI能力并推动落地应用的计划。	☐	☐	☐

维度五小计：___ / 10

汇总得分

维度	小计
一 — 合规与数据主权	___ / 10
二 — 基础设施准备度	___ / 10
三 — 应用场景清晰度	___ / 10
四 — 集成复杂度	___ / 10
五 — 组织准备度	___ / 10
总计	___ / 50

评分解读

40 – 50 — 具备部署条件

贵组织在合规意识、基础设施、场景定义和利益相关方协同等方面均达到生产级本地LLM部署所需水平。此阶段引入合作伙伴的核心价值在于执行效率和专业深度——规避大多数内部团队需要3至6个月反复试错的过程。

建议下一步： 提出有明确范围的部署方案请求。请准备好前两个优先应用场景及基础设施规格，我们将在一周内提交交付计划。

25 – 39 — 基础扎实，存在可识别差距

贵组织在多数维度上已有实质进展，但存在可能拖慢或阻碍部署的具体差距。此分段最常见的问题模式：合规已审查但尚未转化为AI数据处理政策、应用场景已识别但未排优先级、基础设施就绪但文档库尚未具备RAG接入条件。

建议下一步： 开展一次聚焦的差距评估（通常为两小时对话），明确哪些差距由内部解决、哪些交由合作伙伴处理，避免部署在三个月后停滞。

25分以下 — 从概念验证（PoC）起步

贵组织目前处于旅程的早期阶段，这并不构成障碍。合适的起点是针对单一应用场景的时限性PoC，既能验证技术可行性，又能同时推进全面部署所需的内部共识。

建议下一步： 找出一个价值最高、复杂度最低的应用场景。围绕该场景开展两至三周的PoC，是在无需大规模前期投入的情况下推动内部决策进程的最快路径。

维度级预警信号

总分固然重要，各维度小计的分布模式同样值得关注。

维度一低于6分 — 监管敞口较高。现有云端AI使用应在扩展前进行审查。本地部署已从"可选"升级为"紧迫"。

维度二低于4分 — 基础设施差距可能需要硬件投资才能启动部署。请将采购周期纳入时间规划。

维度三低于4分 — 应用场景模糊是LLM部署失败最常见的原因。在确定基础设施预算之前，请先在此维度花足够时间。

维度四低于4分 — 集成复杂度对部署周期的影响超过其他任何因素。请尽早评估ERP和文档系统的API能力。

维度五低于6分 — 缺乏高层支持和安全团队协同，即便技术上成功的部署也难以规模化推广。请与技术规划同步推进。

关于Simplico

Simplico是一家总部位于曼谷的技术咨询公司，为东南亚和日本的大型企业提供服务。我们的本地LLM Harness服务涵盖模型选型、基础设施配置、RAG流水线、护栏机制、可观测性，以及与ERP、MES和文档系统的集成——全部部署在贵方网络边界内，数据不出境。

我们服务于评估阶段的各类组织——从早期PoC探索到跨多业务单元的全面生产部署均有经验。

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