企业Agent不是单一模型服务。本文从生产架构角度拆解模型推理、Agent编排、数据与记忆、工具连接、安全运行时、AgentOps和基础设施七层能力，并分析容量规划、安全边界和分阶段部署方法。

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摘要：随着企业AI私有化部署需求增长，国产GPU受到关注。天数智芯提供两条产品线：天垓150专注训练/微调/高性能推理，支持大模型；智铠100针对企业推理场景优化，适合知识库、Agent等应用。选型需结合业务需求，而非单纯比较算力参数。国产GPU在硬件性能上与NVIDIA差距缩小，但生态仍是挑战。企业部署需关注整体AI基础设施，包括网络、存储等配套方案。国产GPU在企业推理、行业AI等场景已具备竞

国产AI生态发展迅速，企业关注点已从硬件选型转向实际部署能力。当前主流国产开源模型（DeepSeek、Qwen等）和推理框架（vLLM、LMDeploy等）已完成初步适配，RAG知识库系统已具备成熟落地条件。文章剖析了企业AI系统的全栈层级，指出软件生态兼容性比硬件参数更关键，并揭示部署中最易踩的三个坑：忽视软件兼容性、未做性能验证、忽略运维体系。目前国产AI在知识库等场景已无障碍，但Agent等

Radeon AI Pro R9700的发布，意味着AMD正式在AI工作站显卡领域亮出王牌。凭借RDNA 4的架构优势、32GB显存配置及面向推理优化的特性，R9700成为一款在图形性能与AI计算之间寻求平衡的新型专业显卡。

Kimi K2.5/K2.6万亿参数MoE模型企业部署指南 摘要： 本文详细介绍了Moonshot AI发布的Kimi K2.5/K2.6万亿参数稀疏大模型的私有化部署方案。两款模型采用相同的1万亿参数MoE架构（384路专家网络、320亿激活参数、256K上下文窗口），支持INT4量化部署。文章重点分析了硬件选型策略，推荐8×H200/H100服务器配置，并指出显存容量是部署关键因素。同时提供了

企业部署国产大模型正从验证走向规模化应用。随着国产CPU/GPU成熟和开源模型（如Qwen3-VL、Gemma 4）降低门槛，企业可按业务需求选择不同规格模型和算力方案。本文提出四档典型部署方案：轻量级推理工作站（4B/9B模型）、部门级服务器（8B FP16推理）、企业级多模型并行（35B FP16）和训推一体旗舰方案（支持235B量化和微调）。选型应遵循"先定业务目标，再选模型规模"原则，重点

纵观此次公布的路线图，AMD的雄心展露无遗：Zen 6与Zen 7架构将持续提升性能与能效，并深度集成AI能力；而Instinct MI400/MI500系列GPU则以年度迭代的节奏，在规格与性能上直接对标甚至意图超越NVIDIA，全面发力以争夺AI计算市场的领导地位。