在DeepSeek等大模型快速发展的背景下，越来越多的政府和企业正在加速将大模型引入业务和生产系统：有的采购了大模型一体机部署在内网，有的选择接入阿里云百炼、百度千帆、硅基流动等平台的大模型能力，有的则尝试部署多家大模型，以满足不同场景的个性化需求。
然而，随着大模型规模化应用落地加速，接入渠道多样且分散、资源配置缺乏统筹、管理难度加大、成本难控、安全风险突出等问题也随之而来，成为政企客户亟需解决的难题。
为破解这一困局，知道创宇于5月28日全球首发创宇大模型网关，以多模型统一接入、智能调度分发、全链路可观测、安全合规治理等核心服务，构建起一套敏捷、高效、可治理的大模型落地系统，助力政企客户真正实现大模型“用得明、管得好、出成效”。
大模型规模化落地困局：价值无法量化、效益无感知
在实际业务生产中，出于场景多样化、技术风险规避及资源优化等因素考量，越来越多企业选择同时部署多个大模型。不同部门对大模型能力的需求存在差异：如开发团队倾向代码生成模型提升效率，内容或运营团队更偏好文案能力强的模型，数据分析场景则看重精准推理和统计能力。部分关键业务因合规或安全要求，还需在内网环境中完成全流程模型推理与交互。
这使得接入多个大模型逐渐成为趋势，尽管这种方式在灵活性和业务韧性上具备明显优势，但也带来了大模型落地的碎片化问题。一方面，一些部门存在多次反复采购，反复适配，反复培训，带来了资源浪费的情况。另一方面，由于无法统一进行数据观测审计，大模型的实际价值无法量化，效益无感知。这些问题正随着大模型的广泛接入而成倍放大。
一方面是成本失控问题，大模型重复采购、资源使用不透明、Token消耗无控制，导致预算浪费与效率低下。例如，某大型企业因模型冗余部署，单年预算浪费高达300万元。
同时，业务黑盒问题也备受关注。模型调用分散在各部门，企业难以掌握各个大模型的使用情况，哪些在用、哪些闲置无从判断，生产效果缺乏量化依据，难以评估价值。
大模型的规模化应用还带来了管理复杂的情况。权限不清晰、调用不可控、模型不可用等问题频发，影响业务连续性。
安全与合规风险亦不可忽视。提示词注入攻击、敏感数据泄露、输出不当内容等问题层出不穷，轻则影响业务连续性，重则触发监管处罚，损害企业声誉。
基于上述问题，具备一套系统化的大模型治理能力，以支持多部门多场景灵活调用不同特性模型（兼顾自主与外部模型）、实现全链路透明观测以避免闲置浪费、量化生产效果支撑持续改进、构建多维安全防护杜绝生产事故等已成为许多政企的核心需求。
创宇大模型网关：构建“敏捷、安全、可观测”的统一大模型治理系统
在此背景下，创宇大模型网关应运而生。这是基于知道创宇智能数据分发、网络安全对抗、内容安全对抗等领域超15年的实战积累打造的下一代大模型网关系统，专注为党政机关、央企国企、金融、能源及其他企事业单位提供多模型统一接入、智能调度分发、全链路可观测、安全合规治理等核心服务。
创宇大模型网关采用代理方式进行部署，支持接入符合OpenAI API协议的大模型接口或第三方AI网关接口，本地内网部署的模型和外网供应商都可以适配接入。
通过统一接入管理，智能路由分发，创宇大模型网关可以快捷地、把政企所需要的各类大模型应用进行统一接入，基于组织架构关系和应用场景划分，并将这些大模型能力，按需动态分发到不同的人员，系统，工具，甚至是AI数字员工。满足多场景生产需求，实现大模型资源的集中管理与高效调配。
结合全链路可观测的设计和实现，创宇大模型网关从大模型应用、路由线路、组织架构、生产过程等多维度、多视角进行监测分析。可以看见大模型生产，量化大模型赋能的效益。为生产过程优化提供有力支撑。
具体而言，统一接入与智能调度，能够打破碎片化、提升资源效能。
一是通过集中管理，杜绝重复采购。支持数百个模型供应商或模型应用统一接入，后台一键配置模型地址、API密钥与服务状态，实现模型资源的统一管理与复用。
二是智能路由，保障业务连续性。实时监测模型健康状态，根据响应延迟与并发量智能分发请求，实现模型故障自动切换，例如模型A超2秒延迟时自动切换至模型B，保障业务连续性。结合面向组织架构的微隔离管控技术，动态按需进行路由分发。
三是控制Token配额，成本一目了然。按部门与场景设置Token用量上限，超额自动熔断，防止滥用，避免不必要指出。
四是权限精控，使用全流程可控。对接OA系统，同步组织架构，支持精细到“谁能用哪个模型、在什么场景下使用”的权限管理，有效避免越权调用。
通过统一接入与智能调度，企业不仅提升了大模型使用效率，也实现了资源节约、风险可控和业务稳定的全面提升。
全链路可观测的功能，则可以实现治理透明化，决策有依据。
一是通过调用全记录，满足审计与监管需求。记录每次模型调用的用户、模型版本、时间戳及输入输出内容，支持全流程追溯和合规检查。
二是业务态势分析，识别价值场景。自动统计各业务场景（如合同审核、会议纪要生成）的调用频率，帮助企业识别高频高价值应用与低效冗余模型。
三是组织维度透视，支撑资源优化。按部门、子公司等维度统计模型使用量与效率，例如“财务部月调用量达10万次”，为预算调整与资源配置提供量化依据。
借助可视化管理仪表盘，企业终于能看清模型在业务中“是否被用、用得如何”，让每一分投入都有迹可循、可评估、可优化。
此外，随着大模型在关键业务系统中的深度应用，安全与合规已成为企业不可回避的核心挑战。创宇大模型网关围绕网络、内容、数据、保密四大场景，构建全链路安全治理体系，全面符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》《网络安全法》《数据安全法》等相关法规要求。
创宇大模型网关内置网络安全、内容安全、数据安全、保密安全等多个维度的安全能力，确保大模型规模化生产落地安心、放心。通过多维安全合规治理，能够守住安全底线，护航关键业务。
目前，在产品形态上，提供“硬件一体机+软件镜像”两种部署方式，满足不同企业需求。根据大模型规模的不同，使用规模的不同、可靠性要求的不同等，可采用主/备或集群的方式来进行部署。
创宇大模型网关的核心价值，在于助力政企从大模型规模化应用的碎片化走向体系化治理，它打通了模型资源的统一接入与调度、使用过程的透明可观测、关键场景下的安全防护，构建了从“部署”到“治理”的全链能力闭环。
从“模型众多却无序”到“治理统一且透明”，创宇大模型网关致力于让企业对每一个大模型的使用都看得见、管得好、用得稳、效益清晰可评估，助力大模型在政企数字化转型的道路上真正实现价值释放。
