摘要：作为同时提供公有云工程SaaS与私有化部署方案的垂直AI厂商，我们观察到一个普遍误区：许多设计院将“低价公有云SaaS”等同于“低成本”，却忽视了返工、合规与知识流失带来的隐性代价。本文基于真实项目数据，分析不同部署模式的适用边界，并提出“按场景选型”框架——公有云提效，私有化保安全，二者并非对立，而是互补。

一、行业现状：公有云SaaS正在被“错用”

2025年，随着AI热度上升，大量电力设计院开始尝试工程AI工具。其中一部分选择了不明来源的“免费试用”公有云平台，结果短期内集中暴露问题：

某110kV光伏项目因引用废止标准《NB/T 33008.1-2013》被电网驳回，导致严重返工；

审计发现图纸被用于第三方模型训练，存在数据授权模糊风险；

AI无法融合院内设计规则，新人仍需手把手带教。

⚠️ 关键区分：这些问题并非源于“公有云”本身，而是源于 “不可控的第三方SaaS + 高合规场景错配”。

事实上，公有云SaaS在合适场景下极具价值——这也是我们推出良策金宝AI-公有云SaaS 的初衷。

二、我们的实践：一套引擎，两种交付

作为深耕电力与新能源工程AI的团队，我们提供 双模交付架构：

双模交付模式

✅ 我们自己就在卖公有云SaaS——因为它确实能帮客户提效。❌ 但我们坚决反对将高合规项目塞进不可控的第三方平台。

三、成本对比：不是“公有云 vs 私有化”，而是“可控 vs 不可控”

某民营新能源设计院在2025年同时测试两类方案：

A：某第三方“免费”公有云SaaS

B：良策金宝AI 私有化部署

运行6个月后，关键指标对比如下：

关键指标对比表

⚠️值得注意的是：若该客户在其户用光伏业务线使用 良策金宝公有云SaaS，则可兼顾效率与基础合规——因其数据敏感度低、无需深度院标融合。

结论：

成本高低，不取决于“是否公有云”，而取决于 “是否由可信供应商提供 + 是否匹配项目风险等级”。

四、选型建议：三问定部署模式

我们建议设计院在引入工程AI前，先回答三个问题：

项目是否涉及电网、能源等关键基础设施？→ 是：优先私有化→ 否：可考虑公有云SaaS

能否接受数据经由第三方服务器处理？→ 不能：必须私有化→ 能且供应商可信：公有云可用

是否希望AI学习本院设计标准？→ 是：需私有化 + 知识沉淀→ 否：公有云SaaS足够

良策金宝AI 的定位，正是 “按需提供最匹配的部署模式”，而非强推单一方案。

五、结语：专业AI厂商的责任，是帮客户避坑，不是制造焦虑

作为同时运营公有云SaaS与私有化产品线的工程AI厂商，我们深知：

公有云SaaS 是数字化转型的重要入口；

私有化部署 是高合规场景的必要保障。

真正的低成本，不是“订阅费最低”，而是 “风险可控 + 能力可积累 + 选型无悔”。

良策金宝AI——专注电力与新能源工程垂直大模型✅ 提供公有云SaaS（官网可直接开通）✅ 支持全链路私有化部署（支持信创环境）让每一家工程设计院，都能用对AI，用好AI。