主题方案
AI + Data
AI 落地的瓶颈往往不在模型，而在数据：分散在文件服务器、网盘、邮件和各业务系统里，格式不统一，权限不清，更不敢直接喂给外部模型。
Jumborca 的 AI + Data 方案从「把企业数据变成可治理、可调用的资产」入手：SupCube 作为主权企业网盘，把非结构化数据集中到企业自己控制的边界内，带完整权限、版本和审计；JDC 提供面向训练与推理的高吞吐存储底座，支撑向量库、RAG 语料和模型检查点；SupInsight 作为决策大脑，把运维、业务和数据管道的信号汇聚成可解释的判断，并支持接入企业自选的大模型。全栈可在本地或主权云内运行，数据不出境、不出企业。
客户面临的挑战
这些问题用行业自己的语言描述，不预设任何产品。
- 数据分散且非结构化占比高：合同、图纸、报告和邮件附件散在个人电脑与共享盘上，没人知道全量在哪里。
- 不敢把内部数据交给公有模型：客户信息、技术资料一旦进入外部服务，权限与去向都不再受企业控制。
- RAG 与微调需要的语料治理缺失：没有版本、没有权限标签、没有清洗记录，模型回答对错都无从追溯。
- AI 的存储 I/O 模式与传统存储不匹配，模型检查点与数据集版本也无人管理，训练一旦中断就得从头再来。
方案架构
- 01
数据源 · 文件 / 网盘 / 业务系统
文件服务器、个人网盘、邮件附件与各业务系统的导出，是语料的原始来源。
- 02
- 03
- 04
模型层 · 客户自选，本地或主权云
大模型由客户自选，运行在本地或主权云内；方案不预设任何模型，也不把数据送出边界。
- 05
核心能力
每块能力对应一个产品，点开看产品页。
典型落地路径
四步，每步的产出都能核查。
- 01
评估
盘点数据源与敏感级别，确定哪些数据可进入语料、由谁授权，选定客户自选的模型与运行位置。
- 02
实施与迁移
部署 SupCube 汇聚非结构化数据，JDC 承载语料与检查点，接通数据管道与模型层。
- 03
演练验证
用一组真实业务问题验证检索与回答质量，核对权限边界，确认数据未离开企业或主权云。
- 04
持续运营
语料按版本迭代，SupInsight 持续观测数据管道与模型服务，新数据源按同一套治理规则接入。
交付方式
- 本地部署
- 全栈部署在企业自己的机房，模型与数据都在内网。
- 主权云托管
- 部署在客户指定的主权云内，由 Jumborca 运营，数据不出境。
- 与存力中心组合
- 语料、向量与检查点直接落在存力中心的 JDC 底座上，按容量订阅。
带着你的系统清单和恢复要求来，我们先给一版参考架构，再谈报价。