Neurosphere株式会社（总部：东京都港区，代表董事：根来 实，以下简称「Neurosphere」）宣布，已启动「产业特化型LLM」的开发项目，该模型能在安全的环境中学习并运用企业的机密数据与独家技术。 本项目旨在应对随着生成式AI在业务应用上的普及而日益明显的「信息外泄风险」与「通用模型性能过剩及高成本」等挑战。Neurosphere将基于在AI BPO及AI代理开发中积累的经验，致力于提供符合各企业业务及安全需求、轻量且高精度的专属AI基础设施。 ## 开发背景 生成式AI正被广泛导入至企业提升业务效率、决策支持、客户服务升级等各个领域。然而，随着其在实务中的正式应用不断推进，将通用AI直接嵌入业务中所面临的挑战也愈发明显。 首先是通用模型规格过高的问题。拥有庞大参数的模型虽然性能强大，但在特定业务的应用上往往过于笨重，在计算成本、反应速度及营运效率方面未必是最佳选择。从现场角度来看，「性能高但太过笨重」、「持续营运成本不符效益」的情况屡见不鲜。 其次是对处理企业机密信息及独家技术的担忧。尽管大规模通用AI的使用已逐渐普及，但对于将重要信息输入外部服务仍存在根深蒂固的不安，尤其是对于处理客户信息、内部文档、业务流程、设计信息等的企业而言，确保安全性是导入的先决条件。 基于这些背景，目前市场迫切需要的是能够在安全环境下运行、仅具备必要功能且经过优化的轻量型专属AI。为了满足此需求，Neurosphere着手开发「产业特化型LLM」，安全地纳入各企业的知识与技术，并直接链接至业务成果。 ## 正在开发的「产业特化型LLM」的三大特色 1. 通过彻底的轻量化与优化，兼顾高精度与成本效益 本项目不直接使用庞大的通用模型，而是开发专注于各产业专业知识与企业专有数据进行学习及优化的轻量型LLM。 此举能在抑制不必要的处理负载的同时，确保实务所需的回答精度与处理性能。通过符合业务需求的设计，而非经常需要昂贵运算资源的架构，实现不仅在导入时，甚至放眼持续营运皆具备高成本效益的AI应用。 2. 通过提供VPC环境，安全地将企业数据「资产化」 Neurosphere的设计前提是为各公司在VPC（虚拟私有云）上建构专属的LLM环境，而非使用公开的共享环境。 如此一来，企业拥有的手册、销售见解、回应纪录、内部文档、业务流程等信息，便能在与外部环境隔离的状态下被安全地运用。 重要的是，这些信息不会仅被当作输入数据消耗掉，企业作为独特优势累积的见解，将能持续反映在AI中，并培育成企业专属的「资产」。Neurosphere将AI定位为不仅是工具，更是能推动企业知识库本身进化的存在。 3. 通过万全的安全对策，从根本降低信息外泄风险 企业在推动AI导入时最大的障碍就是信息外泄风险。本项目除了VPC隔离的网络环境外，更以运用日本国内安全的运算基础设施为前提，确保高度的安全性。 因此，即使在处理高机密性的业务数据及客户信息的情况下，也能根据各企业的需求进行安全的设计。通过不依赖共享环境的架构，我们目标实现兼顾安全性与实用性、可实际导入现场的AI基础设施。 ## Neurosphere的优势——将AI「深植于现场」的实践力 Neurosphere的优势不仅在于开发LLM。 过去，该公司通过将AI嵌入企业业务的AI代理开发，以及重新设计人与AI角色的AI BPO支持，积累了将AI深植于实际业务现场的专业知识。 因此，在此项目中，我们不仅提供技术，更将集成从业务流程分析、适合导入AI的营运设计，到实施后的营运改善。