许多组织希望私下运行 AI 模型，但缺乏简单的工具将其部署到现有的 GPU 硬件上。
创建一个包含服务器、仪表板和量化工具的打包解决方案，该解决方案可在 Linux/Windows 上的 NVIDIA/AMD 硬件上运行。
企业团队将为隐私合规性和硬件利用率付费，而独立开发者则需要易于使用的自托管选项。
从支持主要模型格式的单 GPU 版本开始，然后扩展到多 GPU 集群。
最大的风险是来自提供类似托管服务的云提供商的竞争。
本地 AI 模型托管（私有 GPU）
构建一个工具，简化在个人或企业 GPU 上运行私有 AI 模型，并兼容 OpenAI/Anthropic API。面向需要注重隐私的 AI 解决方案的开发者和企业。
为什么是现在
随着对云 AI 隐私和成本的担忧日益增加，对保持 API 兼容性的自托管替代方案的需求不断增长。
- 做给谁
- AI 开发者、注重隐私的企业
- 商业模式
- 面向团队的高级功能
- 投入量级
- 几个月