什么是本地LLM？不泄露机密数据的实用AI应用起步指南

本地LLM是一种不单纯依赖外部云端，而是在本企业管辖下的终端、服务器或封闭环境中运行大语言模型的方法思路。关键在于，不要将其作为流行词盲目引进，而是要从业务与风险出发，逆向推导哪些信息应该在何处进行处理。

本地LLM与安全AI的引进咨询，请联系Cor.株式会社

我并不认为本地LLM“优于云端AI”。云端AI非常优秀。问题仅在于：并非所有的业务数据都可以投放到同一个地方。

在Cor.株式会社，我们结合本地优先的开发环境、机密级别分类、获批的AI工具以及必要时的隔离环境，力求兼顾速度与信息管理。

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本文所依据的客观数据

• 中小机构2026年3月的调查显示，中小企业的AI引进率为20.4%，正在考虑引进的占18.6%，而在已引进企业中，生成式AI的使用率最高，达82.6%。
• IBM的2025年调查报告显示，有63%的组织缺乏AI治理策略。
• Cor.的安全页面表明，在处理客户机密、个人信息、源代码等内容时，公司采取使用不用于学习训练的AI工具、企业内部账号及已批准环境的方针。

适合本地LLM的业务

适合本地LLM的，不是简单的闲聊对话，而是涉及不愿对外公开的信息的业务。例如：检索公司内部规章制度、合同预审、会议纪要整理、报价依据制定、按客户划分的应对记录摘要，以及核对源代码与设计资料。

这些信息如果脱离了公司内部的业务背景，就难以产生价值；同时，直接发送给外部又存在顾虑。正因如此，对于“因为需要保密而放弃AI”的企业来说，本地LLM是一个切实可行的折中解决方案。

能做的事，以及不应过度期待的事

本地LLM并非万能。模型的尺寸、GPU与内存配置、检索目标数据的质量，都会改变回答速度与准确率。与云端最新模型相比，它在推理速度或通用能力方面有时也会处于劣势。

即便如此，在处理机密数据的业务中，比起极致的性能，“数据会留在何处”“谁有访问权限”“如何管理日志”往往更为重要。引进本地LLM不应仅仅作为性能对比，而应作为一项业务风险设计来做出判断。

PoC前应确认的项目

• 目标业务：将什么业务AI化才能产生性价比。
• 数据范围：需要参考哪些文档、数据库或代码。
• 机密程度：是否区分了可以使用云端AI的信息与应该封闭处理的信息。
• 权限：谁能查看什么内容，是否能与现有的业务权限相契合。
• 评估：如何衡量回答准确率、处理耗时、缩减工时以及复用性。

如果在这5个项目尚不明确的情况下开展PoC，即使在技术验证层面上可以运行，其结果也无法用于经营决策。

本地LLM与安全AI的引进咨询，请联系Cor.株式会社

Cor.株式会社结合AI受托开发、AI顾问与培训、本地LLM与安全AI以及Grift，为契合业务实际的AI引进提供支持。欢迎从梳理哪些领域可以使用云端AI、哪些领域应考虑本地LLM开始向我们咨询。

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常见问题

本地LLM比云端AI更安全吗？

不应简单地断言为更安全。安全性不仅取决于模型的部署位置，还取决于终端管理、访问权限、日志记录、运维规则以及数据范围。

应该从哪项业务开始做起？

从合同、会议纪要、内部操作手册、报价依据、咨询记录等文档量大且机密性高的业务着手考虑，是较为务实的做法。

PoC之前需要做哪些准备？

确定目标业务、使用数据、机密级别、权限以及评估指标。如果不确定这些而只挑选模型，在验证后将无法做出有效判断。

参考资料

• 中小机构：中小企业AI等利用实际情况调查（2026年3月） - 中小企业AI引进率为20.4%，考虑引进占18.6%，已引进AI企业中生成式AI利用率达82.6%，引进业务中总务与管理部门最多。
• IBM: Cost of a Data Breach Report 2025 - 在AI相关事件中，97%的组织未设立适当的访问控制，63%的组织缺乏AI治理策略。
• Cor. 官网：安全 - 确认了本地优先、最小化日志、机密级别分类、AI使用方针、正在推进ISMS建设。
• Cor. 官网：AI × CO-CREATION / 业务概要 - 确认了Cor.的业务领域、Grift、本地LLM与安全AI、AI驱动开发、共创寄语。