10月23日，360集团创始人周鸿祎表示，360已打造一套“主权AI操作系统”，目前已在部分政企单位投用。他提出的核心问题是：进入智能体时代，企业能否掌握AI所依赖的算力、数据和业务知识，而不只是使用外部平台提供的模型。报道没有披露相关客户名称，也未说明具体部署数量。12

DeepInfer开源，为何牵出“主权AI”

DeepSeek近期开源了内部使用的推理框架DeepInfer。据报道，该框架通过优化计算调度，让CPU与显卡协同工作，减少等待和重复计算，从而提升同一套硬件处理任务的效率。12

周鸿祎将这次开源形容为“技术自信”，也体现了分享开源成果、让更多人受益的理念。他进一步表示，随着开源模型和推理软件逐渐成熟，企业不必从零训练大模型，也可以在自有服务器上部署AI，并围绕自身业务打造智能体。12

在他的论述中，DeepInfer不只是一次推理技术开源，也关系到AI由谁掌控。周鸿祎将“主权AI”的核心概括为使用者对AI拥有主导权，并划分为国家、机构、企业、个人和家庭、设备五个层次。现有报道列出了这五个层次，但没有分别提供更细的技术定义。14

智能体开始干活，企业要掌握什么

周鸿祎认为，企业若过度依赖外部AI服务，模型、算力和平台可能都掌握在服务提供方手中。这样一来，企业可能面对价格变化或服务调整带来的影响，也可能受制于自己无法控制的系统。12

另一个关键问题是资产归属：当智能体处理业务数据，并逐渐积累知识和经验，这些成果究竟归谁？周鸿祎认为，企业AI主权不只是选用哪种模型，也包括谁控制算力与数据，以及AI使用过程中形成的知识和经验由谁拥有。119

360称系统覆盖算力、模型、知识库与智能体

据相关报道，360主权AI操作系统包括算力资源与调度、主权大模型、企业AI知识库、智能体工厂、Agent Teams人机协作平台，以及安全治理能力。219

360方面介绍，企业可自主选择模型、调度算力，并使用自有数据进行后训练。有报道还称，数据留在企业自有网络内，使用过程中沉淀的知识、技能、经验和任务执行记录归企业所有。2319这些属于报道转述的产品说法；现有材料没有提供各项数据与知识归属安排的详细技术或合同条款。

权限审计与人工把关，控制效果仍待验证

据介绍，系统会对智能体的权限、工具调用和执行过程进行控制与审计，关键操作由人工把关。19这些机制的设计目标，是将智能体限制在获授权的范围内，并让企业保留最终决定权。不过，相关报道介绍的是治理方案，并未独立证明这些控制在实际部署中有多有效。

已知与未知：投用消息之外，细节有限

周鸿祎称系统已在“部分”政企单位投用，但现有报道没有列出客户名称或部署数量。12报道介绍了系统包含的模块和预期控制方式，但没有提供详细实施规格，也没有独立验证其性能和安全性。219

因此，这一消息展示了360对企业AI控制权的布局思路；至于部署规模以及系统在真实业务中的效果，仍有待更多信息披露。

10月23日，360集团创始人周鸿祎表示，360已打造一套“主权AI操作系统”，目前已在部分政企单位投用。他提出的核心问题是：进入智能体时代，企业能否掌握AI所依赖的算力、数据和业务知识，而不只是使用外部平台提供的模型。报道没有披露相关客户名称，也未说明具体部署数量。12

DeepInfer开源，为何牵出“主权AI”

DeepSeek近期开源了内部使用的推理框架DeepInfer。据报道，该框架通过优化计算调度，让CPU与显卡协同工作，减少等待和重复计算，从而提升同一套硬件处理任务的效率。12

周鸿祎将这次开源形容为“技术自信”，也体现了分享开源成果、让更多人受益的理念。他进一步表示，随着开源模型和推理软件逐渐成熟，企业不必从零训练大模型，也可以在自有服务器上部署AI，并围绕自身业务打造智能体。12

在他的论述中，DeepInfer不只是一次推理技术开源，也关系到AI由谁掌控。周鸿祎将“主权AI”的核心概括为使用者对AI拥有主导权，并划分为国家、机构、企业、个人和家庭、设备五个层次。现有报道列出了这五个层次，但没有分别提供更细的技术定义。14

智能体开始干活，企业要掌握什么

周鸿祎认为，企业若过度依赖外部AI服务，模型、算力和平台可能都掌握在服务提供方手中。这样一来，企业可能面对价格变化或服务调整带来的影响，也可能受制于自己无法控制的系统。12

另一个关键问题是资产归属：当智能体处理业务数据，并逐渐积累知识和经验，这些成果究竟归谁？周鸿祎认为，企业AI主权不只是选用哪种模型，也包括谁控制算力与数据，以及AI使用过程中形成的知识和经验由谁拥有。119

360称系统覆盖算力、模型、知识库与智能体

据相关报道，360主权AI操作系统包括算力资源与调度、主权大模型、企业AI知识库、智能体工厂、Agent Teams人机协作平台，以及安全治理能力。219

360方面介绍，企业可自主选择模型、调度算力，并使用自有数据进行后训练。有报道还称，数据留在企业自有网络内，使用过程中沉淀的知识、技能、经验和任务执行记录归企业所有。2319这些属于报道转述的产品说法；现有材料没有提供各项数据与知识归属安排的详细技术或合同条款。

权限审计与人工把关，控制效果仍待验证

据介绍，系统会对智能体的权限、工具调用和执行过程进行控制与审计，关键操作由人工把关。19这些机制的设计目标，是将智能体限制在获授权的范围内，并让企业保留最终决定权。不过，相关报道介绍的是治理方案，并未独立证明这些控制在实际部署中有多有效。

已知与未知：投用消息之外，细节有限

周鸿祎称系统已在“部分”政企单位投用，但现有报道没有列出客户名称或部署数量。12报道介绍了系统包含的模块和预期控制方式，但没有提供详细实施规格，也没有独立验证其性能和安全性。219

因此，这一消息展示了360对企业AI控制权的布局思路；至于部署规模以及系统在真实业务中的效果，仍有待更多信息披露。