2026 年 10 月 23 日，360 集團創辦人周鴻禕表示，公司已打造一套「主權 AI 操作系統」，並已在部分政府及企業單位投入使用。他談的核心不只是採用哪個 AI 模型，而是組織能否掌握智能體仰賴的算力、資料，以及使用 AI 累積下來的業務知識。12

不過，現有報導沒有公開使用單位名稱，也未說明實際部署數量。12

DeepInfer 為何牽涉到 AI 主導權？

DeepSeek 近期開源了內部使用的 AI 推論框架 DeepInfer。報導指出，DeepInfer 透過最佳化運算調度，讓 CPU 與顯示卡能協同工作，減少等待與重複計算，讓相同硬體有機會處理更多任務。12

周鴻禕將這項開源行動形容為「技術自信」，也體現開源成果共享的理念。他認為，隨著開源模型和推論軟體逐漸成熟，企業不必從零訓練大型模型，也能在自家伺服器部署 AI，打造更貼合業務需求的智能體。12

因此，他談 DeepInfer，不只是在談運算效率，也是在談 AI 由誰主導。周鴻禕將「主權 AI」的核心概括為使用者對 AI 擁有主導權，並區分為國家、機構、企業、個人與家庭，以及裝置五個層次；相關報導列出這些層次，但沒有逐一提供技術定義。14

智能體愈能做事，企業愈在意控制權

周鴻禕指出，若企業依賴外部 AI 服務，模型、算力與平台可能都由服務提供者掌握。依他的說法，企業可能面臨價格變動或服務調整，也可能因此受制於自己無法控制的系統。12

另一個問題是工作成果的歸屬：智能體處理業務資料、累積知識與經驗後，這些資產由誰控制？在周鴻禎的主張中，企業 AI 主權不只關乎模型選擇，也包括算力與資料的控制權，以及 AI 使用過程中沉澱下來的知識與經驗歸屬。119

360 稱系統涵蓋算力、知識庫與智能體治理

依照相關報導描述，360 的主權 AI 操作系統整合算力資源與調度、主權大模型、企業 AI 知識庫、智能體工廠、Agent Teams（人機協作平台）及安全治理等能力。219

報導指出，企業可自行選擇模型、調度算力，並使用自有資料進行後訓練。另有報導稱，資料留在企業自有網路內，使用過程累積的知識、技能、經驗與任務執行紀錄歸企業所有。2319 這些是報導所述的產品能力與主張；現有資料沒有列出各項安排的詳細技術規格或合約條款。

權限控管與人工把關

報導也提到，系統會對智能體的權限、工具呼叫及執行過程進行控制與稽核，並由人工把關關鍵操作。19 這套治理設計的目標，是讓智能體在授權範圍內行動，並由組織保留最終控制權。不過，相關報導描述的是設計方式，並未獨立驗證這些機制在實際部署中的效果。

客戶與部署規模仍未公開

周鴻禕稱系統已在「部分」政府及企業單位使用，但相關報導沒有公布客戶名稱或部署數量。12 報導也提供了系統組成和預期控管方式的概述，卻未提供完整實作規格，或第三方對效能與安全性的驗證。219

因此，這項消息說明了 360 對企業 AI 控制權的布局，但系統部署範圍及實際運作成效，仍有待更多資訊。

2026 年 10 月 23 日，360 集團創辦人周鴻禕表示，公司已打造一套「主權 AI 操作系統」，並已在部分政府及企業單位投入使用。他談的核心不只是採用哪個 AI 模型，而是組織能否掌握智能體仰賴的算力、資料，以及使用 AI 累積下來的業務知識。12

不過，現有報導沒有公開使用單位名稱，也未說明實際部署數量。12

DeepInfer 為何牽涉到 AI 主導權？

DeepSeek 近期開源了內部使用的 AI 推論框架 DeepInfer。報導指出，DeepInfer 透過最佳化運算調度，讓 CPU 與顯示卡能協同工作，減少等待與重複計算，讓相同硬體有機會處理更多任務。12

周鴻禕將這項開源行動形容為「技術自信」，也體現開源成果共享的理念。他認為，隨著開源模型和推論軟體逐漸成熟，企業不必從零訓練大型模型，也能在自家伺服器部署 AI，打造更貼合業務需求的智能體。12

因此，他談 DeepInfer，不只是在談運算效率，也是在談 AI 由誰主導。周鴻禕將「主權 AI」的核心概括為使用者對 AI 擁有主導權，並區分為國家、機構、企業、個人與家庭，以及裝置五個層次；相關報導列出這些層次，但沒有逐一提供技術定義。14

智能體愈能做事，企業愈在意控制權

周鴻禕指出，若企業依賴外部 AI 服務，模型、算力與平台可能都由服務提供者掌握。依他的說法，企業可能面臨價格變動或服務調整，也可能因此受制於自己無法控制的系統。12

另一個問題是工作成果的歸屬：智能體處理業務資料、累積知識與經驗後，這些資產由誰控制？在周鴻禎的主張中，企業 AI 主權不只關乎模型選擇，也包括算力與資料的控制權，以及 AI 使用過程中沉澱下來的知識與經驗歸屬。119

360 稱系統涵蓋算力、知識庫與智能體治理

依照相關報導描述，360 的主權 AI 操作系統整合算力資源與調度、主權大模型、企業 AI 知識庫、智能體工廠、Agent Teams（人機協作平台）及安全治理等能力。219

報導指出，企業可自行選擇模型、調度算力，並使用自有資料進行後訓練。另有報導稱，資料留在企業自有網路內，使用過程累積的知識、技能、經驗與任務執行紀錄歸企業所有。2319 這些是報導所述的產品能力與主張；現有資料沒有列出各項安排的詳細技術規格或合約條款。

權限控管與人工把關

報導也提到，系統會對智能體的權限、工具呼叫及執行過程進行控制與稽核，並由人工把關關鍵操作。19 這套治理設計的目標，是讓智能體在授權範圍內行動，並由組織保留最終控制權。不過，相關報導描述的是設計方式，並未獨立驗證這些機制在實際部署中的效果。

客戶與部署規模仍未公開

周鴻禕稱系統已在「部分」政府及企業單位使用，但相關報導沒有公布客戶名稱或部署數量。12 報導也提供了系統組成和預期控管方式的概述，卻未提供完整實作規格，或第三方對效能與安全性的驗證。219

因此，這項消息說明了 360 對企業 AI 控制權的布局，但系統部署範圍及實際運作成效，仍有待更多資訊。