通信世界网消息（CWW）随着人工智能加速从技术探索走向产业深水区，企业对AI的关注点从最初关注“模型够不够强、能不能用”，逐渐转向如何让AI真正进入核心业务，并实现安全、可控、可审计、可规模化运行。
9月21日，在2026北京互联网大会之AI应用落地与Token运营论坛上，中企通信母公司中信国际电讯人工智能部副总裁詹东东围绕《打造企业级可信模型安全加固服务》发表演讲，分享了企业AI落地过程中面临的安全、模型、算力与治理挑战。
AI进入可信运行期，企业采购逻辑正在发生变化
詹东东指出，人工智能正在以更快的速度推动产业变革。当前，行业已经不再需要反复论证模型“能不能用”，而是更加关注如何让AI实现更高价值、更可信的应用。在他看来，AI应用正在从外围场景走向企业核心业务。
首先，从“能力采购”转向“责任边界采购”。过去企业采购某种IT能力或智能能力，如今AI能够自主执行复杂操作，企业更加关注身份如何管控、执行如何管控、责任如何界定。
其次，从外围应用需求转向整体推理与算力需求。企业不再只关注某一个AI应用，而是需要统筹数据供给、网络、平台管理以及推理和算力资源。
最后，从传统的单点安全防护转向可信执行底座。传统IT系统的执行目标、路径和底层环境相对确定，而AI尤其是智能体应用中，模型可能自主反思、自主规划路径，并调用不同工具，执行过程因此变得更加复杂。“AI时代整个可信的要求也会更加复杂，需要一个更加综合的底座。”詹东东说。
这种变化的背后，是AI正在打破原有的企业安全边界。一次AI推理请求可能从身份认证开始，将企业知识、内部资料甚至敏感信息作为上下文输入模型，再通过Skills、MCP等工具执行动作，最终影响业务和系统。因此，在AI真正进入核心业务之前，企业需要回答四个问题：数据能不能离开？谁在调用什么？智能体能做什么？出了问题如何定位与处理？
破解四重约束，构建企业级AI可信闭环
针对企业AI落地的痛点，中信国际电讯提出以安全、模型、算力、治理为核心的“四重约束”，构建企业级AI可信底座。
在安全方面，通过企业侧安全控制平面，实现身份权限、敏感数据脱敏和全链路审计，确保AI推理过程安全、可执行、可追溯、可观测；在模型方面，通过多模型统一聚合，让企业既能够灵活使用内部模型，也能够受控调用外部公有模型；在算力方面，通过云网协同，将企业内部算力与外部模型能力结合起来，并根据数据敏感度进行分级使用；在治理方面，对Token消耗进行精细化管理，让企业能够看到不同部门、员工使用了什么模型、执行了什么任务以及产生了多少用量。
围绕这一思路，中信国际电讯推出智信词元SmartTITU一站式大模型服务平台，覆盖从算力底座到业务应用全链路，其中：
• TITU Hub定位于云端模型聚合与运营中心，提供统一API管理、模型服务运营、计费对账以及对模型的安全加固审计等能力；
• TITU Edge作为企业侧AI管控中心，通过API Key、额度控制、敏感信息过滤等方式，实现模型调用和企业内部AI应用的统一治理；
• TITU Work则面向企业智能体和办公应用，通过纳管异构智能体、安全沙箱以及身份与权限管理，让AI应用在企业内部更加安全、可控。
詹东东透露，平台依托“云、网、边、端”协同，把身份、权限、数据、模型、算力、Token和业务应用纳入统一治理框架，形成从数据分级、策略控制、受控调用到审计运营的可信闭环。
“我们希望通过这套服务，帮助企业更稳、更安全、更可信的落地AI应用。”詹东东表示。随着AI从“能用”进一步走向“可信用”，企业真正需要建设的，就不只是单一模型或某一款应用，而是一套能够承载AI持续创新、规模化落地的可信底座。
