當您提到外行和AI工程師的AI時，雲可能是想到的第一件事。但是為什麼，到底呢？在大多數情況下，這是因為Google，Openai和Anthropic的負責人，但 他們沒有開源的模型 他們也不提供當地選擇。
當然，他們確實有企業解決方案，但是請考慮一下 – 您真的想用數據信任第三方嗎？如果沒有，本地AI是迄今為止最好的解決方案，以及我們今天要解決的問題。因此，讓我們解決將自動化效率與本地部署安全性結合起來的挑剔堅韌。
AI的未來是本地
AI的世界沉迷於雲。它是時尚，可擴展的，並且承諾無休止的存儲空間，而無需在某些後室嗡嗡作響的笨重的服務器。雲計算徹底改變了企業管理數據的方式， 提供靈活訪問高級計算能力 沒有基礎設施的高前期成本。
但這是轉折：並非每個組織都想要（或應該）在雲潮流上跳來跳去。輸入本地AI，該解決方案在控制，速度和安全性的行業中恢復了相關性，超過了便利性的吸引力。
想像一下，直接在您自己的基礎架構中運行強大的AI算法，而沒有外部服務器繞道，也沒有對隱私的妥協。這就是本地AI的核心吸引力 – 它將您的數據，績效和決策牢牢地掌握在您的手中。這是關於為您的獨特要求構建生態系統量身定制的生態系統， 擺脫遠程數據中心的潛在漏洞。
但是，就像任何承諾完全控制的技術解決方案一樣，權衡是真實的，不能忽略。有重大的財務，後勤和技術障礙，並且需要清楚地了解潛在的獎勵和固有風險。
讓我們深入研究。為什麼有些公司將數據從雲舒適的擁抱中撤回，而將AI內部保存的實際成本是多少？
為什麼公司重新考慮雲端的思維方式
控制是遊戲的名稱。對於不可談判的監管合規性和數據敏感性的行業，將數據運送到第三方服務器的想法可能會成為交易。金融機構，政府機構和醫療保健組織在這裡領導。內部有AI系統 意味著更嚴格地控制誰訪問什麼以及何時。敏感的客戶數據，知識產權和機密業務信息完全保留在您組織的控制範圍內。
歐洲GDPR等監管環境，美國的HIPAA或特定於金融部門的法規通常需要嚴格控制數據以及在何處的存儲和處理地點。與外包相比，本地解決方案為合規性提供了更直接的途徑，因為數據永遠不會離開組織的直接權限。
我們也不能忘記財務方面 –管理和優化云成本 可能是一個艱苦的採取行動，尤其是在流量開始滾雪球的情況下。有一個點，這是不可行的，公司 必須考慮使用本地LLM。
現在，初創公司可能會考慮 使用託管的GPU服務器 用於簡單的部署
但是還有另一個經常被忽視的原因：速度。云不能總是提供高頻交易等行業所需的超低潛伏期 自動駕駛汽車系統，或實時工業監測。當毫秒數時，即使是最快的雲服務也會感到遲鈍。
本地的黑暗面AI
這是現實叮咬的地方。設置本地AI不僅要插入一些服務器並點擊“ GO”。基礎設施要求是殘酷的。它需要強大的硬件，例如專用服務器，高性能GPU，龐大的存儲陣列和復雜的網絡設備。需要安裝冷卻系統來處理該硬件產生的重要熱量，並且能耗可能很大。
所有這些 轉化為高前期資本支出。但是，不僅僅是經濟負擔，使本地機構成為艱鉅的努力。
管理這種系統的複雜性需要高度專業的專業知識。與處理基礎架構維護，安全更新和系統升級的雲提供商不同，本地解決方案需要一個專門的IT團隊，具有涵蓋硬件維護，網絡安全和AI模型管理的技能。沒有合適的人，您的新基礎設施可能會迅速變成責任， 創建瓶頸而不是消除它們。
此外，隨著AI系統的發展，對常規升級的需求是不可避免的。保持曲線領先意味著頻繁的硬件刷新，這增加了長期成本和運營複雜性。對於許多組織，技術和經濟負擔足以 使雲的可伸縮性和靈活性看起來更具吸引力。
混合模型：實用的中間立場？
並非每個公司都想全力以赴。如果您只使用LLM 用於智能數據提取 和分析，然後一個單獨的服務器可能過於殺傷。這就是混合解決方案發揮作用的地方，融合了兩全其美的最佳方面。敏感的工作負載留在內部，受到公司自己的安全措施的保護，而可擴展的非關鍵任務在雲中運行，利用其靈活性和處理能力。
讓我們 以製造業為例， 我們可以？實時過程監視和預測性維護通常依靠本地AI進行低延遲響應，以確保立即做出決策以防止昂貴的設備故障。
同時，大規模數據分析（例如審查了幾個月的操作數據） 優化工作流程– 可能仍然發生在雲中，在雲中，存儲和處理能力實際上是無限的。
這種混合策略使公司可以平衡性能和可伸縮性。它還通過保持昂貴，高優先級的本地運營，同時允許減少關鍵的工作負載從雲計算的成本效益中受益，從而有助於降低成本。
最重要的是 –如果您的團隊想使用釋義工具，讓他們並保存重要數據處理的資源。此外，隨著AI技術的繼續發展，混合模型將能夠提供根據不斷發展的業務需求而擴展的靈活性。
現實世界證明：本機上AI閃耀的行業
您不必走遠找到本地AI成功案例的示例。某些行業發現，本地AI的好處與其運營和監管需求完全相吻合：
金融
當您考慮時，財務是最合乎邏輯的目標，同時， 使用本地AI的最佳候選人。銀行和貿易公司不僅要求速度，而且要求密密度安全。考慮一下 – 現實的時間欺詐檢測系統需要立即處理大量的交易數據，並在毫秒內標記可疑活動。
同樣，算法交易和 貿易室一般 依靠超快速處理來抓住短暫的市場機會。合規性監控可確保金融機構履行法律義務，並且在本地AI中，這些機構可以自信地管理敏感數據而無需第三方參與。
衛生保健
患者數據隱私是不可協商的。醫院和其他 醫療機構使用本地AI和預測分析 在醫學圖像上，簡化診斷並預測患者的預後。
優勢？數據永遠不會離開組織的服務器，從而確保遵守像HIPAA這樣的嚴格隱私定律。在基因組學研究等領域，本地AI可以快速處理龐大的數據集，而無需將敏感信息暴露於外部風險。
電子商務
我們不必考慮如此宏偉的規模。電子商務公司的複雜程度要少得多，但仍需要檢查很多盒子。甚至超越 遵守PCI法規，他們必須謹慎處理如何以及為什麼處理數據。
許多人同意，沒有任何行業是使用AI的更好候選人，尤其是 當涉及到數據供稿管理時，動態定價和客戶支持。同時，這些數據揭示了很多習慣，並且是渴望賺錢和渴望的黑客的主要目標。
那麼，本地AI值得嗎？
這取決於您的優先事項。如果您的組織重視數據控制，安全性， 超低潛伏期，對本地基礎設施的投資可以帶來重大的長期利益。具有嚴格合規性要求的行業或依靠實時決策過程的行業可以從這種方法中獲得最大的收益。
但是，如果您的優先級列表中的可伸縮性和成本效率更高，那麼堅持使用雲或採用混合解決方案，可能會成為更智能的舉動。雲的按需擴展及其前期成本相對較低的能力使其成為具有波動工作量或預算限制的公司的更具吸引力的選擇。
最後，真正的收穫不是選擇各個方面。這是要認識到AI並不是一個尺寸適合的解決方案。未來屬於可以將靈活性，性能和控制融合在一起以滿足其特定需求的企業 – 無論是在雲，本地或介於兩者之間的某個地方。
