Perbedaan antara AI on-premises dan AI berbasis cloud: panduan lengkap

Informatec Digital » Sumber daya » Perbedaan antara AI on-premises dan AI berbasis cloud: panduan lengkap

La Keputusan besar saat ini bukan lagi tentang apakah akan menggunakan kecerdasan buatan atau tidak.Namun, ini bukan hanya tentang di mana dan bagaimana menjalankannya: di perangkat Anda sendiri, di cloud, atau kombinasi keduanya. Pilihan ini memengaruhi biaya, keamanan, kinerja, dan bahkan model bisnis dari setiap proyek digital, mulai dari aplikasi kecil hingga platform dengan ribuan pengguna.

Ketika kita membicarakan perbedaan antara AI on-premises dan AI berbasis cloud, pada dasarnya kita sedang membicarakan tentang... di mana model tersebut berada, siapa yang mengendalikannya, dan apa yang dilakukan dengan data tersebut.Dari situ, muncul masalah serius, seperti kepatuhan terhadap peraturan (GDPR, HIPAA), latensi waktu nyata, skalabilitas, investasi perangkat keras, ketergantungan pada vendor tertentu, dan kemampuan kustomisasi. Mari kita uraikan dengan tenang, tetapi tanpa bertele-tele.

Apa itu AI lokal dan apa itu AI berbasis cloud, dijelaskan secara sederhana.

Perbedaan pertama sangat sederhana: AI lokal adalah AI yang berjalan di perangkat keras Anda sendiri. (PC, server lokal, perangkat seluler, sistem industri, dll.), sementara Cloud AI adalah AI yang berjalan di pusat data penyedia layanan cloud. dan biasanya dikonsumsi melalui API atau SDK.

Di sisi komputasi awan, layanan seperti Azure AI Services, Azure OpenAI Service, AWS, Google Cloud, OpenAI, Anthropic, Gemini atau Hugging FaceDi sana Anda akan menemukan model-model canggih (GPT-4, GPT-4 Turbo dengan Vision, Claude, Gemini, PaLM, DALL-E, model embedding besar, dll.) yang dapat Anda akses secara online, dengan membayar per penggunaan atau melalui langganan.

Di sisi lokal, kita menemukan dari penerapan on-premise klasik bahkan eksekusi pada perangkat itu sendiri: PC dengan GPU, workstation, server di pusat data Anda, atau bahkan perangkat seluler dan IoT. Alat-alat seperti Ollama, LM Studio, KoboldCpp, AnythingLLM atau lingkungan seperti Windows ML, ONNX Runtime, Foundry Local, dan Microsoft Foundry di Windows Mereka mempermudah pemuatan dan menjalankan model bahasa (Llama, Mistral, Phi, Qwen, dll.) atau model visi langsung di mesin Anda.

Di antara kedua ekstrem ini terletak pendekatan tepi: model yang diterapkan pada perangkat di tepi jaringan (sensor, perangkat yang dapat dikenakan, mesin industri, kamera, telepon seluler) yang Mereka memproses data di dekat tempat data tersebut dihasilkan. Dan mereka hanya mengirimkan hal-hal yang benar-benar diperlukan ke cloud. Ini adalah cara yang sangat menarik untuk mengurangi latensi dan lalu lintas jaringan.

Faktor-faktor penting yang perlu dipertimbangkan saat memutuskan antara AI on-premises dan AI berbasis cloud.

Memilih dengan bijak bukan hanya soal selera; ada sejumlah faktor yang membuat perbedaan. Privasi, sumber daya, kinerja, biaya, dan skalabilitas Mereka biasanya yang paling menentukan, tetapi mereka bukan satu-satunya.

Privasi, kepatuhan, dan keamanan Data merupakan titik awal, terutama di sektor-sektor yang diatur seperti perbankan, layanan kesehatan, atau administrasi publik. Pertanyaannya jelas: bolehkah data keluar dari rumah atau tidak?

Mereka juga memiliki bobot yang berat. ketersediaan perangkat keras dan sumber daya manusia, kemudahan pemeliharaan, kebutuhan akan kolaborasi jarak jauh, volume pengguna bersamaan, atau kompleksitas model itu sendiri (model tipe Phi kecil tidak sama dengan LLM dengan lebih dari 100 miliar parameter).

Terakhir, penting untuk diingat bahwa... ekosistem alat dan integrasi dengan tumpukan teknologi Anda saat iniJika Anda sudah bekerja dengan Azure, GitHub, AWS, atau Google, atau jika Anda memiliki infrastruktur Windows yang sangat luas (lihat Windows Pro dan Enterprise), tidak sama dengan memulai dari awal.

Kuncinya terletak pada penggabungan faktor-faktor ini. dengan studi kasus dunia nyata Anda: otomatisasi proses internal, agen pengambilan keputusan otonom, asisten pemrograman, chatbot layanan pelanggan, visi industri, analitik tingkat lanjut, dll.

Kepatuhan privasi dan peraturan

Saat mengemudi data sensitif atau yang diatur (perawatan kesehatan, keuangan, data pelanggan pribadi, kekayaan intelektual bernilai tinggi), lokasi pemrosesan AI berhenti menjadi detail teknis dan menjadi keputusan risiko.

Dalam tampilan AI LokalData tersebut diproses dan disimpan di infrastruktur Anda sendiri atau bahkan pada perangkat pengguna sendiriHal ini secara drastis mengurangi luas permukaan yang terpapar dan menyederhanakan kepatuhan terhadap peraturan seperti GDPR atau HIPAAAsalkan keamanan internal Anda dirancang dengan baik, itu tidak masalah. Namun, tanggung jawab untuk enkripsi, kontrol akses, pembaruan perangkat lunak, dan audit tetap sepenuhnya menjadi tanggung jawab Anda.

dengan AI di awanPenyedia layanan besar menawarkan langkah-langkah keamanan yang sangat kuat (enkripsi saat transit dan saat diam, sertifikasi ISO 27001, SOC 2, dll.), tetapi Data tersebut dikirim ke pusat data mereka.Hal ini mengharuskan peninjauan kontrak, lokasi pusat data, klausul pemrosesan data, dan konfigurasi izin serta API yang aman secara cermat. Selain itu, sangat penting untuk memastikan bahwa integrasi mematuhi prinsip hak akses minimal (least privilege).

Itulah mengapa banyak pelanggan memilih arsitektur hibridaData yang paling penting diproses secara lokal, sementara tugas yang kurang sensitif atau lebih berat (pelatihan skala besar, analisis agregat) didelegasikan ke cloud, di mana risikonya lebih mudah dikelola.

Ketersediaan sumber daya dan kompleksitas model

Filter utama kedua adalah kapasitas komputasi yang Anda miliki. Menjalankan AI modern tidak sama dengan menjalankan aplikasi web sederhana; CPU (Prosesor Intel dan AMD), GPU, NPU, RAM dan penyimpanan mereka memerintah.

di atas panggung lokal atau di tempatBatasan tersebut ditentukan oleh perangkat keras Anda: PC, server, workstation dengan GPU, perangkat seluler, dll. model kecil dan efisien (seperti keluarga Phi, Qwen kecil, model terkuantisasi parameter 3-7B, dan model yang dioptimalkan NPU) bekerja sangat baik di lingkungan ini, dan peralatan seperti Kopilot+ PC Mereka telah mengintegrasikan NPU yang dirancang untuk tujuan ini, dengan model yang sudah terpasang dan siap digunakan di Windows.

Los Model-model raksasa seperti GPT-4, Claude, Gemini besar, atau LLM dengan lebih dari 70 miliar parameter. Sulit untuk menyelenggarakan acara tersebut secara lokal dengan pengalaman yang baik kecuali Anda memiliki GPU kelas atas (RTX 4090 dan sejenisnya) dan lingkungan yang disetel dengan sangat baik. Bagi sebagian besar organisasi, Lebih masuk akal untuk menggunakan model-model ini dari cloud.di mana mereka sudah disetel dan diskalakan.

Platform dari AI di awan Layanan seperti Azure AI Services, Azure OpenAI Service, AWS, atau Google Cloud memungkinkan Anda untuk menggunakan hampir semua hal. semua daya yang Anda butuhkanBayar hanya untuk apa yang Anda gunakan. Di sini Anda memiliki akses ke LLM, model visi, suara, rekomendasi, dan banyak lagi, tanpa harus membeli satu pun GPU.

Performa, latensi, dan keandalan

Aspek penting lainnya adalah seberapa cepat dan andal Anda membutuhkan AI untuk merespons. Latensi bisa menjadi faktor penentu. dalam banyak skenario: perdagangan algoritmik, pemeliharaan prediktif di pabrik, deteksi kesalahan waktu nyata, pengemudian berbantuan, robotika, atau sekadar pengalaman pengguna yang baik dalam chatbot.

dengan AI lokal atau AI tepiData diproses di perangkat itu sendiri atau di jaringan internal Anda, jadi Anda tidak bergantung pada kualitas koneksi internet (periksa kabel Anda dan Kabel Cat5, Cat6, dan Cat7)Hal ini sangat mengurangi latensi dan mencegah jitter, yang sangat penting dalam visi industri, IoT, atau aplikasi yang harus terus berfungsi meskipun jaringan mengalami gangguan. Kelemahannya adalah kinerja maksimum dibatasi oleh perangkat keras Anda.

La AI di awan Sistem ini dapat mengandalkan perangkat keras yang sangat canggih dan khusus, tetapi Anda akan selalu memiliki menambahkan latensi jaringanDengan koneksi yang baik, biasanya lebih dari cukup untuk asisten virtual, pembuatan teks, atau analisis batch, tetapi mungkin kurang memadai untuk kontrol waktu nyata. Untuk mengatasi hal ini, penyedia menawarkan zona latensi rendah dan komputasi tepiMendekatkan komputasi kepada pengguna akhir.

Dari segi keandalan, penerapan lokal yang dikelola dengan baik menghindari ketergantungan pada kegagalan eksternal, meskipun hal itu mengharuskan Anda untuk memiliki strategi ketersediaan tinggi dan pencadangan Anda sendiriDi sisi lain, komputasi awan menawarkan SLA, redundansi geografis, dan pemulihan bencana, tetapi juga rentan terhadap kegagalan penyedia layanan sesekali.

Biaya, skalabilitas, dan model ekonomi

Perdebatan mengenai biaya tidak sesederhana "lokal itu murah, cloud itu mahal" atau sebaliknya. Kita perlu membedakan antara investasi awal (CapEx) dan biaya operasional (OpEx)serta mempertimbangkan konsumsi energi, personel, pemeliharaan, dan skalabilitas.

Dalam strategi AI Lokal Anda perlu berinvestasi pada perangkat keras (server, GPU, penyimpanan (SSD vs. HDD), pendingin, pusat data), lisensi bila diperlukan, dan seringkali, personel yang berkualifikasi untuk memelihara semuanya. Sebagai imbalannya, setelah investasi dikembalikan, biaya per inferensi bisa sangat rendahterutama jika Anda memiliki beban kerja yang stabil dan terukur dengan baik.

La AI di awan mengikuti model bayar per penggunaan atau berlanggananAnda tidak perlu berinvestasi di muka; Anda dapat memulai dalam hitungan jam dan meningkatkan skala dari 10 menjadi 10.000 permintaan hampir secara instan. Tetapi jika volumenya meroket atau modelnya menjadi terlalu memakan sumber daya, Tagihan bulanan bisa membengkak dengan sangat cepat.Selain itu, biaya yang kurang terlihat seperti transfer data, penyimpanan jangka panjang, atau pelatihan GPU yang intensif juga harus dipantau.

Itulah mengapa banyak perusahaan akhirnya menggunakan model tersebut. hibrida dan dioptimalkanMereka menjalankan secara lokal hal-hal yang intensif tetapi dapat diprediksi (misalnya, model klasifikasi internal atau chatbot perusahaan yang dilatih dengan dokumentasi mereka), dan menggunakan cloud untuk beban puncak, kasus eksperimental, atau model mutakhir yang tidak dapat dihosting secara internal.

Aksesibilitas, kolaborasi, dan kasus penggunaan umum.

Cara tim Anda berinteraksi dengan AI juga sangat berubah tergantung di mana AI tersebut diterapkan. Berkolaborasi dalam model lokal bukanlah hal yang mudah. Cara melakukannya di layanan cloud bersama.

dengan AI LokalModel tersebut biasanya mudah diakses. hanya dari perangkat atau jaringan tempat hosting tersebutIni ideal untuk lingkungan terisolasi, proses internal, atau proyek yang perlu tetap tertutup rapat (laboratorium, sistem kritis, pabrik industri). Namun, hal ini mempersulit kolaborasi terdistribusi antar tim dan kantor kecuali Anda menyiapkan lapisan layanan internal yang terekspos dengan baik.

Layanan dari AI di awan mereka bersinar tepat pada aksesibilitas global dan kerja timSetiap anggota yang memiliki izin dan koneksi dapat menggunakan API dari mana saja. Ini adalah pilihan yang logis untuk asisten virtual publik, SaaS multi-pengguna, alat kolaborasi, atau produk yang ditujukan untuk pelanggan akhir..

Beberapa contoh nyata penerapan AI secara luas di cloud adalah: integrasi dari ChatGPT atau Azure OpenAI dalam aplikasi WindowsPembuatan gambar dengan DALL-Easisten rekomendasi yang dibangun berdasarkan .NET MAUI dan LLM di cloud atau layanan visi, suara, terjemahan, dan pencarian semantik yang tersedia melalui REST API.

Kemudahan implementasi, pemeliharaan, dan ekosistem

Salah satu aspek yang sering diremehkan: Siapa yang bertanggung jawab atas pembaruan dan pemeliharaan model tersebut?serta peralatan di sekitarnya.

Dalam tampilan AI LokalAnda bertanggung jawab atas hampir semuanya: menginstal dan memperbarui model, mengelola ONNX Runtime atau runtime lainnya, memelihara driver GPU, memantau kinerja, menambal kerentanan, dan memastikan kompatibilitas dengan aplikasi Anda. Solusi seperti Windows ML, Foundry Local, atau Microsoft Foundry di Windows Mereka mempermudah hidup dengan mengintegrasikan model secara langsung ke dalam aplikasi desktop atau edge, tetapi beban operasional tetap berada di pundak Anda.

Dengan AI di awanpemasok bertanggung jawab atas pembaruan, perbaikan, fitur baru, dan penskalaan internal. Platform seperti Microsoft Foundry, Azure AI Services, atau Azure OpenAI Service Mereka menawarkan API dan SDK yang dirancang dengan cermat, terintegrasi dengan Azure DevOps, GitHub Copilot, Kernel Semantik dan layanan DevOps lainnya. Bagi tim pengembang, ini berarti lebih fokus pada logika bisnis dan mengurangi tugas menjaga infrastruktur.

Ekosistem juga penting: banyak asisten pengembangan cloud sebagai GitHub Copilot, Cursor, Claude Code atau Google Gemini Code Assist Mereka mengandalkan layanan cloud ini, menawarkan plugin IDE, CLI, dan alat analisis kode yang sangat canggih, dengan paket harga mulai dari level gratis hingga langganan Pro atau bayar per penggunaan melalui API.

AI lokal untuk pengembang dan bisnis: kelebihan dan kekurangan

Bagi banyak pengembang dan organisasi, menyiapkan sebuah konfigurasi AI lokal Ini telah menjadi pilihan yang sangat menarik, baik dari segi privasi maupun biaya jangka panjang. Kombinasi tipikalnya biasanya adalah... VS Code + ekstensi seperti Continue atau Cline + LLM lokal melalui Ollama atau server Anda sendiri.

Pendekatan ini memungkinkan bahwa Semua kode dan kueri tetap berada di mesin Anda.Ini sangat penting jika Anda bekerja dengan kekayaan intelektual atau kode yang sangat sensitif yang belum dapat diekspos kepada pihak ketiga. Model sumber terbuka seperti Qwen, Code Llama, Llama 3, Mistral atau varian berorientasi pemrograman. Performa yang dihasilkan cukup baik, terutama pada ukuran sedang (14B, 32B) dengan GPU yang mumpuni.

Harga yang harus dibayar adalah bahwa Anda membutuhkan perangkat keras yang mumpuni. (misalnya, GPU dengan setidaknya 8 GB VRAM untuk menangani model 7-14B dengan nyaman) dan Anda harus berurusan dengan konfigurasi manual, kuantisasi, optimasi, dan pembaruan. Ini adalah pendekatan yang sempurna untuk perusahaan dengan data yang sangat sensitifLaboratorium teknis, tim yang gemar bereksperimen, dan mereka yang ingin menghindari biaya berlangganan bulanan.

Di sektor bisnis, banyak perusahaan konsultan dan pengembang perangkat lunak khusus yang berspesialisasi dalam mendesain. arsitektur on-premise atau hybrid yang menggabungkan otomatisasi proses, agen cerdas, keamanan siber, dan BI. Perusahaan yang bekerja dengan perbankan, perawatan kesehatan, atau sektor yang diatur Mereka cenderung lebih menyukai AI lokal untuk memproses data sensitif dan komputasi awan untuk analitik agregat atau layanan yang berorientasi pada audiens.

AI di cloud: potensi, studi kasus, dan tantangan.

Di sisi lain, AI di cloud telah menjadi standar yang berlaku. Bagi banyak organisasi yang menginginkan kecepatan, skalabilitas, dan akses ke model-model mutakhir tanpa harus membangun pusat data sendiri, di sinilah penyedia layanan cloud berskala besar (Azure, AWS, Google Cloud) dan penyedia inferensi khusus (runpod, vast.ai, together, deepinfra, dll.) berperan penting.

Dalam lingkungan bisnis, AI berbasis cloud memungkinkan mengotomatiskan tugas-tugas berulang, melakukan analisis prediktif, mendeteksi penipuan, mengoptimalkan logistik, atau menyediakan dukungan pelanggan 24/7. dengan chatbot canggih. Sektor-sektor seperti ritel dan manufaktur Mereka sangat bergantung pada komputasi awan untuk analisis penjualan, pemeliharaan prediktif, atau visi mesin di lini produksi.

Menurut data industri, Amerika Latin mengalami pertumbuhan yang kuat dalam investasi infrastruktur cloud.Hal ini didorong oleh proyek-proyek AI. Penggunaan model generatif untuk membuat konten, merekomendasikan produk, menganalisis dokumen, atau membantu pengambilan keputusan membantu dalam hal ini. mengurangi kesenjangan digital dibandingkan dengan wilayah yang lebih maju. seperti Amerika Utara atau Eropa.

Berita utama pasar menyoroti bahwa persentase yang sangat tinggi dari perusahaan yang sudah menggunakan komputasi awan juga mengonsumsi Layanan AI yang ditawarkan oleh penyedia yang samaModel bahasa besar (Large Language Model/LLM) sering digunakan dalam arsitektur multi-cloud atau hybrid. LLM tidak hanya digunakan untuk chatbot; tetapi juga mendukung alat internal, asisten pemrograman, mesin pencari cerdas, dan solusi analisis dokumen skala besar.

Agen otonom dan Era Agentik: mengapa lokasi menjadi lebih penting.

Dengan kedatangan Agen AI otonom (Era Agentic)Karena mereka tidak hanya merespons tetapi juga bertindak (menjalankan perintah, memodifikasi sistem, mengelola proses), pilihan antara lokal dan cloud menjadi semakin rumit.

Dalam konfigurasi agen lokalSeluruh siklus interaksi, pengambilan keputusan, dan tindakan dieksekusi dalam lingkungan Anda: log, data pelanggan, perintah ke sistem internal… Ini memberikan kontrol dan ketertelusuran maksimalHal ini sangat penting di sektor-sektor yang diatur. Anda dapat meninjau bagaimana mereka membuat keputusan, mengaudit perilaku mereka, dan membatasi ruang lingkup mereka dengan ketelitian yang cukup tinggi.

Dalam awanMenerapkan agen jauh lebih sederhana: penyedia menawarkan kerangka kerja, orkestrator, dan konektor yang siap diintegrasikan dengan SaaS, CRM, ERP, dan semua jenis API eksternal. Tetapi mereka juga memperkuat risiko keamanan dan privasiKonfigurasi yang buruk atau pembaruan vendor yang tidak diuji dengan baik dapat memengaruhi pengalaman pelanggan Anda atau secara tidak sengaja mengekspos data.

Mereka sudah diberikan Kasus nyata perusahaan yang mendapati agen cloud mereka mulai mengeluarkan respons yang tidak koheren atau berbahaya. Hal ini terjadi setelah adanya perubahan pada model-model yang mendasarinya yang tidak dikendalikan oleh mereka. Ini dengan jelas menggambarkan betapa bermasalahnya kehilangan kendali penuh atas rantai pasokan dalam lingkungan yang berbasis agen.

AI di ujung jaringan: saat Anda perlu membuat keputusan secara spontan dan tanpa internet.

Hal lain yang perlu dimasukkan dalam persamaan ini adalah... AI di perangkat ujung, semacam kerabat dekat AI lokal yang berfokus pada perangkat yang terhubung.

Idenya sederhana: Pindahkan perangkat komputasi sedekat mungkin ke tempat data dihasilkan.Alih-alih mengirim semua gambar dari kamera industri ke cloud untuk analisis, gambar tersebut diproses langsung pada perangkat edge dengan model yang sudah dimuat. Hal yang sama berlaku untuk jam tangan pintar, ponsel pintar, sensor rantai pasokan, dan monitor medis yang dapat dikenakan.

Ini memungkinkan mengambil keputusan secara real-timeBahkan ketika koneksi internet terputus-putus atau tidak ada sama sekali, AI mengurangi lalu lintas jaringan, biaya bandwidth, dan ketergantungan pada pusat data yang jauh. AI di edge computing sangat menarik dalam hal... manufaktur, logistik, manajemen energi, dan kesehatandi mana latensi dan ketahanan sangat penting.

Pada saat yang sama, perangkat edge ini dapat dikombinasikan dengan Layanan cloud untuk pelatihan, agregasi data, dan koordinasi global.sehingga tercipta arsitektur AI terdistribusi yang sangat andal.

Strategi hibrida dan kriteria praktis untuk memilih

Semua hal di atas membawa kita pada satu poin yang cukup jelas: Biasanya tidak ada pemenang yang jelas antara AI yang diinstal di lokasi (on-premises) dan AI berbasis cloud.Sebagian besar organisasi yang sudah matang pada akhirnya menggunakan pendekatan hibrida, dengan secara sadar merancang apa yang dijalankan di mana.

Strategi yang masuk akal untuk banyak proyek melibatkan penggunaan... AI lokal untuk: Informasi yang sangat sensitif (data klinis, keuangan, dan R&D), chatbot internal perusahaan, otomatisasi proses back-office, dan lingkungan tanpa konektivitas yang terjamin. Di sini, prioritasnya adalah privasi, kendali, dan biaya yang dapat diprediksi.

Secara paralel, penggunaan ini sangat masuk akal. AI di cloud untuk: Peserta umum, layanan dengan ribuan pengguna bersamaan, pengujian cepat kasus penggunaan baru, analisis data besar-besaran, dan akses ke model mutakhir yang tidak dapat Anda kelola sendiri. Di sini, skalabilitas, kemudahan, dan waktu peluncuran ke pasar.

Untuk skenario di mana keduanya dibutuhkan, Anda dapat mendesainnya. arsitektur hybrid dan multicloudSebagian dari alur kerja ditangani secara lokal (pembersihan data, anonimisasi, keputusan mendesak) dan bagian lainnya didelegasikan ke cloud (pelatihan, analitik agregat, inferensi berat ketika ada koneksi).

Kuncinya adalah mengevaluasi faktor-faktor tersebut dengan cermat sebelum mengambil keputusan. Risiko regulasi, sensitivitas data, profil lalu lintas, cakupan pertumbuhan, anggaran, ketersediaan tenaga teknis, dan ketergantungan yang dapat diterima pada pihak ketiga.Dengan pemahaman yang lebih jelas, akan jauh lebih mudah untuk memutuskan apakah lebih baik berinvestasi besar-besaran pada solusi lokal, di cloud, atau pada jalan tengah yang dipikirkan dengan matang.

Dalam konteks di mana hampir semua perusahaan sudah beroperasi di cloud dengan satu atau lain cara dan pada saat yang sama berupaya memaksimalkan pengembalian investasi AI mereka tanpa memicu biaya atau risiko, Menggabungkan AI lokal, edge, dan cloud secara cerdas menjadi pendekatan yang unggul.Anda memanfaatkan yang terbaik dari setiap lingkungan, menyelaraskan keamanan, kinerja, dan anggaran, serta mempertahankan fleksibilitas yang cukup untuk beradaptasi dengan teknologi yang berubah dengan cepat.