Perbezaan antara AI di premis dan AI berasaskan awan: panduan lengkap

Informatec Digital » Sumber » Perbezaan antara AI di premis dan AI berasaskan awan: panduan lengkap

Keputusan besar hari ini bukan lagi sama ada untuk menggunakan kecerdasan buatan atau tidak , tetapi di mana dan bagaimana untuk melaksanakannya: pada peranti anda sendiri, di awan, atau gabungan kedua-duanya. Pilihan ini mempengaruhi kos, keselamatan, prestasi, malah model perniagaan mana-mana projek digital, daripada aplikasi kecil hingga platform dengan beribu-ribu pengguna.

Apabila kita bercakap tentang perbezaan antara AI di premis dan AI berasaskan awan, pada asasnya kita bercakap tentang di mana model berada, siapa yang mengawalnya dan apa yang berlaku kepada data . Dari situ, isu-isu serius timbul, seperti pematuhan peraturan (GDPR, HIPAA), latensi masa nyata, kebolehskalaan, pelaburan perkakasan, penguncian vendor dan keupayaan penyesuaian. Mari kita huraikannya dengan tenang, tetapi tanpa bertele-tele.

Apakah AI tempatan dan apakah AI awan, dijelaskan secara ringkas

Perbezaan pertama adalah sangat mudah: AI tempatan ialah AI yang berjalan pada perkakasan anda sendiri (PC, pelayan di premis, peranti mudah alih, sistem perindustrian, dll.), manakala AI awan ialah AI yang berjalan di pusat data penyedia awan dan biasanya digunakan melalui API atau SDK.

Di bahagian awan, perkhidmatan seperti Azure AI Services, Azure OpenAI Service, AWS, Google Cloud, OpenAI, Anthropic, Gemini dan Hugging Face turut memainkan peranan . Ini termasuk model canggih (GPT-4, GPT-4 Turbo dengan Vision, Claude, Gemini, PaLM, DALL-E, model penyematan besar dan sebagainya) yang anda akses melalui internet, membayar setiap penggunaan atau melalui langganan.

Dari segi setempat, kami menemui segala-galanya daripada penggunaan di premis klasik hinggalah pelaksanaan terus pada peranti: PC dengan GPU, stesen kerja, pelayan di pusat data anda atau peranti mudah alih dan IoT. Alatan seperti Ollama, LM Studio, KoboldCpp, AnythingLLM atau persekitaran seperti Windows ML, ONNX Runtime, Foundry Local dan Microsoft Foundry pada Windows memudahkan untuk memuatkan dan menjalankan model bahasa (Llama, Mistral, Phi, Qwen, dsb.) atau model visi terus pada mesin anda.

Antara dua ekstrem ini terletak pendekatan pinggir : model yang digunakan pada peranti di pinggir rangkaian (sensor, peranti boleh pakai, jentera perindustrian, kamera, telefon bimbit) yang memproses data berhampiran tempat ia dijana dan hanya menghantar data penting ke awan. Ini adalah cara yang sangat menarik untuk mengurangkan latensi dan trafik rangkaian.

Faktor utama yang perlu dipertimbangkan semasa memutuskan antara AI di premis dan AI berasaskan awan

Memilih dengan baik bukan sekadar tentang citarasa peribadi; beberapa faktor membuat perbezaan. Privasi, sumber, prestasi, kos dan kebolehskalaan biasanya merupakan faktor yang paling menentukan, tetapi itu bukanlah satu-satunya.

Privasi, pematuhan dan keselamatan adalah titik permulaan, terutamanya dalam sektor yang dikawal selia seperti perbankan, penjagaan kesihatan dan pentadbiran awam. Persoalannya jelas: bolehkah data keluar dari rumah atau tidak?

Turut penting ialah ketersediaan perkakasan dan sumber manusia , kemudahan penyelenggaraan, keperluan untuk kerjasama jarak jauh, jumlah pengguna serentak dan kerumitan model itu sendiri (model jenis Phi yang kecil tidak sama dengan LLM dengan lebih daripada 100B parameter).

Akhir sekali, penting untuk mengingati ekosistem alatan dan integrasi dengan susunan semasa anda : jika anda sudah menggunakan Azure, GitHub, AWS atau Google, atau jika anda mempunyai infrastruktur Windows yang sangat meluas (lihat Windows Pro dan Enterprise ), ia tidak sama seperti bermula dari awal.

Kuncinya adalah untuk menggabungkan faktor-faktor ini dengan kes penggunaan sebenar anda: automasi proses dalaman, ejen membuat keputusan autonomi, pembantu pengaturcaraan, chatbot khidmat pelanggan, visi perindustrian, analitik lanjutan, dsb.

Pematuhan privasi dan peraturan

Apabila berurusan dengan data sensitif atau terkawal (data kesihatan, kewangan, pelanggan peribadi, harta intelek bernilai tinggi), lokasi pemprosesan AI tidak lagi menjadi butiran teknikal dan menjadi keputusan berisiko.

Dalam penggunaan AI di premis , data diproses dan disimpan pada infrastruktur anda sendiri atau pada peranti pengguna sendiri . Ini secara drastik mengurangkan permukaan serangan dan memudahkan pematuhan dengan peraturan seperti GDPR atau HIPAA , dengan syarat keselamatan dalaman anda direka bentuk dengan baik. Walau bagaimanapun, tanggungjawab untuk penyulitan, kawalan akses, penampalan dan pengauditan kekal sepenuhnya di tangan anda.

Dengan AI dalam awan , penyedia utama menawarkan langkah keselamatan yang sangat mantap (penyulitan semasa transit dan semasa penyimpanan, pensijilan ISO 27001, SOC 2, dll.), tetapi data akan dihantar ke pusat data mereka . Ini memerlukan semakan kontrak, lokasi pusat data, klausa pemprosesan data dan konfigurasi kebenaran serta API yang selamat dengan teliti. Tambahan pula, adalah penting untuk memastikan bahawa integrasi mematuhi prinsip keistimewaan paling minimum.

Itulah sebabnya ramai pelanggan memilih seni bina hibrid : data yang paling kritikal diproses secara tempatan, manakala tugas yang kurang sensitif atau lebih berat (latihan besar, analisis agregat) diwakilkan kepada awan, yang mana risikonya lebih terkawal.

Ketersediaan sumber dan kerumitan model

Penapis utama kedua ialah kuasa pengkomputeran yang anda ada. Menjalankan AI moden tidak sama dengan menjalankan aplikasi web yang mudah; CPU ( pemproses Intel dan AMD ), GPU, NPU, RAM dan storan adalah kuncinya.

Dalam senario setempat atau di premis , had ditentukan oleh perkakasan anda: PC, pelayan, stesen kerja GPU, peranti mudah alih, dsb. Model kecil dan cekap (seperti keluarga Phi, model Qwen kecil, model parameter terkuantum 3-7B dan model dioptimumkan NPU) berfungsi dengan sangat baik dalam persekitaran ini dan peranti seperti PC Copilot+ sudah mengintegrasikan NPU yang direka untuk tujuan ini, dengan model prapasang sedia untuk digunakan dengan Windows.

Model GPT-4, Claude dan Gemini yang besar , atau LLM dengan lebih 70 bilion parameter, sukar untuk dihoskan secara tempatan dengan pengalaman pengguna yang baik melainkan anda mempunyai GPU yang sangat canggih (RTX 4090 dan yang serupa) dan persekitaran yang sangat dioptimumkan. Bagi kebanyakan organisasi, adalah lebih bijak untuk menggunakan model ini daripada awan , di mana ia telah dioptimumkan dan diskalakan.

Platform AI berasaskan awan seperti Azure AI Services, Azure OpenAI Service, AWS dan Google Cloud membolehkan anda menggunakan kuasa sebanyak yang anda perlukan , hanya membayar untuk apa yang anda gunakan. Di sini anda mempunyai akses kepada LLM, model visi, suara, sistem cadangan dan banyak lagi, tanpa perlu membeli satu GPU pun.

Prestasi, kependaman dan kebolehpercayaan

Faktor utama lain ialah seberapa cepat dan andal anda memerlukan AI untuk bertindak balas. Kependaman boleh menjadi pemecah perjanjian dalam banyak senario: perdagangan algoritma, penyelenggaraan ramalan di loji, pengesanan kerosakan masa nyata, pemanduan berbantu, robotik atau sekadar pengalaman pengguna yang baik dalam chatbot.

Dengan AI tempatan atau pinggir , data diproses pada peranti itu sendiri atau pada rangkaian dalaman anda, jadi anda tidak bergantung pada kualiti sambungan internet anda (periksa kabel dan kabel Cat5, Cat6 dan Cat7 anda ) . Ini mengurangkan kependaman dengan ketara dan mengelakkan jitter, yang penting untuk visi perindustrian, IoT atau aplikasi yang perlu terus berfungsi walaupun rangkaian tergendala. Pertimbangannya ialah prestasi maksimum dihadkan oleh perkakasan anda.

AI berasaskan awan boleh bergantung pada perkakasan yang sangat berkuasa dan khusus, tetapi anda akan sentiasa mempunyai latensi rangkaian tambahan . Dengan sambungan yang baik, ia biasanya lebih daripada boleh diterima untuk pembantu maya, penjanaan teks atau analisis kelompok, tetapi ia boleh gagal untuk kawalan masa nyata. Untuk mengurangkan perkara ini, penyedia menawarkan zon latensi rendah dan pengkomputeran pinggir , yang membawa pengkomputeran lebih dekat kepada pengguna akhir.

Dari segi kebolehpercayaan, penggunaan di premis yang diurus dengan baik mengelakkan pergantungan pada gangguan luaran, walaupun ia memerlukan anda mempunyai strategi ketersediaan tinggi dan sandaran anda sendiri . Sebaliknya, awan menawarkan SLA, redundansi geografi dan pemulihan bencana, tetapi ia juga terdedah kepada kegagalan penyedia sekali-sekala.

Kos, kebolehskalaan dan model ekonomi

Perdebatan kos tidak semudah "on-premises itu murah, awan itu mahal" atau sebaliknya. Adalah perlu untuk membezakan antara pelaburan awal (CapEx) dan perbelanjaan operasi (OpEx) , serta mempertimbangkan penggunaan tenaga, kakitangan, penyelenggaraan dan kebolehskalaan.

Dalam strategi AI di premis , anda perlu melabur dalam perkakasan (pelayan, GPU, storan ( SSD vs. HDD ), penyejukan, pusat data), lesen apabila perlu, dan selalunya, kakitangan mahir untuk menyelenggara semuanya. Sebagai balasan, sebaik sahaja pelaburan diperoleh semula, kos setiap inferens boleh menjadi sangat rendah , terutamanya jika anda mempunyai beban kerja yang stabil dan bersaiz baik.

AI berasaskan awan mengikuti model bayar -as-you-go atau langganan . Anda tidak perlu melabur terlebih dahulu; anda boleh mula beroperasi dalam beberapa jam dan boleh menskalakan daripada 10 hingga 10,000 permintaan hampir serta-merta. Tetapi jika volum melonjak tinggi atau model menjadi sangat memerlukan sumber, bil bulanan boleh meningkat dengan sangat cepat . Tambahan pula, anda perlu memerhatikan kos yang kurang ketara seperti pemindahan data, storan lanjutan atau latihan GPU intensif.

Itulah sebabnya banyak syarikat akhirnya menggunakan model hibrid dan dioptimumkan : mereka menjalankan secara tempatan apa yang intensif tetapi boleh diramal (contohnya, model pengelasan dalaman atau chatbot korporat yang dilatih dengan dokumentasinya), dan menggunakan awan untuk puncak, kes eksperimen atau model sempadan yang tidak boleh dihoskan secara dalaman.

Kebolehcapaian, kerjasama dan kes penggunaan biasa

Cara pasukan anda berinteraksi dengan AI juga berubah dengan ketara bergantung pada tempat ia digunakan. Bekerjasama dalam model tempatan tidak semudah bekerjasama dalam perkhidmatan awan kongsi.

Dengan AI tempatan , model biasanya hanya boleh diakses dari peranti atau rangkaian tempat ia dihoskan . Ini sesuai untuk persekitaran terpencil, proses dalaman atau projek yang perlu kekal tertutup sepenuhnya (makmal, sistem kritikal, loji perindustrian). Walau bagaimanapun, ia merumitkan kerjasama teragih antara pasukan dan pejabat melainkan anda menyediakan lapisan perkhidmatan dalaman yang terdedah dengan baik.

Perkhidmatan AI berasaskan awan cemerlang dalam kebolehcapaian global dan kerja berpasukan . Mana-mana ahli yang mempunyai kebenaran dan sambungan internet boleh mengakses API dari mana-mana sahaja. Ini menjadikannya pilihan yang logik untuk pembantu maya awam, SaaS berbilang pengguna, alat kolaboratif atau produk pengguna akhir.

Beberapa contoh jelas AI yang dilaksanakan secara meluas di awan ialah: Integrasi ChatGPT atau Azure OpenAI dalam aplikasi Windows , penjanaan imej dengan DALL-E , pembantu cadangan yang dibina di atas .NET MAUI dan LLM awan , atau perkhidmatan carian visi, suara, terjemahan dan semantik yang tersedia melalui API REST.

Kemudahan pelaksanaan, penyelenggaraan dan ekosistem

Satu aspek yang sering dipandang remeh: siapa yang bertanggungjawab mengemas kini dan menyelenggara model , serta alatan di sekelilingnya.

Dalam penggunaan AI setempat , anda bertanggungjawab untuk hampir semua perkara: memasang dan mengemas kini model, mengurus Masa Larian ONNX atau masa larian lain, menyelenggara pemacu GPU, memantau prestasi, menampal kelemahan dan memastikan keserasian dengan aplikasi anda. Penyelesaian seperti Windows ML, Foundry Local atau Microsoft Foundry pada Windows memudahkan kerja dengan mengintegrasikan model secara langsung ke dalam aplikasi desktop atau tepi, tetapi beban operasi masih terletak pada anda.

Dengan AI dalam awan , penyedia mengendalikan kemas kini, tampalan, ciri baharu dan penskalaan dalaman . Platform seperti Microsoft Foundry, Azure AI Services dan Azure OpenAI Service menawarkan API dan SDK yang dibangunkan dengan baik, disepadukan dengan Azure DevOps, GitHub Copilot, Semantic Kernel dan perkhidmatan DevOps yang lain. Bagi pasukan pembangunan, ini bermakna lebih menumpukan pada logik perniagaan dan kurang pada menjaga infrastruktur.

Ekosistem juga penting: banyak pembantu pembangunan berasaskan awan seperti GitHub Copilot, Cursor, Claude Code atau Google Gemini Code Assist bergantung pada perkhidmatan awan ini, menawarkan pemalam IDE, CLI dan alat analisis kod yang sangat canggih, dengan pelan harga bermula daripada tahap percuma hingga langganan Pro atau bayar setiap penggunaan melalui API.

AI tempatan untuk pembangun dan perniagaan: kelebihan dan kekurangan

Bagi kebanyakan pembangun dan organisasi, menyediakan persekitaran AI di premis telah menjadi pilihan yang sangat menarik, baik atas sebab privasi mahupun penjimatan kos jangka panjang. Gabungan biasa biasanya VS Code + sambungan seperti Continue atau Cline + LLM tempatan melalui Ollama atau pelayan khusus.

Pendekatan ini membolehkan semua kod dan pertanyaan kekal pada mesin anda , yang penting jika anda bekerja dengan harta intelek yang sangat sensitif atau kod yang belum dapat didedahkan kepada pihak ketiga. Model sumber terbuka seperti Qwen, Code Llama, Llama 3, Mistral atau varian berorientasikan pengaturcara boleh berfungsi dengan sangat baik, terutamanya pada saiz sederhana (14B, 32B) pada GPU yang baik.

Harga yang perlu dibayar ialah anda memerlukan perkakasan yang berkuasa (contohnya, GPU dengan sekurang-kurangnya 8 GB VRAM untuk menjalankan model 7-14B dengan selesa) dan anda perlu berurusan dengan konfigurasi manual, pengkuantuman, pengoptimuman dan kemas kini. Ia merupakan pendekatan yang sempurna untuk syarikat yang mempunyai data yang sangat sensitif , makmal teknikal, pasukan yang gemar mengubah suai dan mereka yang ingin mengelakkan langganan bulanan.

Dalam sektor perniagaan, banyak firma perunding dan pembangun perisian tersuai mengkhusus dalam mereka bentuk seni bina di premis atau hibrid yang menggabungkan automasi proses, ejen pintar, keselamatan siber dan risikan perniagaan. Firma yang bekerja dalam perbankan, penjagaan kesihatan atau sektor yang dikawal selia sering mengutamakan AI di premis untuk memproses data sensitif dan awan untuk analitik agregat atau perkhidmatan yang menghadap pelanggan.

AI dalam awan: potensi, kes penggunaan dan cabaran

Sebaliknya, AI berasaskan awan telah menjadi standard de facto bagi banyak organisasi yang mahukan kelajuan, kebolehskalaan dan akses kepada model canggih tanpa perlu membina pusat data mereka sendiri. Di sinilah kedua-dua hiperskala utama (Azure, AWS, Google Cloud) dan penyedia inferens khusus (runpod, vast.ai, together, deepinfra, dll.) cemerlang.

Dalam persekitaran perniagaan, AI awan membolehkan automasi tugas berulang, analitik ramalan, pengesanan penipuan, pengoptimuman logistik dan sokongan pelanggan 24/7 dengan chatbot canggih. Sektor seperti runcit dan pembuatan sangat bergantung pada awan untuk analitik jualan, penyelenggaraan ramalan dan visi mesin pada barisan pengeluaran.

Menurut data industri, Amerika Latin sedang mengalami pertumbuhan kukuh dalam pelaburan infrastruktur awan , didorong oleh projek AI. Penggunaan model generatif untuk mencipta kandungan, mengesyorkan produk, menganalisis dokumen dan membantu dalam membuat keputusan membantu mengurangkan jurang digital dengan rantau yang lebih matang seperti Amerika Utara dan Eropah.

Tajuk utama pasaran menekankan bahawa peratusan yang sangat tinggi daripada syarikat yang sudah menggunakan awan juga menggunakan perkhidmatan AI yang ditawarkan oleh penyedia yang sama , selalunya dalam seni bina berbilang awan atau hibrid. Model Bahasa Besar (LLM) bukan sahaja digunakan untuk chatbot: ia juga memperkasakan alatan dalaman, pembantu skrip, enjin carian pintar dan penyelesaian analisis dokumen berskala besar.

Ejen autonomi dan Era Agentik: mengapa di mana lebih penting

Dengan ketibaan ejen AI autonomi (Era Agentik) , yang bukan sahaja bertindak balas tetapi juga bertindak (melaksanakan arahan, mengubah suai sistem, mengurus proses), pilihan antara tempatan dan awan menjadi lebih halus.

Dalam persediaan ejen tempatan , keseluruhan interaksi, keputusan dan kitaran tindakan berjalan dalam persekitaran anda: log, data pelanggan, arahan kepada sistem dalaman dan sebagainya. Ini menyediakan kawalan dan kebolehkesanan maksimum , penting dalam sektor yang dikawal selia. Anda boleh menyemak cara mereka membuat keputusan, mengaudit tingkah laku mereka dan mengehadkan skop mereka dengan ketepatan yang tinggi.

Dalam awan , penggunaan ejen adalah lebih mudah: penyedia menawarkan rangka kerja, orkestrator dan penyambung yang sedia untuk disepadukan dengan SaaS, CRM, ERP dan semua jenis API luaran. Tetapi ia juga meningkatkan risiko keselamatan dan privasi : salah konfigurasi atau kemas kini vendor yang diuji dengan buruk boleh menjejaskan pengalaman pelanggan anda atau mendedahkan data secara tidak sengaja.

Terdapat kes dunia sebenar syarikat yang ejen awannya mula mengeluarkan respons yang tidak konsisten atau berbahaya berikutan perubahan pada model asas di luar kawalan mereka. Ini jelas menggambarkan betapa bermasalahnya kehilangan kawalan penuh rantaian dalam persekitaran ejen.

AI di pinggir: apabila anda perlu membuat keputusan pada masa ini dan tanpa internet

Satu lagi bahagian yang harus dimasukkan dalam persamaan ini ialah edge AI , sejenis sepupu rapat AI tempatan yang tertumpu pada peranti yang bersambung.

Ideanya mudah: alihkan pengkomputeran sedekat mungkin dengan tempat data dijana . Daripada menghantar semua imej daripada kamera perindustrian ke awan untuk dianalisis, ia diproses terus pada peranti pinggir dengan model yang telah dimuatkan. Perkara yang sama berlaku untuk jam tangan pintar, telefon pintar, sensor dalam rantaian bekalan dan monitor perubatan yang boleh dipakai.

Ini membolehkan pembuatan keputusan masa nyata , walaupun sambungan internet terputus-putus atau tiada, dan mengurangkan trafik rangkaian, kos lebar jalur dan pergantungan pada pusat data jarak jauh. AI di pinggir amat menarik dalam pembuatan, logistik, pengurusan tenaga dan penjagaan kesihatan , yang mana latensi dan daya tahan adalah kritikal.

Pada masa yang sama, peranti pinggir ini boleh digabungkan dengan perkhidmatan awan untuk latihan, pengagregatan data dan penyelarasan global , sekali gus mencapai seni bina AI teragih yang sangat berkuasa.

Strategi hibrid dan kriteria praktikal untuk memilih

Semua perkara di atas membawa kita kepada satu perkara yang agak jelas: jarang terdapat pemenang yang jelas antara AI di premis dan AI berasaskan awan . Kebanyakan organisasi matang berakhir dengan pendekatan hibrid, secara sedar mereka bentuk apa yang dijalankan di mana.

Strategi yang munasabah untuk banyak projek melibatkan penggunaan AI tempatan untuk: maklumat yang sangat sensitif (data klinikal, kewangan dan R&D), chatbot korporat dalaman, automasi proses pejabat belakang dan persekitaran tanpa sambungan yang terjamin. Di sini, keutamaan adalah privasi, kawalan dan kos yang boleh diramal.

Secara selari, adalah sangat masuk akal untuk menggunakan AI di awan untuk: pembantu awam, perkhidmatan dengan beribu-ribu pengguna serentak, ujian pantas kes penggunaan baharu, analisis data besar-besaran dan akses kepada model sempadan yang anda tidak boleh hoskan secara dalaman. Di sini, kebolehskalaan, kemudahan dan masa ke pasaran adalah kunci.

Untuk senario di mana kedua-duanya diperlukan, anda boleh mereka bentuk seni bina hibrid dan berbilang awan : sebahagian daripada aliran kerja dikendalikan secara setempat (pembersihan data, penyahnamaan, keputusan segera) dan sebahagian lagi diwakilkan kepada awan (latihan, analitik agregat, inferens berat apabila terdapat sambungan).

Kuncinya adalah untuk menilai dengan teliti, sebelum memutuskan, faktor-faktor seperti risiko kawal selia, sensitiviti data, profil trafik, ufuk pertumbuhan, bajet, bakat teknikal yang tersedia dan kebergantungan yang boleh diterima pada pihak ketiga . Dengan itu, adalah lebih mudah untuk memutuskan sama ada terbaik untuk melabur banyak dalam penyelesaian di premis, dalam awan atau dalam jalan tengah yang difikirkan dengan teliti.

Dalam konteks di mana hampir semua syarikat sudah beroperasi di awan dalam satu atau lain cara dan pada masa yang sama berusaha memaksimumkan pulangan pelaburan AI mereka tanpa kos atau risiko yang melambung tinggi, menggabungkan AI tempatan, AI pinggir dan AI awan secara bijak menjadi pendekatan yang menang : anda memanfaatkan yang terbaik daripada setiap persekitaran, menyelaraskan keselamatan, prestasi dan bajet, dan mengekalkan fleksibiliti yang mencukupi untuk menyesuaikan diri dengan teknologi yang pantas berubah.