Różnice między sztuczną inteligencją lokalną a sztuczną inteligencją opartą na chmurze: kompletny przewodnik

Informatec Digital » Zasoby » Różnice między sztuczną inteligencją lokalną a sztuczną inteligencją opartą na chmurze: kompletny przewodnik

Dziś najważniejszą decyzją nie jest już kwestia wykorzystania sztucznej inteligencji , ale gdzie i jak ją wdrożyć: na własnych urządzeniach, w chmurze, czy w obu tych rozwiązaniach. Ten wybór wpływa na koszty, bezpieczeństwo, wydajność, a nawet model biznesowy każdego projektu cyfrowego – od małej aplikacji po platformę z tysiącami użytkowników.

Mówiąc o różnicach między sztuczną inteligencją lokalną a sztuczną inteligencją w chmurze, zasadniczo mówimy o tym, gdzie znajduje się model, kto go kontroluje i co dzieje się z danymi . Z tego wynikają poważne problemy, takie jak zgodność z przepisami (RODO, HIPAA), opóźnienia w czasie rzeczywistym, skalowalność, inwestycje w sprzęt, uzależnienie od dostawcy i możliwości personalizacji. Omówmy to spokojnie, ale bez owijania w bawełnę.

Czym jest lokalna sztuczna inteligencja, a czym jest sztuczna inteligencja w chmurze – wyjaśnienie w prostych słowach

Pierwsze rozróżnienie jest bardzo proste: lokalna sztuczna inteligencja to taka, która działa na Twoim własnym sprzęcie (komputerze, serwerze lokalnym, urządzeniu mobilnym, systemach przemysłowych itp.), podczas gdy sztuczna inteligencja w chmurze to taka, która działa w centrach danych dostawcy chmury i jest zwykle wykorzystywana za pośrednictwem interfejsu API lub zestawu SDK.

W obszarze chmury do gry wchodzą usługi takie jak Azure AI Services, Azure OpenAI Service, AWS, Google Cloud, OpenAI, Anthropic, Gemini i Hugging Face . Należą do nich najnowocześniejsze modele (GPT-4, GPT-4 Turbo with Vision, Claude, Gemini, PaLM, DALL-E, duże modele osadzania itp.), do których można uzyskać dostęp przez internet, płacąc za użycie lub w ramach subskrypcji.

Po stronie lokalnej znajdziemy wszystko, od klasycznych wdrożeń lokalnych po wykonywanie bezpośrednio na urządzeniu: komputerach PC z procesorami GPU, stacjach roboczych, serwerach w centrum danych, a nawet urządzeniach mobilnych i IoT. Narzędzia takie jak Ollama, LM Studio, KoboldCpp, AnythingLLM, czy środowiska takie jak Windows ML, ONNX Runtime, Foundry Local i Microsoft Foundry w systemie Windows ułatwiają ładowanie i uruchamianie modeli językowych (Llama, Mistral, Phi, Qwen itp.) lub modeli wizyjnych bezpośrednio na komputerze.

Pomiędzy tymi dwoma skrajnościami znajduje się podejście brzegowe : modele wdrażane na urządzeniach brzegowych sieci (czujnikach, urządzeniach noszonych, maszynach przemysłowych, aparatach fotograficznych, telefonach komórkowych), które przetwarzają dane blisko miejsca ich generowania i wysyłają do chmury tylko niezbędne dane. To bardzo interesujący sposób na zmniejszenie opóźnień i ruchu sieciowego.

Kluczowe czynniki, które należy wziąć pod uwagę przy podejmowaniu decyzji między sztuczną inteligencją lokalną a sztuczną inteligencją opartą na chmurze

Właściwy wybór to nie tylko kwestia gustu; na różnicę wpływa kilka czynników. Prywatność, zasoby, wydajność, koszty i skalowalność są zazwyczaj najważniejsze, ale nie jedyne.

Prywatność, zgodność z przepisami i bezpieczeństwo to punkt wyjścia, szczególnie w sektorach regulowanych, takich jak bankowość, opieka zdrowotna i administracja publiczna. Pytanie jest jasne: czy dane mogą opuścić dom, czy nie?

Ważne są również dostępność sprzętu i zasobów ludzkich , łatwość konserwacji, konieczność współpracy zdalnej, liczba jednoczesnych użytkowników i złożoność samego modelu (mały model typu Phi nie jest tym samym, co model LLM z parametrami przekraczającymi 100 miliardów).

Na koniec należy pamiętać o ekosystemie narzędzi i integracji z obecnym stosem : jeśli już pracujesz z platformą Azure, GitHub, AWS lub Google, albo jeśli masz bardzo rozległą infrastrukturę Windows (patrz Windows Pro i Enterprise ), nie jest to to samo, co zaczynanie od zera.

Kluczem jest połączenie tych czynników z rzeczywistym przypadkiem użycia: automatyzacją procesów wewnętrznych, autonomicznymi agentami decyzyjnymi, asystentami programowania, chatbotami obsługi klienta, wizją przemysłową, zaawansowaną analityką itp.

Prywatność i zgodność z przepisami

W przypadku danych wrażliwych lub regulowanych (dane dotyczące zdrowia, dane finansowe, dane osobowe klientów, wartościowa własność intelektualna) lokalizacja przetwarzania AI przestaje być szczegółem technicznym, a staje się decyzją opartą na ryzyku.

Wdrożenie AI w środowisku lokalnym (on-premises) oznacza przetwarzanie i przechowywanie danych w obrębie własnej infrastruktury, a nawet na urządzeniu użytkownika . To znacząco zmniejsza powierzchnię ataku i upraszcza zgodność z przepisami takimi jak RODO czy HIPAA , pod warunkiem, że wewnętrzne zabezpieczenia są dobrze zaprojektowane. Jednak odpowiedzialność za szyfrowanie, kontrolę dostępu, poprawki i audyty pozostaje w całości po Twojej stronie.

Dzięki sztucznej inteligencji w chmurze , główni dostawcy oferują bardzo solidne środki bezpieczeństwa (szyfrowanie w ruchu i w spoczynku, certyfikaty ISO 27001, SOC 2 itp.), ale dane trafiają do ich centrów danych . Wymaga to weryfikacji umów, lokalizacji centrów danych, klauzul dotyczących przetwarzania danych oraz starannej konfiguracji uprawnień i bezpiecznych interfejsów API. Co więcej, kluczowe jest zapewnienie, że integracje są zgodne z zasadą minimalnych uprawnień.

Dlatego wielu klientów decyduje się na architekturę hybrydową : najbardziej krytyczne dane przetwarzane są lokalnie, natomiast mniej wrażliwe lub bardziej wymagające zadania (duże szkolenia, zagregowane analizy) są delegowane do chmury, gdzie ryzyko jest łatwiejsze do opanowania.

Dostępność zasobów i złożoność modelu

Drugim ważnym filtrem jest dostępna moc obliczeniowa . Uruchomienie nowoczesnej sztucznej inteligencji to nie to samo, co uruchomienie prostej aplikacji internetowej; kluczowe są procesor ( procesory Intel i AMD ), karta graficzna, układ NPU, pamięć RAM i pamięć masowa .

W scenariuszu lokalnym lub lokalnym limit jest determinowany przez sprzęt: komputery, serwery, stacje robocze GPU, urządzenia mobilne itd. Małe, wydajne modele (takie jak rodzina Phi, małe modele Qwen, modele o parametrach kwantyzowanych 3-7B i modele zoptymalizowane pod kątem NPU) sprawdzają się w tym środowisku bardzo dobrze, a urządzenia, takie jak komputer Copilot+, są już wyposażone w zintegrowane NPU zaprojektowane w tym celu, a także w preinstalowane modele gotowe do użycia z systemem Windows.

Duże modele GPT-4, Claude i Gemini , czyli LLM z ponad 70 miliardami parametrów, są trudne do hostowania lokalnie z zachowaniem dobrego doświadczenia użytkownika, chyba że dysponujesz bardzo zaawansowanymi procesorami graficznymi (RTX 4090 i podobnymi) oraz wysoce zoptymalizowanym środowiskiem. Dla większości organizacji bardziej rozsądne jest korzystanie z tych modeli w chmurze , gdzie są już zoptymalizowane i skalowane.

Platformy AI oparte na chmurze, takie jak Azure AI Services, Azure OpenAI Service, AWS i Google Cloud, pozwalają wykorzystać praktycznie tyle energii, ile potrzebujesz , płacąc tylko za zużycie. Dzięki temu masz dostęp do programów LLM, modeli wizyjnych, głosu, systemów rekomendacji i wielu innych, bez konieczności zakupu ani jednego procesora graficznego.

Wydajność, opóźnienia i niezawodność

Kolejnym kluczowym czynnikiem jest to, jak szybko i niezawodnie sztuczna inteligencja musi reagować. Opóźnienia mogą być decydujące w wielu scenariuszach: w handlu algorytmicznym, konserwacji predykcyjnej w zakładach produkcyjnych, wykrywaniu usterek w czasie rzeczywistym, wspomaganiu kierowania pojazdem, robotyce, a po prostu w kontekście dobrego doświadczenia użytkownika w chatbocie.

Dzięki lokalnej lub brzegowej sztucznej inteligencji dane są przetwarzane na samym urządzeniu lub w sieci wewnętrznej, dzięki czemu nie jesteś zależny od jakości połączenia internetowego (sprawdź okablowanie oraz kable Cat5, Cat6 i Cat7 ) . To znacznie zmniejsza opóźnienia i eliminuje drgania, co jest kluczowe dla wizji przemysłowej, Internetu rzeczy (IoT) lub aplikacji, które muszą działać nawet w przypadku awarii sieci. Wadą jest to, że maksymalna wydajność jest ograniczona przez sprzęt.

Sztuczna inteligencja oparta na chmurze może opierać się na niezwykle wydajnym i wyspecjalizowanym sprzęcie, ale zawsze wiąże się z dodatkowymi opóźnieniami sieciowymi . Przy dobrym połączeniu, rozwiązanie to jest zazwyczaj więcej niż akceptowalne dla wirtualnych asystentów, generowania tekstu czy analizy wsadowej, ale może okazać się niewystarczające do sterowania w czasie rzeczywistym. Aby temu zaradzić, dostawcy oferują strefy niskich opóźnień i przetwarzanie brzegowe , przybliżając przetwarzanie do użytkownika końcowego.

Pod względem niezawodności, dobrze zarządzane wdrożenie lokalne pozwala uniknąć zależności od zewnętrznych awarii, choć wymaga posiadania własnej strategii wysokiej dostępności i tworzenia kopii zapasowych . Z drugiej strony, chmura oferuje umowy SLA, redundancję geograficzną i odzyskiwanie danych po awarii, ale jest również podatna na sporadyczne awarie dostawców.

Koszty, skalowalność i model ekonomiczny

Debata na temat kosztów nie jest tak prosta, jak stwierdzenie, że „lokalne rozwiązanie jest tanie, a chmurowe drogie” lub odwrotnie. Konieczne jest rozróżnienie między początkową inwestycją (CapEx) a kosztami operacyjnymi (OpEx) , a także uwzględnienie zużycia energii, personelu, konserwacji i skalowalności.

W strategii lokalnej sztucznej inteligencji (AI) konieczne jest inwestowanie w sprzęt (serwery, procesory graficzne, pamięć masową ( SSD vs. HDD ), chłodzenie, centra danych), licencje w razie potrzeby oraz często w wykwalifikowany personel do utrzymania wszystkiego. W zamian, po zwrocie inwestycji, koszt wnioskowania może być bardzo niski , zwłaszcza w przypadku stabilnych i skalowalnych obciążeń.

Chmurowa sztuczna inteligencja działa w modelu płatności za rzeczywiste wykorzystanie (pay-as-you-go) lub subskrypcji . Nie musisz inwestować z góry; możesz uruchomić system w ciągu kilku godzin i niemal natychmiast skalować go od 10 do 10 000 żądań. Jednak jeśli wolumen gwałtownie wzrośnie lub model stanie się bardzo zasobochłonny, miesięczny rachunek może bardzo szybko wzrosnąć . Ponadto musisz zwracać uwagę na mniej oczywiste koszty, takie jak transfer danych, rozszerzona pamięć masowa czy intensywne szkolenie GPU.

Dlatego wiele firm decyduje się na hybrydowy i zoptymalizowany model : lokalnie uruchamiają to, co jest intensywne, ale przewidywalne (na przykład wewnętrzny model klasyfikacji lub korporacyjny chatbot przeszkolony w oparciu o jego dokumentację) i wykorzystują chmurę do obliczeń szczytowych, przypadków eksperymentalnych lub modeli granicznych, których nie da się hostować wewnętrznie.

Dostępność, współpraca i typowe przypadki użycia

Sposób, w jaki Twoje zespoły wchodzą w interakcję ze sztuczną inteligencją, zmienia się znacząco w zależności od miejsca jej wdrożenia. Współpraca w modelu lokalnym nie jest tak prosta, jak współpraca w ramach współdzielonej usługi chmurowej.

W przypadku lokalnej sztucznej inteligencji (AI ) model jest zazwyczaj dostępny tylko z urządzenia lub sieci, w której jest hostowany . Jest to idealne rozwiązanie w przypadku środowisk odizolowanych, procesów wewnętrznych lub projektów, które muszą pozostać całkowicie hermetyczne (laboratoria, systemy krytyczne, zakłady przemysłowe). Komplikuje to jednak rozproszoną współpracę między zespołami i biurami, chyba że skonfiguruje się dobrze dostępną wewnętrzną warstwę usług.

Usługi AI oparte na chmurze sprawdzają się w globalnej dostępności i pracy zespołowej . Każdy członek z uprawnieniami i połączeniem internetowym może uzyskać dostęp do API z dowolnego miejsca. To sprawia, że ​​jest to logiczny wybór dla publicznych asystentów wirtualnych, wielodostępnych rozwiązań SaaS, narzędzi do współpracy lub produktów dla użytkowników końcowych.

Niektóre oczywiste przykłady szeroko wdrożonej sztucznej inteligencji w chmurze to: integracje ChatGPT lub Azure OpenAI w aplikacjach Windows , generowanie obrazów za pomocą DALL-E , asystenci rekomendacji zbudowani na platformie .NET MAUI oraz chmurowych LLM-ach lub usługi wizji, głosu, tłumaczeń i wyszukiwania semantycznego dostępne za pośrednictwem interfejsów API REST.

Łatwość wdrożenia, konserwacji i ekosystemu

Jednym z aspektów, który jest często niedoceniany, jest to, kto odpowiada za aktualizację i utrzymanie modelu , a także otaczających go narzędzi.

W lokalnym wdrożeniu sztucznej inteligencji odpowiadasz niemal za wszystko: instalację i aktualizację modeli, zarządzanie środowiskiem wykonawczym ONNX lub innymi środowiskami wykonawczymi, konserwację sterowników GPU, monitorowanie wydajności, łatanie luk w zabezpieczeniach i zapewnienie zgodności z aplikacjami. Rozwiązania takie jak Windows ML, Foundry Local czy Microsoft Foundry w systemie Windows ułatwiają życie poprzez bezpośrednią integrację modeli z aplikacjami desktopowymi lub brzegowymi, ale ciężar operacyjny nadal spoczywa na Tobie.

Dzięki sztucznej inteligencji w chmurze dostawca zajmuje się aktualizacjami, poprawkami, nowymi funkcjami i wewnętrznym skalowaniem . Platformy takie jak Microsoft Foundry, Azure AI Services i Azure OpenAI Service oferują dobrze rozwinięte interfejsy API i zestawy SDK, zintegrowane z Azure DevOps, GitHub Copilot, Semantic Kernel i innymi usługami DevOps. Dla zespołu programistów oznacza to skupienie się bardziej na logice biznesowej, a mniej na zarządzaniu infrastrukturą.

Znaczenie ma również ekosystem: wiele asystentów programistycznych opartych na chmurze , takich jak GitHub Copilot, Cursor, Claude Code czy Google Gemini Code Assist, opiera się na tych usługach chmurowych, oferując wtyczki IDE, interfejsy wiersza poleceń i wysoce dopracowane narzędzia do analizy kodu, z planami cenowymi od poziomów bezpłatnych po subskrypcje Pro lub płatność za użytkowanie za pośrednictwem interfejsu API.

Lokalna sztuczna inteligencja dla programistów i firm: zalety i wady

Dla wielu programistów i organizacji wdrożenie lokalnego środowiska AI stało się bardzo atrakcyjną opcją, zarówno ze względu na prywatność, jak i długoterminowe oszczędności. Typowa kombinacja to zazwyczaj VS Code + rozszerzenia, takie jak Continue lub Cline + lokalny LLM za pośrednictwem Ollama lub dedykowanego serwera.

To podejście pozwala na pozostawienie całego kodu i zapytań na komputerze , co jest kluczowe, jeśli pracujesz z wysoce poufną własnością intelektualną lub kodem, którego nie można jeszcze udostępnić osobom trzecim. Modele open source, takie jak Qwen, Code Llama, Llama 3, Mistral, czy warianty zorientowane na programistów, mogą działać zaskakująco dobrze, zwłaszcza przy średnich rozmiarach (14B, 32B) na przyzwoitych procesorach graficznych.

Ceną jest to, że potrzebujesz wydajnego sprzętu (na przykład karty graficznej z co najmniej 8 GB pamięci VRAM, aby komfortowo obsługiwać modele 7-14 B) i musisz radzić sobie z ręcznymi konfiguracjami, kwantyzacjami, optymalizacjami i aktualizacjami. To idealne rozwiązanie dla firm z bardzo wrażliwymi danymi , laboratoriów technicznych, zespołów lubiących majsterkować oraz tych, którzy chcą uniknąć miesięcznych subskrypcji.

W sektorze biznesowym wiele firm konsultingowych i deweloperów oprogramowania na zamówienie specjalizuje się w projektowaniu architektur lokalnych lub hybrydowych , które łączą automatyzację procesów, inteligentnych agentów, cyberbezpieczeństwo i analitykę biznesową. Firmy działające w bankowości, opiece zdrowotnej lub sektorach regulowanych często preferują lokalną sztuczną inteligencję do przetwarzania danych wrażliwych oraz chmurę do zagregowanej analityki lub usług dla klientów.

Sztuczna inteligencja w chmurze: potencjał, przypadki użycia i wyzwania

Z drugiej strony, sztuczna inteligencja oparta na chmurze stała się de facto standardem dla wielu organizacji poszukujących szybkości, skalowalności i dostępu do najnowocześniejszych modeli bez konieczności budowania własnego centrum danych. To właśnie w tym obszarze przodują zarówno główni dostawcy rozwiązań hiperskalowalnych (Azure, AWS, Google Cloud), jak i wyspecjalizowani dostawcy rozwiązań wnioskowania (runpod, vast.ai, together, deepinfra itp.).

W środowiskach biznesowych, chmurowa sztuczna inteligencja umożliwia automatyzację powtarzalnych zadań, analitykę predykcyjną, wykrywanie oszustw, optymalizację logistyki i całodobową obsługę klienta dzięki zaawansowanym chatbotom. Sektory takie jak handel detaliczny i produkcja w dużym stopniu polegają na chmurze w zakresie analityki sprzedaży, konserwacji predykcyjnej i wizji maszynowej na liniach produkcyjnych.

Według danych branżowych, Ameryka Łacińska odnotowuje dynamiczny wzrost inwestycji w infrastrukturę chmurową , napędzany właśnie projektami AI. Wykorzystanie modeli generatywnych do tworzenia treści, rekomendowania produktów, analizowania dokumentów i wspomagania procesu decyzyjnego pomaga zmniejszyć przepaść cyfrową w regionach bardziej rozwiniętych, takich jak Ameryka Północna i Europa.

Doniesienia rynkowe wskazują, że bardzo wysoki odsetek firm korzystających już z chmury korzysta również z usług AI oferowanych przez tych samych dostawców , często w architekturze multi-cloud lub hybrydowej. Modele LLM (Large Language Models) są wykorzystywane nie tylko w chatbotach: napędzają również narzędzia wewnętrzne, asystentów skryptowych, inteligentne wyszukiwarki i rozwiązania do analizy dokumentów na dużą skalę.

Agenci autonomiczni i era agentów: dlaczego miejsce ma jeszcze większe znaczenie

Wraz z nadejściem autonomicznych agentów sztucznej inteligencji (era agentów) , którzy nie tylko reagują, ale i działają (wykonują polecenia, modyfikują systemy, zarządzają procesami), wybór między środowiskiem lokalnym a chmurą staje się jeszcze bardziej delikatny.

W konfiguracji z agentem lokalnym cały cykl interakcji, decyzji i działań przebiega w obrębie Twojego środowiska: logi, dane klientów, polecenia do systemów wewnętrznych itd. Zapewnia to maksymalną kontrolę i możliwość śledzenia , co jest niezbędne w sektorach regulowanych. Możesz analizować sposób podejmowania decyzji, audytować ich zachowanie i ograniczać ich zakres z dużą precyzją.

W chmurze wdrażanie agentów jest znacznie prostsze: dostawcy oferują frameworki, koordynatorzy i łączniki gotowe do integracji z SaaS, systemami CRM, ERP i wszelkiego rodzaju zewnętrznymi interfejsami API. Wiążą się one jednak również z większym ryzykiem naruszenia bezpieczeństwa i prywatności : błędna konfiguracja lub źle przetestowana aktualizacja dostawcy może negatywnie wpłynąć na komfort użytkowania przez klientów lub nieumyślnie ujawnić dane.

Znane są już przypadki firm, w których agenci w chmurze zaczęli wydawać niespójne lub szkodliwe odpowiedzi po zmianach w bazowych modelach, na które nie mieli wpływu. To wyraźnie pokazuje, jak problematyczna może być utrata pełnej kontroli nad łańcuchem w środowiskach agentowych.

Sztuczna inteligencja na krawędzi: gdy trzeba podejmować decyzje natychmiast i bez dostępu do internetu

Kolejnym elementem, który należy uwzględnić w tym równaniu, jest sztuczna inteligencja brzegowa (edge ​​AI) , będąca bliskim kuzynem lokalnej sztucznej inteligencji, koncentrująca się na podłączonych urządzeniach.

Pomysł jest prosty: przenieść obliczenia jak najbliżej miejsca generowania danych . Zamiast wysyłać wszystkie obrazy z kamery przemysłowej do chmury w celu analizy, są one przetwarzane bezpośrednio na urządzeniu brzegowym z już załadowanym modelem. To samo dotyczy smartwatchy, smartfonów, czujników w łańcuchu dostaw i przenośnych monitorów medycznych.

Umożliwia to podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym , nawet gdy połączenie internetowe jest przerywane lub nieobecne, a także zmniejsza ruch sieciowy, koszty przepustowości i zależność od zdalnych centrów danych. Sztuczna inteligencja na krawędzi sieci jest szczególnie interesująca w produkcji, logistyce, zarządzaniu energią i opiece zdrowotnej , gdzie opóźnienia i odporność mają kluczowe znaczenie.

Jednocześnie te urządzenia brzegowe można łączyć z usługami w chmurze w celu szkolenia, agregacji danych i globalnej koordynacji , tworząc w ten sposób bardzo wydajne rozproszone architektury sztucznej inteligencji.

Strategie hybrydowe i praktyczne kryteria wyboru

Wszystko powyższe prowadzi nas do dość oczywistego wniosku: rzadko istnieje wyraźny zwycięzca między sztuczną inteligencją lokalną a sztuczną inteligencją opartą na chmurze . Większość dojrzałych organizacji decyduje się na podejście hybrydowe, świadomie projektując, co i gdzie działa.

Rozsądna strategia dla wielu projektów zakłada wykorzystanie lokalnej sztucznej inteligencji (AI) w przypadku: informacji o wysokim stopniu poufności (danych klinicznych, finansowych i badawczo-rozwojowych), wewnętrznych korporacyjnych chatbotów, automatyzacji procesów back-office oraz środowisk bez gwarantowanej łączności. W tym przypadku priorytetem jest prywatność, kontrola i przewidywalne koszty.

Równocześnie, wykorzystanie sztucznej inteligencji w chmurze ma sens w przypadku: asystentów publicznych, usług z tysiącami jednoczesnych użytkowników, szybkiego testowania nowych przypadków użycia, analizy ogromnych ilości danych oraz dostępu do pionierskich modeli, których nie da się hostować wewnętrznie. W tym przypadku kluczowe są skalowalność, wygoda i czas wprowadzenia produktu na rynek.

W scenariuszach, w których potrzebne są obydwa rozwiązania, można zaprojektować architekturę hybrydową i wielochmurową : część przepływu pracy jest obsługiwana lokalnie (czyszczenie danych, anonimizacja, pilne decyzje), a pozostała część jest delegowana do chmury (szkolenie, zagregowana analiza, zaawansowane wnioskowanie w przypadku połączenia).

Kluczem jest dokładna ocena, przed podjęciem decyzji, czynników takich jak ryzyko regulacyjne, wrażliwość danych, profil ruchu, horyzont wzrostu, budżet, dostępność specjalistów technicznych i akceptowalne uzależnienie od podmiotów zewnętrznych . Mając to jasne, znacznie łatwiej jest zdecydować, czy lepiej zainwestować w rozwiązania lokalne, w chmurze, czy w przemyślane rozwiązanie pośrednie.

W kontekście, w którym niemal wszystkie firmy działają już w chmurze w taki czy inny sposób i jednocześnie starają się zmaksymalizować zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję bez gwałtownego wzrostu kosztów lub ryzyka, inteligentne łączenie lokalnej sztucznej inteligencji, sztucznej inteligencji brzegowej i sztucznej inteligencji w chmurze staje się zwycięskim podejściem : pozwala wykorzystać najlepsze cechy każdego środowiska, dostosować bezpieczeństwo, wydajność i budżet oraz zachować wystarczającą elastyczność, aby dostosować się do szybko zmieniającej się technologii.