- 本地人工智能优先考虑隐私、控制和可预测的成本，但需要对硬件进行投资并自行维护。
- 基于云的 AI 提供可扩展性、尖端模型和快速部署，但代价是供应商锁定和按需付费的定价模式。
- 监管、延迟、模型复杂性和用例等因素决定了哪种方法最合适。
- 混合式和边缘式方法结合了两者的优点，优化了安全性、性能和投资回报率。
如今，最大的决策不再是是否使用人工智能，而是在哪里以及如何部署它：是在自有设备上、云端，还是两者结合。这一选择会影响任何数字项目的成本、安全性、性能，甚至商业模式，无论项目规模大小，从小型应用程序到拥有数千用户的平台，无一例外。
当我们讨论本地部署人工智能和云端人工智能的区别时，本质上是在讨论模型的存储位置、控制权以及数据处理方式。由此会引出一些重要问题，例如合规性（GDPR、HIPAA）、实时延迟、可扩展性、硬件投资、供应商锁定以及定制能力。让我们冷静地、直截了当地分析这些问题。
什么是本地人工智能和云人工智能？简单解释一下。
第一个区别很简单：本地 AI 是在您自己的硬件（PC、本地服务器、移动设备、工业系统等）上运行的 AI，而云 AI 是在云提供商的数据中心运行的 AI，通常通过 API 或 SDK 使用。
在云端，Azure AI 服务、Azure OpenAI 服务、AWS、Google Cloud、OpenAI、Anthropic、Gemini 和 Hugging Face等服务都发挥着作用。这些服务包含尖端模型（GPT-4、GPT-4 Turbo with Vision、Claude、Gemini、PaLM、DALL-E、大型嵌入模型等），您可以通过互联网访问这些模型，并按使用量付费或通过订阅方式付费。
在本地部署方面，我们涵盖了从传统的本地部署到直接在设备上执行的各种方案：包括配备 GPU 的 PC、工作站、数据中心的服务器，甚至是移动设备和物联网设备。Ollama 、LM Studio、KoboldCpp、AnythingLLM 等工具，以及Windows ML、ONNX Runtime、Foundry Local 和 Microsoft Foundry on Windows等环境，让您可以轻松地在计算机上直接加载和运行语言模型（例如 Llama、Mistral、Phi、Qwen 等）或视觉模型。
介于这两种极端情况之间的是边缘计算方法：将模型部署在网络边缘的设备（传感器、可穿戴设备、工业机械、摄像头、移动电话）上，在数据生成位置附近进行处理，仅将必要数据发送到云端。这是一种非常有效的降低延迟和网络流量的方法。
在选择本地部署人工智能还是云端人工智能时需要考虑的关键因素
选择合适的软件不仅仅取决于个人喜好；多种因素都会产生影响。隐私、资源、性能、成本和可扩展性通常是最关键的因素，但并非全部。
隐私、合规和安全是出发点，尤其是在银行、医疗保健和公共管理等受监管行业。问题很明确：数据能否离开用户家庭？
硬件和人力资源的可用性、维护的便捷性、远程协作的需求、并发用户数量以及模型本身的复杂性也很重要（小型 Phi 型模型与具有超过 100 亿个参数的 LLM 不同）。
最后，重要的是要记住工具生态系统以及与当前技术栈的集成：如果您已经在使用 Azure、GitHub、AWS 或 Google，或者如果您拥有非常广泛的 Windows 基础架构（参见Windows 专业版和企业版），那么这与从头开始是不一样的。
关键是将这些因素与您的实际用例结合起来：内部流程自动化、自主决策代理、编程助手、客户服务聊天机器人、工业视觉、高级分析等。
隐私和合规性
当处理敏感或受监管的数据（健康、财务、个人客户数据、高价值知识产权）时，人工智能处理的位置不再是一个技术细节，而变成了一个风险决策。
在本地部署的 AI 系统中，数据会在您自己的基础设施甚至用户自己的设备上进行处理和存储。这可以大幅减少攻击面，并简化GDPR 或 HIPAA等法规的合规性，前提是您的内部安全设计完善。但是，加密、访问控制、补丁更新和审计的责任仍然完全由您承担。
在云端部署人工智能时，主流供应商会提供非常强大的安全措施（传输中和静态加密、ISO 27001认证、SOC 2认证等），但数据最终会传输到他们的数据中心。这就需要仔细审查合同、数据中心位置、数据处理条款，并谨慎配置权限和安全API。此外，确保集成遵循最小权限原则也至关重要。
这就是为什么许多客户选择混合架构的原因：最关键的数据在本地处理，而不太敏感或较繁重的任务（大型训练、聚合分析）则委托给云端，这样风险更容易控制。
资源的可用性和模型的复杂性
第二个主要筛选条件是您可用的计算能力。运行现代人工智能与运行简单的 Web 应用程序截然不同；CPU（英特尔和 AMD 处理器）、GPU、NPU、RAM 和存储空间都至关重要。
在本地或内部场景中，限制取决于您的硬件：PC、服务器、GPU 工作站、移动设备等。小型、高效的模型（例如 Phi 系列、小型 Qwen 模型、3-7B 量化参数模型和 NPU 优化模型）在这种环境下运行良好，而像Copilot+ PC这样的设备已经集成了为此目的设计的 NPU，并预装了可与 Windows 配合使用的模型。
大型 GPT-4、Claude 和 Gemini模型，或者参数超过 70 亿的 LLM 模型，除非拥有高端 GPU（例如 RTX 4090 或同等配置）和高度优化的环境，否则很难在本地部署并提供良好的用户体验。对于大多数组织而言，从云端使用这些模型更为明智，因为它们在云端已经过优化和扩展。
像 Azure AI 服务、Azure OpenAI 服务、AWS 和 Google Cloud 这样的云端 AI平台，让您几乎可以按需使用所有计算能力，只需为实际消耗的资源付费。在这里，您可以访问 LLM、视觉模型、语音、推荐系统等等，而无需购买任何 GPU。
性能、延迟和可靠性
另一个关键因素是您需要人工智能做出快速可靠的响应。延迟在许多场景下都可能成为决定性因素：例如算法交易、工厂预测性维护、实时故障检测、辅助驾驶、机器人技术，或者仅仅是聊天机器人的良好用户体验。
借助本地或边缘人工智能，数据在设备本身或内部网络上进行处理，因此您无需依赖互联网连接的质量（请检查您的布线以及Cat5、Cat6 和 Cat7 线缆）。这显著降低了延迟并避免了抖动，这对工业视觉、物联网或即使网络中断也需要继续运行的应用至关重要。但缺点是，其最大性能受限于您的硬件。
基于云的人工智能可以依赖极其强大且专业的硬件，但始终会受到网络延迟的影响。在网络连接良好的情况下，对于虚拟助手、文本生成或批量分析等应用来说，延迟通常完全可以接受，但对于实时控制而言则可能不足。为了缓解这一问题，服务提供商提供低延迟区域和边缘计算服务，将计算资源更靠近最终用户。
就可靠性而言，管理良好的本地部署可以避免对外部故障的依赖，但这确实需要您制定自己的高可用性和备份策略。另一方面，云服务提供服务级别协议 (SLA)、地理冗余和灾难恢复，但也容易受到偶尔出现的服务提供商故障的影响。
成本、可扩展性和经济模型
成本之争并非简单的“本地部署便宜，云部署贵”或反之亦然。有必要区分初始投资（资本支出）和运营支出（运营支出），同时还要考虑能源消耗、人员配备、维护和可扩展性等因素。
在本地部署人工智能策略中，您需要投资硬件（服务器、GPU、存储（SSD 或 HDD）、冷却系统、数据中心）、必要的许可证，并且通常还需要专业人员来维护所有设备。作为回报，一旦投资收回，每次推理的成本就会非常低，尤其是在工作负载稳定且规模适中的情况下。
基于云的 AI采用按需付费或订阅模式。您无需预先投资；只需几小时即可启动并运行，并且几乎可以立即从 10 个请求扩展到 10,000 个请求。但如果请求量激增或模型变得非常消耗资源，则每月账单可能会迅速增长。此外，您还需要关注一些不太明显的成本，例如数据传输、扩展存储或高强度 GPU 训练。
这就是为什么许多公司最终会采用混合和优化模型的原因：他们在本地运行密集但可预测的程序（例如，内部分类模型或使用其文档训练的企业聊天机器人），并将无法在内部托管的峰值、实验案例或前沿模型使用云。
可访问性、协作和典型用例
团队与人工智能的交互方式也会因部署位置的不同而发生显著变化。在本地模型上进行协作远不如在共享云服务上进行协作那么直接。
本地化人工智能模型通常只能从其托管的设备或网络访问。这非常适合需要完全封闭的隔离环境、内部流程或项目（例如实验室、关键系统、工业厂房）。然而，除非您设置一个开放良好的内部服务层，否则本地化人工智能会使团队和办公室之间的分布式协作变得复杂。
基于云的AI服务在全球化访问和团队协作方面表现出色。任何拥有权限和互联网连接的成员都可以从任何地方访问API。这使其成为公共虚拟助手、多用户SaaS、协作工具或终端用户产品的理想选择。
一些在云端广泛应用的 AI 的明显例子包括：Windows 应用程序中的ChatGPT 或 Azure OpenAI 集成、使用DALL-E进行图像生成、基于.NET MAUI 和云 LLM构建的推荐助手，以及通过 REST API 提供的视觉、语音、翻译和语义搜索服务。
易于实施、维护和生态系统
经常被低估的一个方面是：谁负责更新和维护模型以及周围的工具。
在本地 AI部署中，您几乎要负责所有事情：安装和更新模型、管理 ONNX Runtime 或其他运行时、维护 GPU 驱动程序、监控性能、修补漏洞以及确保与应用程序的兼容性。Windows ML、Foundry Local 或 Microsoft Foundry on Windows等解决方案通过将模型直接集成到桌面或边缘应用程序中来简化操作，但运维负担仍然落在您身上。
借助云端 AI，服务提供商负责处理更新、补丁、新功能和内部扩展。Microsoft Foundry、Azure AI 服务和 Azure OpenAI 服务等平台提供完善的 API 和 SDK，并与Azure DevOps、GitHub Copilot、Semantic Kernel和其他 DevOps 服务集成。对于开发团队而言，这意味着他们可以将更多精力集中在业务逻辑上，而无需过多关注基础设施的维护。
生态系统也很重要：许多基于云的开发助手，如GitHub Copilot、Cursor、Claude Code 或 Google Gemini Code Assist，都依赖于这些云服务，提供 IDE 插件、CLI 和高度完善的代码分析工具，定价方案从免费级别到专业订阅或通过 API 按使用付费不等。
面向开发者和企业的本地人工智能：优势和劣势
对于许多开发者和组织而言，出于隐私和长期成本节约的考虑，搭建本地 AI 环境已成为极具吸引力的选择。典型的组合通常是VS Code + Continue 或 Cline 等扩展程序 + 通过 Ollama 或专用服务器实现的本地 LLM。
这种方法允许所有代码和查询都保留在您的计算机上，如果您处理高度敏感的知识产权或尚不能向第三方公开的代码，这一点至关重要。像Qwen、Code Llama、Llama 3、Mistral 或面向程序员的变体这样的开源模型，尤其是在中等规模（14 字节、32 字节）且配备性能不错的 GPU 的情况下，性能表现都非常出色。
代价是你需要强大的硬件（例如，至少需要配备 8GB 显存的 GPU 才能流畅运行 7-14 亿位模型），并且需要手动进行配置、量化、优化和更新。对于拥有高度敏感数据的公司、技术实验室、喜欢折腾的团队以及想要避免每月订阅费用的用户来说，这是一种理想的选择。
在商业领域，许多咨询公司和定制软件开发商专注于设计融合流程自动化、智能代理、网络安全和商业智能的本地部署或混合架构。银行、医疗保健或受监管行业的公司通常倾向于使用本地部署的人工智能来处理敏感数据，而使用云端进行聚合分析或提供面向客户的服务。
云端人工智能：潜力、应用案例和挑战
另一方面，对于许多寻求速度、可扩展性和尖端模型访问，但又不想构建自有数据中心的组织而言，基于云的人工智能已成为事实上的标准。这正是大型超大规模云服务提供商（Azure、AWS、Google Cloud）和专业推理提供商（runpod、vast.ai、together、deepinfra 等）的优势所在。
在商业环境中，云人工智能能够实现重复性任务的自动化、预测分析、欺诈检测、物流优化，并通过先进的聊天机器人提供全天候客户支持。零售和制造业等行业高度依赖云技术进行销售分析、预测性维护以及生产线上的机器视觉应用。
行业数据显示，拉丁美洲的云基础设施投资正经历强劲增长，而人工智能项目正是推动这一增长的主要动力。利用生成模型创建内容、推荐产品、分析文档和辅助决策，有助于缩小拉丁美洲与北美和欧洲等更成熟地区的数字鸿沟。
市场新闻指出，已在使用云服务的企业中，有相当高比例的企业同时也在使用同一云服务提供商提供的AI服务，而且通常采用多云或混合架构。大型语言模型（LLM）不仅用于聊天机器人，还为内部工具、脚本助手、智能搜索引擎和大规模文档分析解决方案提供支持。
自主代理与代理时代：为什么地点更为重要
随着自主人工智能代理（代理时代）的到来，它们不仅能够响应，还能采取行动（执行命令、修改系统、管理流程），本地部署和云端部署之间的选择变得更加微妙。
在本地代理模式下，整个交互、决策和行动周期都在您的环境中运行：包括日志、客户数据、内部系统指令等等。这提供了最大程度的控制和可追溯性，这对受监管行业至关重要。您可以审查他们的决策过程、审计他们的行为，并相当精确地限制他们的权限范围。
在云端，部署代理程序要简单得多：服务提供商提供框架、编排器和连接器，可随时与 SaaS、CRM、ERP 以及各种外部 API 集成。但这同时也加剧了安全和隐私风险：配置错误或未经充分测试的供应商更新最终都可能影响客户体验或无意中泄露数据。
现实中已经出现过一些案例，一些公司的云代理在底层模型发生超出其控制范围的变更后，开始发出不一致甚至有害的响应。这清楚地表明，在代理环境中，失去对整个流程的完全控制会造成多么严重的问题。
边缘人工智能：当您需要在没有网络连接的情况下即时做出决策时
另一个应该纳入考量的因素是边缘人工智能，它是本地人工智能的一种近亲，专注于联网设备。
理念很简单：尽可能将计算部署在数据生成地点附近。例如，工业相机拍摄的所有图像不再发送到云端进行分析，而是直接在边缘设备上进行处理，并且模型已经预先加载。这同样适用于智能手表、智能手机、供应链传感器和可穿戴医疗监护仪。
即使网络连接不稳定或中断，也能实现实时决策，并减少网络流量、带宽成本以及对远程数据中心的依赖。边缘人工智能在制造业、物流、能源管理和医疗保健等领域尤为重要，因为这些领域对延迟和稳定性要求极高。
同时，这些边缘设备可以与云服务相结合，用于训练、数据聚合和全球协调，从而实现非常强大的分布式人工智能架构。
混合策略和选择实用标准的
以上种种都指向一个显而易见的观点：本地部署人工智能和云端人工智能之间很少有明显的赢家。大多数成熟的组织最终都会采用混合方法，有意识地设计哪些服务在哪些地方运行。
对于许多项目而言，合理的策略是利用本地人工智能处理以下场景：高度敏感信息（临床、财务和研发数据）、企业内部聊天机器人、后台流程自动化以及网络连接不稳定的环境。在这种情况下，隐私、控制和可预测的成本是首要考虑因素。
与此同时，在云端使用人工智能也完全合理，例如：公共助手、支持数千并发用户的服务、快速测试新用例、海量数据分析，以及访问无法在内部部署的前沿模型。在这些场景中，可扩展性、便捷性和上市时间至关重要。
对于需要同时使用本地和云端的场景，您可以设计混合云和多云架构：部分工作流程在本地处理（数据清理、匿名化、紧急决策），另一部分则委托给云端处理（训练、聚合分析、连接时进行大量推理）。
关键在于，在做决定之前，要仔细评估监管风险、数据敏感性、流量状况、增长周期、预算、可用技术人才以及对第三方的可接受依赖程度等因素。明确这些因素后，就更容易决定是应该大力投资本地部署解决方案、云端解决方案，还是应该选择经过深思熟虑的折中方案。
在几乎所有公司都以某种方式在云端运营，同时又希望在不增加成本或风险的情况下最大化人工智能投资回报的背景下，智能地结合本地人工智能、边缘人工智能和云人工智能正成为制胜之道：您可以利用每种环境的优势，协调安全性、性能和预算，并保持足够的灵活性以适应快速变化的技术。
