クラウドAIかローカルAIか：選び方

性能

最大かつ最強のモデルはホストされており、本当に難しい推論では差は実在します。あなたの仕事が最も難しい種類の質問に支配されているなら、それはこのページの他のどれよりも重要です。

要約、下書き、抽出、分類、日常的なコードについては、差は決定的になることがまれになるほど縮まっています。

データ

通常これが実際に決め手になります。ホストされたモデルに送られたプロンプトは、そのプロバイダーが自らの規約の下で処理します。ほとんどのコンテンツにはそれで問題ありません。規制対象の記録、未公開の作業、第三者の機密資料など一部については問題があり、データが漏れないことほど強い契約上の保証はありません。

だからこそ、この分割はめったにすべてかゼロかにはなりません。通常は組織ごとではなく、データの種類ごとに決められます。

コスト

クラウドは変動的です。初期投資はなく、成功とともに増える利用量に比例した請求書があります。ローカルは固定的です。前もってハードウェアがあり、その後は限界費用がほぼゼロになります。

損益分岐点は量に依存します。たまにしか使わない場合はホストの方が安く、大量で安定した予測可能な利用は通常ローカルの方が安く、利用が継続的であれば損益分岐点は思ったより早く訪れます。

ほとんどのチームは両方に落ち着く

機密性の高いものと大量のものにはローカル、最も難しい質問にはホスト、そしてリクエストごとに判断するルーティングポリシーです。これには判断が明示的で監査可能なシステムが必要です。そうでなければ「機密のものはローカルに留める」は意図であって統制ではありません。

よくある質問

ローカルAIは安いですか？

持続的な利用量では通常そうです。少量または不規則な利用量では通常そうではありません。アイドル状態のハードウェアは使っても使わなくてもお金がかかります。

ホストで始めて後で移行できますか？

はい、それは合理的な順序です。ホストされたモデルでワークフローを実証し、その後、量や機密性がハードウェアを正当化する部分を移行します。すでに両方をサポートするプラットフォームでは、これがはるかに簡単です。

ハイブリッドは複雑ですか？

自分で構築すれば複雑です。二つの経路を維持することになるからです。ルーティング層がすでにローカルとホストのモデルを交換可能な宛先として扱っているなら、簡単です。