本地 AI
資料較容易留在自己的設備，但要負責硬體、驅動程式、更新、備份與容量。
Cloud · local · hybrid
把敏感資料與彈性分開規劃
有些工作適合本地處理，有些工作需要雲端模型的彈性；混合方案的重點是資料分流、權限、成本與失效時的替代流程。
比較時要問的問題
- 資料是否含個資、機密或客戶文件？
- 需不需要離線使用、固定延遲或大量推論？
- API、GPU、維護與備份成本如何追蹤？
- 第三方服務失效時，誰接手處理？
雲端 AI
啟動快速且可彈性擴充，但要確認資料處理條款、API 成本、服務可用性與供應商限制。
混合 AI
依資料敏感度和任務分流，架構較複雜，必須把權限與錯誤處理先寫清楚。
建置前先做資料分級
把公開內容、內部資料、個資、客戶文件、金流或高風險操作分開，先決定哪些資料可以送出、哪些只在本地查詢，哪些必須人工確認。
不要用單一答案套全部流程
模型能力、供應商政策與硬體條件會變化；正式方案需用實際資料和工作流程測試。
需要有人一起比較方案嗎？
提供目前工具、資料類型、使用人數與預算方向，我們先協助整理本地、雲端或混合的評估項目。