雲端 AI 與地端 AI 的差別在哪？企業導入 AI 的第一個抉擇

• 1 10 月, 2025
• AI.com.tw行銷部
• AI 專欄

在生成式 AI 熱潮席捲各行各業的 2025 年，許多台灣企業都開始思考如何導入 AI 系統來提高生產力。然而，第一道門檻常常不是模型選擇，而是 部署方式的抉擇：是採用可以即時擴展的「雲端 AI」，還是在自己內部機房建立「地端 AI」環境？對於不了解雲端與地端差異的企業來說，光是部署架構就可能陷入迷霧。本文帶你從成本、安全性、維護與擴展性等角度剖析兩種方案，並介紹近年興起的混合部署與專屬 AI 模式，協助企業找出最適合自己的 AI 平台。

企業在導入 AI 時的關鍵抉擇

許多企業看好 AI 可以提升效率、優化決策，但在實際上線前，必須決定運行 AI 運算 的基礎架構。這個決定會影響後續的成本模式、資料安全、維護人力以及系統擴充彈性。若決策失誤，不但會造成資源浪費，還可能限制未來的 AI 發展。對大多數企業來說，常見的部署選項有三種：

1. 雲端 AI：透過公共雲服務商提供的計算資源來運行 AI 模型，支援即時擴展與按量計費。
2. 地端 AI：在企業的內部伺服器或資料中心部署 AI 平台，控制所有硬體與資料。
3. 混合部署（Hybrid AI）：部分運算放在雲端，部分放在地端，兼顧彈性與資料主權。

選擇哪種方式並沒有標準答案，需要根據企業規模、預算、資料敏感度與 IT 能力來評估。以下將詳細介紹各方案的特性。

什麼是雲端 AI？

雲端 AI 是指將 AI 模型與相關的運算資源部署在公共雲或專有雲平台上，由雲端服務商提供硬體、基礎架構與維運，企業只需透過網路呼叫即可使用。雲端 AI 提供 彈性、可擴展與按需付費 的特性：

• 彈性與可擴展：雲端 AI 可以依照使用者需求快速放大或縮小運算資源，讓企業在測試不同 AI 應用時可以自由試錯。雲端 AI 為測試與部署 AI 應用提供更大的彈性，使企業能在需求上升或下降時快速調整資源。
• 按量計費：企業只需支付實際使用的資源費用，避免一次性購買昂貴硬體而閒置。這種「用多少付多少」的模式可以降低初始投入。
• 快速部署：雲端服務提供標準化平台，如同租一間裝潢完善的公寓，開通帳號即可使用。因為部署速度快，在需求簡單且有可用的現成模型時，雲端方案可以快速上線。
• 自動更新與維護：雲端服務商會定期更新硬體與軟體，企業無須自行升級，也能及時使用最新的 AI 模型與基礎架構。

雲端 AI 適合沒有大型 IT 團隊、希望快速驗證 AI 應用的企業，例如中小企業或剛起步的新創。然而，雲端方案也有需要留意的地方：

• 供應商綁定：雲端技術仍在快速演進，企業可能被某一家雲供應商綁定，難以切換。
• 成本波動：雲端初期成本較低，但隨著使用量增加，費用可能大幅上升，特別是在大規模 AI 運算時。
• 資料外洩風險：資料須上傳到雲端，對於處理高度敏感資訊的產業，如金融或政府部門，可能有資安風險，需要與供應商簽訂嚴謹的安全協議。

什麼是地端 AI？

地端 AI（On‑Premises AI）指企業在自己的伺服器或資料中心部署 AI 平台，所有資料處理和模型運算都在內部完成。地端 AI 需要企業建立自有資料中心，包含硬體、軟體與儲存設備。這種方式的優點包括：

• 高度控制與安全性：企業可完全掌握模型、資料與運算環境，適合法規要求嚴格或資料敏感度高的產業。
• 延遲低、性能穩定：資料不需經過網路傳輸，適合需要即時反應或低延遲處理的場景，如製造業、智慧工廠或醫療影像分析。
• 客製化彈性高：可依內部流程與資源調整，透過硬體切割、GPU 管理等方式供多個部門使用，達到成本攤平。

然而，地端 AI 的門檻相對高，企業需面對以下挑戰：

• 前期投入龐大：建立內部 AI 平台需要購買昂貴的伺服器、GPU 以及網路設備。小型企業的入門伺服器就需要十幾萬元，因此資金門檻不容忽視。
• 維運與人才成本：自建 AI 伺服器需要額外的維運與開發人員、監控與除錯時間、系統穩定設計等隱藏成本。還需定期更新硬體，處理資安與備援，這些都可能讓總成本高於預期。
• 擴展性受限：地端 AI 的擴展彈性有限，企業若需要快速增加算力，可能因硬體不足而受阻。

因此，地端 AI 多適用於擁有強大 IT 團隊、需求穩定且對資料安全有高度要求的中大型企業。

企業在構建地端 AI 平台時，如果不想自行負擔硬體採購與維運的人力壓力，可以將部分伺服器設備委託給戰國策專業機構代管，例如選擇戰國策的租用或托管服務，讓專業團隊負責採購、配置及持續監控，並依企業的運算需求提供適當的擴充建議。如此一來，企業即可在保有資料安全與客製化彈性的同時，享受戰國策所提供的專業維運服務，節省人力資源與時間成本。

雲端 vs. 地端 AI 差異比較

以下表格比較雲端與地端 AI 在成本、安全性、維護、擴展性與資料主權等面向的差異（註：金額為概念性比較，實際費用依企業規模與需求而異）：

比較項目	雲端 AI	地端 AI
初始成本	無需購買硬體，採用按量付費模式，前期投入低。	需要購置伺服器、GPU、儲存等設備，初期投入高。
長期費用	隨使用量與模型規模而變動，若頻繁或大規模運算，費用可能飆升。	初期投資後，後續硬體使用率高則成本攤薄，但需負擔維運與折舊。
資料安全與主權	資料需上傳至第三方雲端，安全性取決於供應商；存在資料外洩風險和法規疑慮。	資料留在企業內部，符合高度機密或合規要求；擁有完整的資料主權。
維護與更新	由雲端供應商負責硬體與系統更新，企業維運負擔低。	企業自行維運硬體、更新與資安防護，需要額外人力。
擴展性	可根據需求即時擴充或縮減資源，彈性高。	擴充受限於現有硬體規模，需額外採購設備，部署週期較長。
客製化與控制	受限於雲端平台的設定，控制權多半掌握在服務商手中。	可完全掌控模型與資料，能針對特定流程深度客製化。
適用角色	適合 IT 資源有限、需要快速驗證概念或彈性擴展的中小企業與新創公司。	適合資料安全要求高、具備成熟 IT 團隊的中大型企業，例如金融、醫療或政府機構。

從表格可以看出，雲端 AI 和地端 AI 各有強項與弱點。選擇時應考量企業自身的運算需求、資料敏感度、預算與管理能力。

混合部署（Hybrid AI）：兼顧安全與彈性

隨著 AI 技術成熟與需求多樣化，純雲端或純地端可能無法滿足所有情境。混合部署 將部分服務放在雲端，部分放在地端，可以兼顧兩者優點：

• 資料安全：所有機敏文件僅存於地端資料庫，在地端取得資訊後生成答案，降低外洩風險。
• 運算效率：可臨時租用雲端 GPU 執行大型訓練；模型推論則回到內部伺服器，以節省長期租用成本。
• 彈性調整：若未來員工數量增加或需求改變，可隨時將部分運算重新移至雲端，在雲端與地端之間快速切換。

混合部署重點在於設計良好的架構與流程。例如先以雲端部署一部分輕量級服務做試驗，在確定效益與使用量後，再評估是否需要把資料集中在地端。此模式可讓企業在不同階段採取最適合的運算策略。結合了地端的控制與雲端的擴展性，特別適合對資料安全有要求且需要彈性擴充的中大型企業。

企業專屬 AI 的新模式：開源模型 + 微調 + RAG

隨著開源語言模型快速成長，越來越多企業希望打造能理解自家資料的專屬 AI。這種模式往往結合下列技術：

1. 開源模型作為基礎：例如 Mistral、Llama、DeepSeek 等開源大語言模型具有公開架構，企業可依需求選擇合適的模型大小與語言能力，降低授權成本。
2. 微調（Fine‑Tune）：在開源模型基礎上加入企業內部資料進行訓練，使模型能更好地理解專業用語與流程。導入專屬 AI 不一定一開始就需要微調；企業可先使用通用型或專業型 AI 工具，待需求明確再進行微調。
3. 檢索增強生成（Retrieval‑Augmented Generation，RAG）：透過檢索系統連結企業知識庫，在回覆問題前先檢索相關文件，再輸入模型生成答案，既能降低幻覺，又能保留內部資料不外流。RAG 可結合內部搜尋引擎與向量資料庫，在地端或私有雲運行，確保資訊安全。

例如，某製造公司希望建立企業內知識庫供員工查詢機台維修資訊。可以採用開源模型 Llama 作為基底，在雲端平台進行初步微調，再將模型部署至地端伺服器，由內部 GPU 運算完成推論。

常見問題（FAQ）

戰國策 AI 系統：支援雲端、地端、混合部署的完整解決方案

導入 AI 是一連串與企業營運密切相關的策略決策。雲端 AI 提供即時擴展與低初始成本，非常適合試驗與短期專案；地端 AI 則在資料主權與客製化方面具有無可取代的優勢，但需承擔高昂的前期投資與維運成本；混合部署 兼具兩者優點，能讓企業根據不同情境靈活調整。隨著開源模型與 RAG 技術日益成熟，企業打造專屬 AI 平台已不再遙不可及。關鍵在於明確需求、妥善規劃架構，才能讓 AI 成為推動成長的新引擎。

如果你的企業正在導入 AI ，但不確定要選擇雲端還是地端，或是正尋找一個彈性強、安全又容易維運的 AI 解決方案，歡迎了解 戰國策 AI 系統，讓專業團隊協助你踏出 AI 轉型的第一步。戰國策 AI 系統支援 雲端 AI、地端 AI 和 混合部署，讓企業可依需求靈活調整。特色包括：

• 提供預訓練模型快速部署，節省開發時間
• 可根據企業特定數據進行微調，提升模型的精準度與效果
• 支援多種大語言模型（如GPT、BERT等），滿足不同場景需求

除了戰國策 AI 系統本身，企業亦可搭配其他工具快速開啟數位轉型之路。例如利用 戰國策 AI客服系統 建立 AI 聊天機器人，改善客服體驗；或者參考戰國策的 RPA 自動化服務，用流程機器人減少手動作業。透過這些服務，企業可以在安全、彈性的基礎上逐步導入 AI 應用。

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