企業導入 AI 時，最常遇到的疑慮是：「公司資料丟到 ChatGPT 安全嗎？」這篇比較雲端 AI 與地端 AI 的差異，幫助企業依資料性質做選擇。
兩種做法是什麼
- 雲端 AI：使用 ChatGPT、Claude 等服務商提供的模型，資料透過網路送到服務商處理。
- 地端 AI：在企業內部的伺服器（通常需要 GPU）以 Ollama 執行開放權重的模型，搭配 OpenWebUI 提供員工使用的網頁介面，資料不離開公司。
四個面向比較
1. 資料安全
地端：資料完全在公司內部，最容易符合內部規範。
雲端：主要服務商的企業方案大多承諾不以客戶資料訓練模型，但資料仍會傳到外部，需確認合約條款與公司政策是否允許。
2. 模型能力
雲端：目前最強的模型多在雲端，複雜推理、長文件與程式能力較好。
地端：開放模型進步很快，對分類、摘要、整理格式等明確任務已經相當實用，但能力受限於自有硬體。
3. 成本結構
雲端：依帳號或用量付費，前期投入低。
地端：需要先投資伺服器與 GPU，之後使用量增加不太影響成本。
4. 維護
雲端：服務商負責模型更新與維運。
地端：需要有人負責主機、模型更新、備份與權限管理。
實務上：依資料分級，混合使用
多數企業不需要二選一。伊品資訊常見的建議是依資料敏感度分級：
- 公開或一般資料（行銷文案、一般問答）：使用雲端模型，能力最好、導入最快。
- 敏感資料（客戶個資、財務數字、研發文件）：使用地端模型處理。
- 搭配使用規範：明確告訴員工哪些資料可以送到雲端、哪些只能用內部 AI。
導入前要問的四個問題
- 要處理的資料，公司政策或客戶合約是否允許送到外部？
- 任務需要多強的模型能力？先用 PoC 測試地端模型是否夠用。
- 使用量有多大？用量大、長期使用時，地端的成本優勢較明顯。
- 內部有沒有人能維護？沒有的話，維運要交給誰？
伊品資訊同時具備企業 IT 維運、私有雲與資安背景，可以協助規劃地端 AI 的主機、權限與使用紀錄，也能整合雲端模型與企業既有系統。
伊品資訊自 2015 年起提供企業 IT 顧問服務，自 2018 年起導入 Odoo ERP、2024 年起提供企業 AI 導入。想評估自己公司的狀況，可以參考 企業 AI 導入服務說明，或預約 30 分鐘免費諮詢。