地端AI與雲端服務競逐（下）最終贏家會是？

隨著人工智慧浪潮興起，關於公司行號應當自行託管人工智慧工具，還是仰賴雲端供應商服務的大哉問，又逐漸浮上檯面。在前文可發現自行託管的地端人工智慧系統，縱使在月均成本的數據上略勝一疇，但仍然伴隨著諸項劣勢。但是問題依然存在：地端人工智慧基礎設施會捲土重來，還是雲端會再次佔據主導地位？

編譯／戴偉丞

隨著人工智慧浪潮興起，關於公司行號應當自行託管人工智慧工具，還是仰賴雲端供應商服務的大哉問，又逐漸浮上檯面。在前文可發現自行託管的地端人工智慧系統，縱使在月均成本的數據上略勝一疇，但仍然伴隨著諸項劣勢。但是問題依然存在：地端人工智慧基礎設施會捲土重來，還是雲端會再次佔據主導地位？

地端論述是新瓶裝舊酒？

當雲端運算初問世，地端基礎設施的擁護者便提出幾點論調開始護航，包括數據資料安全控制，投資硬體撙節開銷、客製化靈活性以及避免供應商壟斷等。時至今日，地端人工智慧的擁護者也開始談起相同的論述，他們認為，長期而言，投資專用人工智慧硬體比固定收取費用的雲端費用更具有成本效益，特別是對於資料密集型工作負載的用戶，當然前述所提到的幾點理由也再次出現。

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雲端的「原廠設定」優勢

儘管上開諸項論調在某程度上是合理且屬實的，但是在雲端服務本身的特性與預設值，就提供自身在這場較量中不少獲取勝利的契機。根據Premkumar的分析報告可以整理下列幾點：

成本效率：AWS、Microsoft Azure 和Google Cloud等雲端供應商提供無可匹敵的規模經濟。在考量總體成本時，雲端即用即付模式無庸置疑地帶來更好的成本效益，特別是對於要求可變動或是無法預設人工智慧工作負載的企業。

專業技能：鑑於人工智慧維運需求，相關技術人才的需求日益增加，且其薪資成本高昂，但是雲端用戶可以藉由雲端供應商本身資源，隨時取得所需技術，省去招募、培訓等成本負擔。

快速節奏：無論是人工智慧或雲端運算都呈現快速成長的態勢，但是前者將使用戶陷入硬體採購、實體基礎設施建構的泥淖，後者則因其本身敏捷、靈活特性使企業能夠快速啟動資源。

安全穩定：雲端供應商在資通安全性和操作穩定性方面投入了大量資金，聘請專家團隊來確保其平台的完整性和可靠性，並且提供資料加密、存取控制和即時監控等服務，大多數企業級用戶很難在地端系統上複製這些功能。

財務現實：人工智慧基礎設施比傳統雲端運算資源昂貴得多，人工智慧工作負載所需的專用硬體設備相當高價，且不定期地須在短時間內升級更新，例如：Nvidia的GPU和Google的TPU。

地端AI與雲端競爭初步結論

即便地端AI基礎設施與雲端AI基礎設施之間的爭論將不斷持續，但是雲端的基本預設值及特性仍相當值得注意。根據Premkumar分析指出，地端人工智慧基礎設施所衍生的真正成本與風險，比表面上看起來還要更為驚人。雲端則掌握不少短時間內無法戰勝的優勢，加上保護隱私的人工智慧服務誕生，使雲端在人工智慧基礎設施中成為明顯的贏家。

資料來源：VentureBeat、Global Village Space

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