为什么我们在自己的服务器上运行 AI —— 以及您何时也应该这样做

使用公共 AI 服务是尝试语言模型最快的方式。但对于许多公司，尤其是工厂和农场来说，随之而来的问题是：我们的数据流向了哪里？如果断网了会发生什么？当整个团队每天都使用它时，成本会是多少？

我们在自己的服务器上运行自己的模型。本网站上的文本是由运行在我们办公室硬件上的模型翻译成十一种语言的，我们应用程序中的 Mini.G 助手也是从我们自己的 GPU 服务器中获取答案。

在本地运行 AI 的理由

• 您的数据始终保存在内部。 生产记录、配方、合同和聊天日志永远不会离开您的网络，您可以决定存储哪些内容以及存储多久。
• 即使离线也能持续工作。 当互联网连接中断时，本地部署的模型仍然可以提供回答——这对于深度集成到业务运营中的系统至关重要。
• 支持本地语言。 使用泰语、缅甸语、中文和英语工作的团队可以使用同一个助手和同一个翻译机器人，并支持所有这些语言。
• 成本可预测。 您只需支付一次硬件费用，而不是按用户或按月付费。在日常高强度使用的情况下，这种方式的优势最为明显。

诚实的权衡

• 前期投资。 GPU 硬件在为您节省资金之前需要先投入资金。对于轻量级或偶尔的使用，云服务通常更便宜。
• 需要有人来运行。 模型需要更新，硬件需要监控，系统设置也需要维护。要么您拥有内部技术能力，要么您需要合作伙伴。
• 最庞大的模型仍留在云端。 本地模型在处理文档、翻译、支持和运营方面非常强大，但最前沿的超大型模型仍然需要数据中心级别的硬件。

从哪里开始

挑选一项每天重复进行并使用内部信息的任务：例如回答手册和 SOP 中的问题、在团队之间翻译消息，或汇总每日报告。先对其进行为期一个月的评估，然后再进行扩展。

我们提供硬件支持——从适合单个办公室的静音 工作站 到适合整个场地的 机架式服务器—并为您提供 部署与维护服务。硬件和控制权始终由您掌握。联系工程师 咨询您的具体应用场景。