什麼是地端與雲端 AI 自動化？
企業導入 AI 自動化時，不只是要決定資料放在哪裡，還要確認「自動化程式」與「大語言模型」要架設在哪裡。
簡單來說，企業需要考慮以下三個部分：
- 資料放在哪裡：例如客戶資料、公司文件、訂單、合約與財務資料。
- 自動化程式架在哪裡：例如資料整理、通知、報表、系統串接與工作流程。
- 大語言模型架在哪裡：例如用來回答問題、整理文件、分析內容或生成文字的 AI 模型。
地端是將資料、程式或大語言模型放在公司自己的主機中；雲端則是放在外部雲端主機，或使用外部廠商提供的 AI 模型服務。
這就像公司要決定工作是交給「公司內部員工」處理，還是交給「外部合作廠商」處理。放在公司內部比較容易掌握資料，但需要自己準備設備與維護；放在雲端比較方便、上線較快，但需要注意哪些資料會被傳送出去。
地端與雲端適合與不適合的情況？
適合使用地端的情況：
- 會處理公司機密或敏感資料：例如客戶個資、內部財務、合約、報價、研發文件或未公開資料。
- 資料不能離開公司環境：例如企業內部規定、客戶合約或產業規範要求資料只能保存在公司內部。
- 大語言模型也不能接觸外部服務：例如公司文件不能傳送到外部 AI 模型進行分析。
- 需要連接公司內部系統或設備：例如內部 ERP、工廠機台、門禁系統、內部資料庫或只能在公司網路中使用的程式。
- 沒有網路時仍需要繼續使用：例如工廠內部系統、文件查詢或不能因網路中斷而停止的工作流程。
不適合使用地端的情況：
- 公司沒有主機管理與維護能力：地端主機需要處理更新、備份、資安與硬體故障。
- 只是想先測試 AI 自動化效果：一開始就購買高規格主機，可能增加不必要的成本。
- 系統使用量很少或不固定：設備長時間閒置，可能比使用雲端服務更不划算。
- 需要使用能力較強的大型雲端模型：部分複雜分析、推理或內容生成工作，地端模型不一定能達到相同效果。
適合使用雲端的情況：
- 希望快速完成測試與上線：不需要先購買主機，即可開始建立自動化流程。
- 處理的是一般或低機密資料：例如公開商品資訊、社群內容、一般客服問題與網站表單。
- 需要不同地點的人共同使用：例如台北、台南、海外團隊或外部合作人員都需要登入系統。
- 使用量可能隨時增加或減少：雲端主機可以依照實際使用量調整規格。
- 需要串接外部平台：例如 LINE、Google、電子郵件、社群平台、電商系統或外部 AI 模型。
- 需要較強的大語言模型能力：可直接使用雲端廠商提供的大型語言模型，不必自行購買高規格設備。
不適合使用雲端的情況：
- 資料完全不能離開公司：即使資料庫放在地端，只要內容傳送到雲端大語言模型，資料仍然會離開公司。
- 公司網路不穩定：多數雲端系統需要穩定的網路才能正常使用。
- 沒有做好權限與資料管理：如果帳號、權限、備份與傳輸方式沒有設定好，可能產生資安風險。
- 長期使用量非常大：大量呼叫雲端大語言模型或使用高規格主機，每月費用可能持續增加。
地端與雲端的核心評估指標
企業在評估 AI 自動化要使用地端或雲端時，可以參考以下關鍵指標表：
| 指標名稱 | 地端 | 雲端 |
|---|---|---|
| 資料機密程度 | 適合公司機密、個資、財務與內部文件 | 適合公開資料、一般資料與低敏感內容 |
| 大語言模型位置 | AI 模型安裝在公司自己的主機內 | 使用外部廠商提供的雲端 AI 模型 |
| 初期建置成本 | 需依程式複雜度、模型大小與使用需求配置主機 | 不需先購買設備，可先按使用量付費 |
| 後續使用費用 | 主機維護、電力、備份、更新與硬體更換 | 雲端主機、儲存空間、流量與 AI API 使用費 |
| 建置速度 | 需要準備設備、安裝程式與測試模型 | 通常可以較快完成測試與上線 |
| 模型能力 | 依公司主機規格與安裝的模型而定 | 通常可直接使用能力較強、更新較快的模型 |
| 遠端使用 | 需要另外設定公司網路、VPN 與權限 | 適合不同地點與多位使用者共同使用 |
| 維護需求 | 公司或廠商需自行維護主機與大語言模型 | 主機與模型主要由雲端服務商維護 |
海娜數位的實務觀察與觀點
在協助企業規劃 AI 自動化時，海娜數位觀察到一個常見的誤區：許多企業只問「資料要放地端還是雲端」，卻忽略自動化程式與大語言模型也會接觸資料。
例如，公司雖然把客戶資料保存在自己的主機中，但系統在整理資料時，仍將客戶姓名、訂單內容或合約文字傳送到外部大語言模型。這種情況下，資料仍然離開了公司，不能算是完全地端。
我們始終堅持的核心觀點是：企業選擇地端或雲端時，要同時確認資料、自動化程式與大語言模型架在哪裡，而不是只看資料庫放在哪裡。
如果企業會處理高度機密資料，資料庫、自動化程式與大語言模型都應優先評估放在地端主機中。此時需要依公司程式複雜程度、資料量、同時使用人數、大語言模型大小與回應速度，配置適合的主機，費用也需要依實際需求另外評估。
如果只是一般行政工作、公開資料整理、社群內容生成、通知排程或初期測試，通常可以先使用雲端主機與雲端大語言模型，降低初期成本並加快上線速度。
企業也不一定要全部使用地端或全部使用雲端。比較務實的方式，是將機密資料與重要程式留在地端，一般通知、公開資料與不涉及機密的 AI 工作放在雲端。
實際應用案例與情境說明
案例一：公司內部文件查詢系統
- 問題：企業希望讓員工透過 AI 查詢合約、報價、客戶紀錄與內部規定，但資料涉及公司機密與客戶個資。
- 處理方式：將文件、查詢程式與大語言模型都架設在公司地端主機，員工只能透過公司內部帳號登入使用。
- 效益：員工可以快速找到需要的資料，同時避免將完整文件傳送到外部 AI 服務。
案例二：社群內容與通知自動化
- 問題：企業需要自動整理公開資訊、生成社群貼文、安排發文時間並寄送通知。
- 處理方式：使用雲端主機串接社群平台、電子郵件與雲端大語言模型，由 AI 協助整理及生成內容。
- 效益：不需要先購買高規格主機，即可快速完成測試並讓不同地點的員工共同使用。
案例三：地端與雲端混合使用
- 問題：企業希望用 AI 整理客戶問題，但不能將客戶姓名、電話與交易資料傳送到外部。
- 處理方式：客戶資料保存在地端系統，先由程式移除姓名、電話與其他個人資料，再將不含身分資訊的問題交給雲端大語言模型分析。
- 效益：可以使用雲端模型的能力，同時降低敏感資料被傳送到外部的風險。
導入流程與執行步驟
- 流程盤點：列出目前最耗時、最重複與最容易出錯的工作，確認哪些流程可以自動化，以及是否真的有自動化的必要。
- 資料分類：確認系統會接觸哪些資料，並分為公開資料、一般內部資料、客戶個資、財務資料與公司機密。
- 程式位置評估：確認自動化程式要架在公司內部主機，還是放在外部雲端主機。
- 大語言模型評估：確認資料是否可以傳送到雲端 AI 模型。如果不能，就需要評估地端大語言模型。
- 預算評估：比較地端主機設備、程式建置、模型部署、雲端主機與 AI API 的使用費用。一般客製化自動化系統約為 1 至 20 萬元，地端主機則需依實際規格另外評估。
- 概念驗證 (POC)：先針對單一流程進行小規模測試，確認 AI 準確度、系統速度與實際效益。
- 正式上線與優化：系統上線後，持續檢查資料流向、使用權限、備份、錯誤紀錄與大語言模型的回答品質。
常見問題 FAQ
- Q: 資料放在公司主機，就代表是完全地端嗎？
- A: 不一定。如果自動化程式或大語言模型仍然在雲端，系統可能會將資料傳送到外部。真正的地端系統需要同時確認資料、程式與大語言模型的位置。
- Q: 大語言模型也可以安裝在公司主機嗎？
- A: 可以。企業可以將可自行部署的大語言模型安裝在公司主機中，但需要足夠的 GPU、記憶體與儲存空間，主機費用需依模型大小與使用需求評估。
- Q: 什麼資料不適合傳送到雲端大語言模型？
- A: 客戶個資、公司財務、內部合約、未公開報價、研發資料、帳號密碼與其他高度機密內容，都不建議在未經評估與處理的情況下直接傳送。
- Q: 使用地端大語言模型，效果會比較差嗎？
- A: 不一定，但會受到模型大小與公司主機規格影響。簡單分類、摘要與內部文件查詢，地端模型通常可以處理；複雜推理或高品質內容生成，則需要評估模型能力。
- Q: 中小企業比較適合地端還是雲端？
- A: 如果是一般行政自動化、公開資料或初期測試，通常可以先使用雲端；如果涉及公司機密、個資、財務或內部重要文件，則應評估地端或混合式架構。
- Q: 地端主機的費用大概是多少？
- A: 地端主機沒有固定價格，需要依程式複雜程度、資料量、模型大小、同時使用人數、回應速度、備份與資安需求進行配置。
- Q: 客製化 AI 自動化系統的費用大概是多少？
- A: 一般客製化 AI 自動化系統約為 1 至 20 萬元，實際費用會依功能數量、系統串接、大語言模型使用方式與介面需求評估。
- Q: 可以同時使用地端與雲端嗎？
- A: 可以。公司可以將機密資料與內部程式放在地端，一般通知、社群內容、公開資料與不涉及機密的 AI 工作放在雲端。
結論與延伸閱讀
企業選擇 AI 自動化架構時，不能只確認資料放在哪裡，還要同時確認自動化程式與大語言模型架在哪裡。
如果系統會處理公司機密、客戶個資、財務資料或內部重要文件，應優先評估將資料、自動化程式與大語言模型放在地端主機中。主機費用需要依程式複雜程度、模型大小、資料量與使用人數進行配置。
如果是公開資料整理、一般行政自動化、社群內容生成或初期概念驗證，則可以先使用雲端主機與雲端大語言模型，以較低的初期成本快速確認實際效益。
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