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When evaluating AI solutions, a common question inevitably comes up: “Should we build a local LLM, or is using the cloud cheaper?” The answer is not simply “buy hardware” or “use APIs.”The real issue is this: 👉 Are you paying a one-time investment, or a cost that burns money every single day? One-Sentence Takeaway Local…

很多人在評估 AI 時，心中都會冒出這個問題： 「我是不是該自己架一套本地 LLM？還是直接用雲端比較省？」 答案其實不是立刻買硬體、也不是立刻刷 API，而是要先想清楚一件事： 👉 你付錢的方式，到底是「一次性」，還是「每天都在燒」？ 先給結論（一句話版） 本地 LLM 會在「使用頻率高、長時間運作、資料內部化」的情況下，明顯比雲端省錢。 反過來，如果你只是： 👉 雲端幾乎一定比較便宜。 先拆解兩種成本模型（非常重要） ☁️ 雲端 LLM 的成本本質：持續租金 雲端成本通常來自： 特性是： 📌 雲端是 OPEX（營運費）。 🖥️ 本地 LLM 的成本本質：一次性投資 本地成本通常是： 特性是： 📌 本地是 CAPEX（資本支出）。 關鍵問題不是「貴不貴」，而是「用多久」 一個非常重要的觀念 本地 LLM 不是用來「省第一個月的錢」，而是用來「省第二年以後的錢」。 什麼情況下，本地 LLM 開始贏過雲端？ 以下是實務上最常見、也最關鍵的 5 個轉折點。 ① 使用頻率「每天都在用」 如果你的 AI： 那雲端的： 會變成 固定月費。 👉 這是本地開始佔優的第一個訊號。…

When planning an AI system, a common first question is: “Should we deploy this in the cloud, or on-prem?” But this question is missing a crucial step. The real question should be: 👉 Is your AI workload primarily training or inference? Because training and inference often lead to completely different answers when choosing between cloud…

在規劃 AI 架構時，很多人會直接問： 「我們要用雲端，還是本地部署？」 但這個問題，其實少問了一半。 真正該先問的是： 👉 你現在的 AI 工作，主要是「訓練」還是「推論」？ 因為 訓練與推論，對「雲端 vs 本地」的答案，往往完全相反。 先給結論（一句話版） AI 架構選擇的第一層分水嶺是「訓練 vs 推論」，第二層才是「雲端 vs 本地」。 搞錯順序，幾乎一定會選錯架構。 先把兩件事說清楚 🧠 AI 訓練（Training） 💬 AI 推論（Inference） 為什麼「訓練」通常適合雲端？ 訓練的本質需求 雲端的優勢 📌 對訓練來說，雲端是「彈性算力池」。 什麼情況下「訓練 + 雲端」最合理？ 👉 大多數公司，訓練放雲端是最省心的選擇。 為什麼「推論」常常適合本地？ 推論的本質需求 本地部署的優勢 📌 對推論來說，本地是「長期服務平台」。 什麼情況下「推論 + 本地」最合理？ 👉 本地推論常常比雲端便宜，也更穩定。 那「推論用雲端」行不行？ 可以，但要想清楚代價。 雲端推論的優點 雲端推論的隱性成本 📌 推論一旦變成日常服務，雲端成本會快速放大。…

When teams adopt AI, they often make one critical mistake: “We’re building AI—let’s design the system like a training cluster.” The result is predictable: The problem isn’t the technology—it’s the architecture mindset. 👉 Inference-first AI systems must be designed very differently from training systems. One-Sentence Takeaway An inference-first AI architecture is not about maximizing compute—it’s…

很多團隊在導入 AI 時，會不自覺犯下一個錯誤： 「我們要跑 AI，就照訓練架構來設計吧。」 結果常見狀況是： 問題不在技術，而在 方向搞錯。 👉 推論為主的 AI，從一開始就該用「完全不同的架構思維」來設計。 先給結論（一句話版） 推論為主的 AI 架構，核心不是「算力最大化」，而是「穩定、低延遲、記憶體友善、好維運」。 一個關鍵前提：你不是在「養模型」 在推論為主的場景中： 👉 你在做的事情其實是： 「把模型，變成一個穩定可用的服務。」 推論架構設計的 5 大核心原則 原則一：記憶體優先於算力 在推論場景中，第一個問題永遠是： 模型能不能完整放進記憶體？ 設計重點 📌 算力不夠是「慢」，記憶體不夠是「不能用」。 原則二：延遲穩定性 > 峰值速度 推論不是 benchmark 比賽。 真實世界在意的是： 📌 一個： 的系統，體驗會比： 的系統差很多。 原則三：Context 與 KV Cache 要「被管理」 推論架構常被忽略的一件事是： Context 不是免費的。 架構上要考慮： 👉 不管理 context，VRAM 一定被吃爆。 原則四：單一請求不等於可無限併發 推論常見誤解：…

One of the most common—and most expensive—mistakes in AI projects starts with this sentence: “We’re doing AI, so we need the most powerful GPUs available.” The real question is: 👉 Are you training models, or are you running inference? They may both be called “AI workloads,” but their hardware requirements live in completely different worlds….

在 AI 專案中，最常見、也最昂貴的錯誤之一，就是這句話： 「我們要跑 AI，所以要買最強的 GPU。」 問題在於——👉 你到底是要「訓練（Training）」還是「推論（Inference）」？ 這兩件事，看起來都在「跑 AI」，但對硬體的需求，卻是完全不同的世界。 先給結論（一句話版） AI 硬體選擇的真正分水嶺，不是模型大小，而是「你在訓練，還是在推論」。 一旦分清楚這件事，你就能省下大量不必要的硬體成本。 先把兩件事說清楚：什麼是訓練？什麼是推論？ 🧠 訓練（Training） 💬 推論（Inference） 👉 目標不同，一切需求就不同。 為什麼訓練是「算力導向」？ 訓練的本質是： 因此，訓練硬體重視的是： 📌 訓練場景：硬體越猛，時間越短。 為什麼推論是「記憶體與效率導向」？ 推論的本質則是： 因此，推論硬體重視的是： 📌 推論場景：夠用、穩定，比極速更重要。 一張表看懂真正的分水嶺 項目 訓練（Training） 推論（Inference） 核心目標 學會模型 使用模型 計算型態 Forward + Backward Forward only GPU 算力需求 極高 中等 記憶體需求 高 非常關鍵 延遲要求 不敏感 極度敏感 可替代性…