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）
- 目的：讓模型學習、調整權重
- 特性：
- 極高算力需求
- 短期密集運算
- 任務完成即可關機
- 成本型態：
- 算力導向
- 用多少付多少
💬 AI 推論（Inference）
- 目的：實際使用模型
- 特性：
- 長時間常駐
- 對延遲與穩定度敏感
- 記憶體比算力重要
- 成本型態：
- 營運導向
- 24/7 持續成本
為什麼「訓練」通常適合雲端？
訓練的本質需求
- 非常強的 GPU
- 多卡 / 多節點擴展
- 高功耗、短時間使用
雲端的優勢
- 需要時才租用頂級 GPU
- 不用自己處理散熱、電力、機房
- 任務完成即可釋放資源
📌 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？
- 偶爾才訓練
- 模型尺寸不斷變化
- 需要最新 GPU
- 不想承擔硬體折舊
👉 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
- 模型常駐記憶體
- 低延遲、穩定
- 長時間運行
- 成本可預期
本地部署的優勢
- 一次性硬體投資
- 沒有長期雲端租用費
- 延遲最低
- 資料不出內網
📌 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？
- 使用頻率高（每天都用）
- 對延遲敏感
- 資料涉及內部文件、隱私
- 希望成本可控
👉 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
- 快速上線
- 易於擴展
- 不用管硬體
雲端推論的隱性成本
- 24/7 GPU 租用費
- VRAM 永遠在算錢
- 網路延遲與不穩定
- 長期成本容易失控
📌 推論一旦變成日常服務，雲端成本會快速放大。
一張表看懂「訓練 / 推論 × 雲端 / 本地」
| 工作類型 | 雲端 | 本地 |
|---|---|---|
| 訓練 | ✅ 非常適合 | ❌ 成本高、彈性低 |
| 推論（高頻） | ⚠️ 成本易失控 | ✅ 穩定、可控 |
| 推論（低頻） | ✅ 快速方便 | ⚠️ 投資可能過高 |
| 高隱私資料 | ⚠️ 需審慎 | ✅ 最安全 |
| 快速實驗 | ✅ | ⚠️ |
最常見、也最合理的做法：混合架構
很多成熟團隊實際採用的是：
訓練在雲端，推論在本地
好處包括：
- 訓練彈性最大化
- 推論成本最小化
- 架構清楚、責任分離
- 容易控管風險
📌 這是目前最主流、也最實務的選擇。
一個簡單的判斷流程（實用）
請照順序問自己：
- 我現在是在訓練，還是在推論？
- 這個工作是偶爾，還是每天？
- 我在意延遲、資料安全、還是彈性？
- 這筆成本是一次性，還是長期？
👉 答案通常會自己浮現。
一句話請直接記住
訓練追求的是「彈性算力」，
推論追求的是「長期穩定」。
最後結論
沒有「一定要雲端」或「一定要本地」，
只有「這個工作適合放在哪裡」。
- 訓練 → 多半雲端最合理
- 推論 → 多半本地最划算
- 成熟架構 → 混合最好