许多组织希望将人工智能集成到其产品或内部流程中，但同时又不牺牲数据隐私。对于这类组织来说，解决方案是在自己的服务器上下载和部署人工智能模型，而不是将数据发送到云端。我们将在本文中讨论这种内部部署策略（也称为 "边缘人工智能"）。
许多组织希望将人工智能集成到其产品或内部流程中，但同时又不牺牲数据隐私。对于这类组织来说，解决方案是在自己的服务器上下载和部署人工智能模型，而不是将数据发送到云端。我们将在本文中讨论这种内部部署策略（也称为 "边缘人工智能"）。
内部或边缘计算是指在靠近数据源的地方处理和存储数据，而不是将数据发送到集中式云基础设施。在这种方法中，计算资源位于发送数据的系统附近。
换句话说，内部部署和边缘计算都是时髦的说法，用来描述应用程序部署在自己的服务器上，而不是使用外部云服务（如 SaaS API）这一事实。
有两种情况可被视为内部部署：一种是在自己的设施中托管自己的机器，另一种是利用云供应商，如 AWS、GCP、Azure...严格来说，后者的 "内部部署 "程度较低，因为您无法控制底层服务器，但一般来说，这两种方案都可视为有效的内部部署/边缘解决方案。
内部或边缘计算有几个优势。首先，内部部署或边缘计算能使敏感信息更接近源头，降低向云传输过程中未经授权访问或数据泄露的风险，并防止云行为者出于不必要的目的利用您的数据，从而显著提高数据的隐私性和安全性。它还有助于企业遵守要求本地存储和处理的数据法规和法律。
此外，它还能减少延迟，因为数据无需长途跋涉即可到达云端，从而可以更快地进行处理和实时分析。此外，它还最大限度地减少了对网络连接的依赖，确保即使在互联网不可靠或中断的情况下也能继续运行。
人工智能是一个非常好的内部部署候选方案。
第一个原因是，企业往往会将极其敏感的数据发送给人工智能模型。在医疗应用、金融应用等关键领域尤其如此。
第二个原因是，目前市场上的人工智能参与者往往会重复使用客户数据来开展自己的业务。OpenAI 就是一个很好的例子：例如，当企业向 ChatGPT 发送数据时，数据会被仔细检查，OpenAI 可以重复使用您的数据来训练自己的人工智能模型。ChatGPT 和 GPT-4 的隐私问题是导致许多企业关注内部部署战略的核心问题。
在企业内部部署人工智能模型涉及到在企业自己的数据中心或受管理的基础设施内，而不是在云中，建立基础设施来托管、管理和提供人工智能模型。
以下是内部部署人工智能模型的一些常见步骤：
依靠 NLP Cloud 这样的专业供应商来提供内部人工智能模型，可以简化这些步骤。例如，就 NLP Cloud 而言，您可以访问一个 Docker 映像，其中包含一个随时可用的人工智能模型，并针对推理进行了优化。
内部或边缘计算有其局限性。与云基础设施相比，边缘可用的计算资源通常有限，这可能会限制可部署应用的复杂性。此外，维护和管理多个地点的分布式计算资源可能具有挑战性，需要对 IT 基础设施和专业知识进行额外投资。
一般来说，这种策略比依赖托管的 SaaS 产品（如 OpenAI、Anthropic、NLP Cloud 等）成本更高。
最后，只有在内部基础架构得到正确保护的情况下，数据隐私才能得到保障。
随着人工智能逐渐受到企业的青睐，企业内部人工智能/边缘人工智能也在飞速发展。
这种趋势是可以理解的：人工智能被用于各种关键应用中，这些应用对隐私有很高的要求，而按照设计，标准的云行为体无法满足这些要求。
如果您对人工智能项目的战略感兴趣，请联系我们，我们将为您提供建议： [email protected]
Maxime
NLP Cloud 战略合作伙伴负责人