将人工智能 (AI) 融入业务运营已从一种新兴趋势转变为企业提高效率、推动创新和获得竞争优势的战略要务。虽然基于云端的 AI 解决方案最初引起了广泛关注，但现在越来越多的组织认识到在自己的内部部署基础设施内部署 AI 的独特优势。内部部署 AI 的复苏源于人们对数据隐私日益增长的担忧、与公共云服务相关的不断上升的成本以及遵守严格监管框架的必要性。本文对常见的企业内部部署 AI 解决方案进行了全面分析，评估了它们的功能、优势和劣势。此外，它还探讨了免费 AI 工具在本地部署的可用性和适用性，对各种解决方案进行了比较评估，并考虑了混合云作为补充方法的作用。
一、常见的企业内部AI解决方案：
希望在本地实施 AI 的企业有多种架构选项可供选择，每种选项都有自己的特点和权衡。最常见的解决方案包括利用专用 GPU 服务器、利用集成本地 AI 设备以及建立私有云 AI 平台。
GPU服务器：
- 定义和技术能力：图形处理单元 (GPU) 最初设计用于渲染视觉效果，现已成为机器学习和 AI 中固有的计算密集型任务的关键硬件加速器。其架构以数千个较小的核心为特征，可实现并行处理，与传统中央处理器 (CPU) 相比，可显著加快 AI 模型的训练和推理速度。实际上，在 GPU 上训练深度神经网络的速度比在同等成本的 CPU 上训练快 10 倍以上，凸显了其在要求苛刻的 AI 工作负载方面的效率。这种并行处理能力使 GPU 能够以更快的速度和更高的效率处理 AI 算法中涉及的海量数据集和复杂计算。
- 本地 GPU服务器的优势：在组织的物理基础设施内部署 GPU 服务器有几个关键优势。首先，GPU 的并行处理能力和高带宽内存可显著提高 AI 任务的性能。 GPU 可以高效地同时管理大型数据集，这对于自然语言处理和图像识别等需要快速数据传输和处理的应用至关重要。其次，本地 GPU 服务器为组织提供了对其基础设施的完全定制和控制。这样就可以定制硬件和软件配置，以精确匹配其 AI 工作负载的特定要求，从而潜在地优化性能和资源利用率。第三，对于持续大量使用 AI 的组织，本地 GPU 服务器可以节省长期成本。虽然初始投资巨大，但避免使用基于云的 GPU 服务的按使用付费模式可以降低总支出。一些分析表明，对于持续的工作负载，在本地运行 AI 服务可能比基于云的选项便宜得多。最后，在本地部署 GPU 服务器可以增强数据安全性并有助于遵守严格的法规。敏感数据仍保留在组织的网络中，从而可以更好地控制访问并遵守 HIPAA 和 GDPR 等数据隐私法。
- 本地 GPU服务器的缺点：尽管有这些优势，但实施本地 GPU 服务器也带来了一些挑战。硬件和必要的支持基础设施的初始投资可能非常高，代表着一笔巨大的资本支出。此外，维护这些服务器需要专门的 IT 人员，并会产生设备维修、软件更新、安全补丁、功耗和冷却的持续成本。扩展本地 GPU 资源也可能很复杂且昂贵，通常需要购买和集成额外的硬件，这可能是一个耗时的过程。对于 AI 工作负载需求波动的组织来说，这种扩展灵活性的缺乏可能是一个限制。此外，有效管理和利用本地 GPU 基础设施需要一支在 AI、机器学习操作和硬件管理方面具有专业知识的熟练 IT 团队。
- GPU 固有的并行处理架构使其能够高效处理许多 AI 应用程序所特有的大型数据集和复杂模型，从而显著缩短训练时间。硬件设计与由此产生的性能提升之间的这种直接关系是其在 AI 中得到广泛使用的主要原因。然而，企业必须仔细考虑高昂的初始成本和潜在的长期节约之间的权衡。这一决定在很大程度上受到 GPU 使用量的预期数量和一致性的影响。此外，对于缺乏专门的 AI 或高性能计算团队的组织来说，管理和维护内部 GPU 基础设施需要内部专业知识，这可能会带来相当大的障碍，这突显了除了技术方面之外的更广泛的影响。
- 关键表：内部 GPU 服务器的优点和缺点
| 特征 | 优点 | 缺点 |
| 表现 | 由于并行处理和高带宽内存，因此非常高 | |
| 定制 | 完全控制硬件和软件配置 | |
| 长期成本 | 频繁、高强度使用可带来节约潜力 | 硬件和基础设施的初始投资高 |
| 数据安全 | 由于数据保留在组织网络内，因此增强了控制力 | |
| 可扩展性 | 扩展受限且成本高昂，需要购买额外的硬件 | |
| 易于管理 | 需要熟练的人员进行维护、更新和故障排除 | |
| 经常性费用 | 维护、电力和冷却的持续费用 |
本地 AI设备：
- 定义和集成功能：本地 AI 设备代表了一种更加集成的本地 AI 部署方法。例如，Qualcomm AI 本地设备解决方案是一种即用型硬件解决方案，有台式或壁挂式两种形式，与Qualcomm AI 推理套件捆绑销售。该套件包括软件和服务，旨在促进定制和现成 AI 应用程序的运行，涵盖生成性工作负载。这些设备旨在支持各种 AI 自动化用例，例如店内助理、员工指导以及确保各种环境中的安全合规性。这些设备由 Qualcomm Cloud AI 加速器路线图提供支持，旨在将数据中心推理服务器的可访问性和性能特征与本地 AI 解决方案固有的能效、数据隐私和控制相结合。它们能够支持生成性 AI、自然语言处理和计算机视觉模型。
- 本地 AI 设备的优势：本地 AI 设备的主要优势之一是其简化的部署和易用性。这些解决方案具有随时可用的特性，通常只需极少的设置，降低了寻求在本地实施 AI 的组织的进入门槛。此外，设备生态系统中 AI 应用程序和工具的集成可以加速 AI 在特定业务功能中的应用。与依赖第三方云基础设施相比，通过这些设备在本地运行 AI 推理还可以降低运营成本和总拥有成本。一个显著的优势是，通过将专有数据和微调模型保留在组织内部，可以增强数据隐私和控制。此外，某些设备解决方案提供了一定程度的可扩展性，允许组织根据需要扩展其本地 AI 功能，例如从独立的桌面单元扩展到壁挂式设备集群。
- 本地 AI设备的缺点：虽然本地 AI 设备具有诸多优势，但与构建定制的 GPU 服务器基础架构相比，它在定制方面可能存在局限性 [推断]。设备的预封装特性可能会限制特定硬件组件或软件堆栈的选择。此外，尽管某些解决方案中存在 AI 设备的可扩展性，但其可扩展性可能不如基于云的平台或完全定制的内部设置所提供的那样广泛 [推断]。可扩展性的程度通常由设备的设计和供应商的产品路线图决定。
- 本地 AI 设备的出现表明，市场越来越倾向于提供更加用户友好和集成的内部 AI 解决方案。这种方法旨在降低可能阻碍某些企业采用内部 AI 的复杂性和成本障碍。这些设备的集成特性可以加快企业的价值实现速度，让它们能够为特定应用实施 AI，而无需在构建和管理复杂基础架构方面拥有深厚的内部专业知识。
- 关键表：本地 AI 设备的优势与劣势
| 特征 | 优点 | 缺点 |
| 易于使用 | 简化部署和管理 | |
| 一体化 | 包括即用型 AI 应用程序、工具和库 | |
| 运营成本 | 相比，具有降低运营成本和 TCO 的潜力 | |
| 数据隐私与控制 | 增强隐私并完全控制专有数据和模型 | |
| 可扩展性 | 在某些解决方案中可从独立扩展到集群 | 可扩展性可能不如云或定制基础设施 [推断] |
| 定制 | 与定制版本相比，硬件和软件配置的灵活性可能有限 [推断] |
私有云 AI平台：
- 定义和综合功能：私有云 AI 平台代表了一种更全面的内部部署 AI 方法，它不仅限于硬件，还涵盖软件、管理工具以及通常预先集成的 AI 开发环境。例如，HPE 私有云 AI 被设计为一种可扩展且经过预先测试的解决方案，针对 AI 工作负载进行了优化，为 AI 和 IT 团队提供了实验和扩展 AI 项目的资源，同时保持对成本和财务风险的控制。这些平台通常提供对 AI 工具的自助访问和统一的数据层，以简化 AI 开发和部署。从根本上讲，私有云可以看作是一种运营模式，它在组织自己的基础设施内提供类似云的功能，例如自助服务和自动化，在功能方面与公共云服务相当，但控制力更强。
- 私有云 AI 平台的优势：私有云 AI 平台的一个关键优势是它们对敏感数据提供了增强的安全性和控制力，这对于满足法规遵从性要求至关重要。由于数据驻留在组织定义的环境中，因此可以维护数据主权。这些平台还提供高度的定制化和灵活性，使企业能够根据其特定的 AI 需求定制环境并与现有 IT 系统集成。此外，私有云部署可以与现有的内部部署基础架构集成，通过添加公共云资源可能形成混合云环境。在成本方面，与公共云的可变费用相比，私有 AI 解决方案可以提供更可预测的成本结构，尤其是对于一致的工作负载，可能带来长期节省。虽然初始投资可能很大，但在私有云中跨应用程序共享资源的能力可以带来更高效的成本模型。 私有云 AI 平台的缺点：实施私有云 AI 平台通常需要高昂的初始成本和复杂的设置过程。这包括对基础设施、软件许可证的投资，以及部署和管理平台所需的专业知识。持续的维护和管理也可能很复杂，需要高级 IT 专业知识来完成性能监控、软件修补和系统更新等任务。虽然私有云提供了可扩展性，但它们可能无法达到公共云环境几乎无限的可扩展性，因为它们最终受到组织内部资源的限制。
- 私有云 AI 平台代表了一种战略方法，适用于寻求利用云计算为 AI 带来的好处，同时保持内部环境的控制和安全性的企业 [10, 11]。这种方法在增强的控制和潜在成本可预测性与大量前期投资和持续管理责任之间进行了权衡。
- 关键表：私有云 AI 平台的优势与劣势
| 特征 | 优点 | 缺点 |
| 安全与合规 | 增强对敏感数据的安全性和控制，促进遵守法规 | |
| 定制 | 高度定制化和灵活性，满足特定业务需求 | |
| 一体化 | 可以与现有的内部部署基础设施集成 | |
| 成本结构 | 与公共云相比，成本可能更可预测 | 初始成本高且设置复杂 |
| 可扩展性 | 提供可扩展性，但与公共云相比可能有限 | 由于本地资源限制，与公共云相比可扩展性较低 |
| 易于管理 | 提供自助服务和自动化功能 | 复杂的持续维护和管理需要专业知识 |
二、本地部署 AI 的优势与劣势（概述）：
无论选择哪种具体解决方案，在本地部署 AI 都具有一系列总体优势。主要动机通常是通过将敏感信息保存在自己的基础设施中，组织可以获得增强的数据安全性和控制力。这种直接控制还简化了对行业特定法规和数据驻留法律的遵守，对于要求实时处理和最小延迟的应用程序，本地部署可以通过避免网络延迟来提供卓越的性能。此外，组织可以灵活地定制其基础设施，以满足其 AI 工作负载的精确要求。对于一致、大容量的 AI 任务，与云服务的变动费用相比，对本地基础设施的前期投资可以转化为更低的长期运营成本。最后，一些组织可以利用其现有的、未充分利用的 IT 基础设施来启动 AI 项目，从而有可能减少初始资本支出。
但是，内部部署 AI 也存在明显的缺点。购买硬件、软件许可证和设置必要基础设施的高昂前期成本可能是一个主要障碍。扩展内部基础设施以适应波动的工作负载或不断增长的数据需求可能具有挑战性、成本高昂且耗时。维护基础设施的持续责任和费用（包括硬件维修、软件更新、安全补丁、功耗和冷却）增加了运营负担。一支在 AI、机器学习操作、硬件管理和网络安全方面拥有专业知识的熟练 IT 团队对于有效管理内部 AI 环境至关重要。与云提供商相比，内部部署通常对预先训练的 AI 模型和服务的访问有限。最后，AI 技术的快速发展可能导致内部硬件相对较快地过时，需要不断投资升级才能保持竞争力。
在本地部署人工智能的基本决定取决于在增强控制、安全性和潜在的长期成本效益的愿望与大量的前期投资、持续的管理责任以及与基于云的替代方案相比的可扩展性限制之间的核心权衡。
三、供本地部署的免费 AI 工具和框架：
考虑在内部部署 AI 的企业可以利用各种免费和开源工具和框架来启动和开发其 AI 功能，而无需承担大量的软件许可成本。
- TensorFlow：TensorFlow 由 Google 开发，是一种被广泛采用的开源机器学习框架，以其在开发和部署尖端机器学习模型方面的多功能性和效率而闻名。它支持 Python 和Javascript等编程语言，允许开发人员创建可以在不同平台上运行的模型。TensorFlow 使用数据流图进行操作，并受益于庞大而活跃的社区以及大量预构建模型和工具库。它特别适合数值计算和大规模机器学习任务。TensorFlow 可以在本地部署，TensorFlow Enterprise 发行版为本地部署提供企业级支持和性能。它的可扩展性使其能够处理大量数据，使其适用于复杂模型。然而，由于 TensorFlow 的 API 级别较低，并且主要关注数值数据而非符号推理，因此对于初学者来说可能比较复杂。TensorFlow 中的 GPU 编程也主要限于 NVIDIA GPU 和 Python 语言。
- PyTorch ：PyTorch是另一个流行的开源深度学习框架，以其直观的界面和动态计算图而闻名，有助于更轻松地进行调试并提供一种更具适应性的深度学习模型构建方法。它与 Python 库无缝集成，并为 GPU 加速提供出色的支持，使模型训练和实验快速而高效。PyTorch广泛用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等任务，并受到研究人员和开发人员的青睐，可用于快速进行原型设计。尽管PyTorch主要侧重于云部署，但它也可以在本地部署，并且有资源可帮助将其与现有基础设施集成，以实现可扩展的 AI 应用程序。一个潜在的限制是，对于非常大的模型， PyTorch 的性能可能低于 TensorFlow，而且它的主要关注点仍然在深度学习领域，这使得它在更广泛的经典机器学习任务中用途不那么广泛。此外， PyTorch内通常需要第三方工具进行可视化，而处理极大的数据集时性能可能会下降。
- scikit learn： scikit-learn 是一个基于 Python 的开源库，专为分类、聚类和回归等经典机器学习任务而设计。它以其用户友好的界面和全面的算法而闻名。可以使用 pip 和conda等包管理器轻松将 scikit-learn 安装在本地机器或服务器上，这使其非常适合本地部署。为了增强性能，可以通过 RAPIDS cuML等库使用 GPU 加速 scikit-learn。在各种环境中大规模部署 scikit-learn 模型也是可行的，包括本地服务器。然而，scikitlearn主要关注经典机器学习，这意味着它可能不是处理复杂深度学习模型的最佳选择。
- 其他相关的开源工具和平台：除了这些核心框架之外，其他开源工具对于本地 AI 部署也很有价值。 H2O.ai 开源（H2O-3）是一个具有线性可扩展性的分布式内存机器学习平台，支持多种算法和自动机器学习（ AutoML ）功能，并且可以部署在各种本地基础架构上。Kubeflow 是一个在 Kubernetes 上运行的MLOps平台，支持在本地环境中部署、管理和扩展机器学习工作流。MLflow是一个机器学习平台，用于跟踪实验、管理模型和简化 ML 生命周期，使其适合在本地使用。Keras通常用作 TensorFlow 和PyTorch的高级 API ，它本身是一个开源神经网络库，可简化深度学习模型的构建和训练，并且可以在本地设置中使用。
这种由免费和开源 AI 工具组成的强大生态系统大大降低了企业在自己的基础设施上探索和实施 AI 的初始财务障碍。这些工具涵盖了广泛的机器学习和深度学习任务，为许多 AI 计划提供了经济高效的起点。
四、免费AI工具在企业本地设置中的适用性和局限性：
免费的 AI 工具和框架为开展本地 AI 计划的企业提供了重要的适用性。它们非常适合在本地基础架构上进行初始原型设计、模型开发和实验，而无需承担软件许可成本的直接负担。这些工具通常在特定的 AI 任务中表现出色，例如使用PyTorch进行图像分类、使用 scikit-learn 进行欺诈检测或使用 TensorFlow 构建复杂模型，提供针对这些领域量身定制的全面功能。它们还为企业内的数据科学家和工程师提供了一个宝贵的平台，让他们可以在实际环境中学习和发展 AI 技能。这些工具是开源的，具有高度的可定制性，使组织能够根据其独特的业务需求定制 AI 模型和工作流程。此外，其中许多工具旨在与现有企业 IT 基础架构集成，其本地部署功能就是明证。
但是，在企业内部环境中依赖免费 AI 工具也有局限性。主要挑战通常是支持和维护的责任。虽然通常可以获得社区支持，但它可能无法提供与商业支持相同级别的响应能力或有保证的帮助。在内部环境中使用这些工具实现企业级可扩展性也可能很复杂，需要仔细的基础设施规划和内部专业知识。将这些单独的工具集成到具有模型管理、部署管道和监控等功能的有凝聚力的企业 AI 平台中可能需要大量的内部开发工作。这些工具的免费版本可能缺少商业 AI 平台中的一些高级、企业特定功能，例如集中式管理控制台、为大型组织设计的强大安全控制或针对特定行业量身定制的预构建解决方案。管理不同开源库之间的依赖关系并确保它们的兼容性也是一项不简单的任务，需要专门的努力。最后，有效利用这些强大的工具需要一支具备数据科学、机器学习和软件工程专业技能的团队，而企业内部是否拥有此类专业知识可能是一个限制因素。
虽然软件本身是免费的，但在企业内部环境中使用这些工具的总拥有成本可能相当高。这包括雇用或培训专业人员、建立和维护必要的基础设施以及可能开发内部解决方案以满足开源产品未涵盖的企业级需求的相关成本。因此，选择在企业内部部署中大量依赖免费 AI 工具需要做出战略决策，仔细考虑组织的内部技术能力、AI 目标的范围和复杂性以及他们独立管理整个 AI 生命周期的意愿。
五、本地 AI 解决方案的比较分析：
选择最合适的本地 AI 解决方案需要仔细评估各种因素，包括初始和持续成本、性能要求、易用性、可扩展性需求、所需的定制级别以及安全性考虑。下表从这些关键维度对 GPU 服务器、本地 AI 设备和私有云 AI 平台进行了比较概述：
| 特征 | GPU 服务器 | 本地人工智能设备 | 私有云 AI 平台 |
| 初始成本 | 非常高 | 中等的 | 高的 |
| 持续成本 | 高的 | 中等的 | 高的 |
| 表现 | 非常高 | 中至高 | 高的 |
| 易于使用 | 低的 | 中等的 | 中至高 |
| 可扩展性 | 有限的 | 缓和 | 缓和 |
| 定制 | 非常高 | 缓和 | 高的 |
| 安全 | 非常高 | 高的 | 非常高 |
这种比较强调了没有一种单一的内部部署 AI 解决方案具有普遍优势。最佳选择取决于企业的特定优先事项和约束。例如，如果组织拥有管理预算和专业知识，那么优先考虑最高性能和定制以应对苛刻的 AI 工作负载的组织可能会倾向于 GPU 服务器。寻求更集成、更易于管理的内部部署 AI 切入点且运营成本可能更低的企业可能会发现本地 AI 设备更具吸引力。需要在其自己的基础设施内具有强大安全性、定制化和类似云的体验的综合 AI 平台的公司可能会选择私有云解决方案，承认更高的初始投资和管理开销。
关于采用哪种内部部署 AI 解决方案的决定应与企业的独特需求进行战略协调。这包括彻底了解其数据的敏感性、AI 应用程序的性能要求、预算限制、可用的内部技术专长水平以及长期可扩展性目标。
六、混合云作为补充方法：
混合云将本地基础设施与基于云的资源相结合，为追求本地 AI 的组织提供了一种互补方法。这种模式允许企业利用两种环境的优势，从而有可能减轻纯本地策略的一些限制。
在本地 AI 环境下，混合云的一个主要优势是增强了可扩展性。组织可以利用云的庞大资源执行模型训练等计算密集型任务，或处理可能超出其本地容量的工作负载突然激增的问题。混合云还可以通过允许企业战略性地分配工作负载、在本地运行敏感数据或一致工作负载，同时利用云实现可变或突发容量，从而实现成本优化。维护数据主权和合规性是另一个重要优势，因为敏感数据可以保存在本地以满足监管要求，而其他 AI 任务则在云中执行。此外，混合云提供了更大的灵活性和敏捷性，使组织能够为每个工作负载选择最合适的环境，并按照自己的节奏对其基础设施进行现代化改造。最后，混合方法可以访问云提供商提供的高级 AI 服务和预训练模型，而这些服务和模型在纯本地设置中可能会受到更多限制。
但是，采用混合云策略来部署本地 AI 也会带来潜在的缺点。实施和管理混合环境可能很复杂，需要仔细规划、集成本地和云网络以及专业技能。由于需要跨多个环境管理数据和工作负载，因此安全性可能是一个问题，如果安全策略不一致，则可能会导致漏洞。集成本地和云网络以确保安全高效的数据传输也可能具有挑战性。在本地和云之间传输大型数据集可能会产生成本并可能引入延迟，这对于某些 AI 应用程序可能至关重要。实现全面的可视性并管理混合基础设施中的资源也可能很复杂，通常需要专门的工具和平台。
混合云为企业提供了一种战略途径，通过利用云的可扩展性和高级服务，同时保留对敏感数据的控制，可以增强其内部部署的 AI 功能。然而，这种方法需要仔细考虑实施、安全管理和网络集成方面增加的复杂性。
七、结论和建议：
选择合适的本地 AI 解决方案需要全面了解每个选项的成本、性能、易用性、安全性和可扩展性之间的权衡。企业必须仔细考虑其特定的业务需求、数据的敏感性、监管要求和现有的 IT 基础设施能力。
对于处理高度敏感数据并面临严格合规性要求的组织，GPU 服务器或私有云平台可提供最高级别的控制和安全性。对于拥有持续大量 AI 工作负载并寻求长期成本节约的企业来说，投资 GPU 服务器将会大有裨益，前提是他们拥有管理所需的专业知识。如果组织希望以更简单且更具成本效益的方式切入内部 AI，本地 AI 设备可能会是一个合适的选择。对于那些需要云的可扩展性和高级服务，同时又需要控制敏感数据的企业，应考虑采用混合云方法，并仔细评估相关的复杂性。预算有限且希望在内部试验 AI 的企业可以从 TensorFlow、 PyTorch和 scikit-learn 等免费开源工具开始，但要牢记支持和可扩展性方面的潜在限制。
最终，在制定任何内部部署 AI 战略之前，对现有 IT 基础设施和内部专业知识进行全面评估至关重要。强烈建议采用分阶段的方法，从试点项目开始，并根据业务需求和所获得的经验逐步扩展。
决策过程应该基于对可用的内部部署 AI 解决方案、它们各自的优势和劣势、免费工具的作用以及每种选择对企业独特环境的战略意义的充分了解。