AI / 部署选择
本地 AI 和云端 AI 怎么选：先看资料、任务和使用人数
从资料范围、任务质量、设备资源、使用人数与维护成本，判断本地 AI、云端 AI 和混合部署分别适合什么场景。
先确定任务，再决定在哪里运行
本地 AI 在自己的电脑或服务器上完成推理，云端 AI 使用服务商提供的计算资源。两种方式都可以用于资料问答、文字整理和编程辅助。选择时，先写清一个需要完成的任务，例如查询产品手册、整理会议纪要，或为售后回复生成草稿。
把十几条有代表性的问题和预期结果留下来，再比较不同方案的表现。回答是否正确、能否核对来源、等待多久，比只看模型参数或一次顺畅演示更有判断价值。
资料允许去哪里，要沿整个流程检查
如果资料必须留在指定网络内，就要同时检查模型推理、文档识别、知识检索、插件和日志的处理位置。界面安装在本机，并不能说明后面的每个服务都在本地。
以 Ollama 为例，官方区分了本地模型与云端模型，并提供关闭云端功能的设置（官方说明）。选择本地模式后，接入的其他应用是否仍调用外部服务，还需逐项核对。使用云端方案时，则应明确哪些资料会被发送、账号由谁管理，以及服务的数据处理条款。
设备能启动模型，还要看实际负载
不要仅凭显存容量判断一台设备是否够用。同一个模型，输入长度、同时使用人数和任务类型不同，等待时间与资源占用也会变化。Ollama 的官方说明也将并行请求和上下文长度列为影响内存需求的因素（并行处理说明）。
试用时，可以先让一个人完成日常任务，再按预计人数增加同时请求；记录响应时间、失败次数和设备占用。偶尔使用与连续多人使用，对设备和维护的要求不同。不要把单人演示的结果直接写成团队承载能力。
成本不只有购买设备或调用费用
本地方案要考虑设备、电力、备份、更新和故障处理；云端方案要考虑持续使用费用、网络条件、服务限额和数据管理。比较时用同一批任务、同一段使用周期，记录总成本与完成质量。
混合部署也可以考虑：按资料权限和任务要求选择处理位置。但分流规则应清楚，敏感内容不能因为本地服务暂时不可用，就自动转发到外部服务。
一个小范围试用足够暴露关键问题
第一轮可以只选一个团队、一类资料和一个固定任务。验收时除了正常回答，还应测试资料不足、服务不可用、无权限访问，以及更新后能否继续工作。
对苏州及江浙沪的本地 AI、Agent 与知识库项目，设备和部署方式都应围绕实际工作选择。先留下可重复的测试结果，再扩大使用范围，通常比一开始买齐全部设备更容易控制投入。
资料参考
