I Compromessi Fondamentali
La scelta tra IA cloud e deployment on-premise è una delle decisioni architetturali più importanti per le aziende. L'IA cloud offre scalabilità elastica, accesso ai modelli frontier senza sforzo di addestramento e basso investimento iniziale. L'on-premise offre controllo totale dei dati, costi operativi prevedibili su scala e la capacità di lavorare su dati sensibili senza esposizione esterna.
Fattori Decisionali
La sensibilità dei dati è spesso determinante: settori come sanità, finanza e difesa hanno requisiti stringenti che richiedono deployment on-premise o cloud privato. Le caratteristiche del carico di lavoro sono importanti — carichi variabili favoriscono l'elasticità del cloud; carichi ad alto volume prevedibili preferiscono l'efficienza on-premise. I requisiti di latenza per il deployment in tempo reale favoriscono spesso il deployment edge o on-premise.
Strategie Ibride
La maggior parte dei deployment aziendali combina entrambi gli approcci: servizi cloud per la prototipazione rapida e carichi di lavoro variabili, modelli self-hosted per carichi di produzione sensibili o ad alto volume. Questa strategia ibrida ottimizza sia i costi sia la conformità normativa.