从云AI到“自有AI”——新选择的时代

首先，内部AI引入的流程背后存在三个问题：安全性、成本和可定制性。 通过拥有无需依赖外部云即可在内部完成的人工智能，可以实现稳定的运营成本，同时降低信息泄露的风险——这就是引入“内部人工智能”的吸引力。

什么是本地法学硕士：它与云人工智能有何不同

本地 LLM 是指在您自己的服务器或封闭的网络环境中运行的生成式 AI 模型。 最大的特点是它不像 ChatGPT 那样将数据发送到外部服务器，而是在内部基础设施上运行。

项目 云人工智能 本地法学硕士
管理运营 供应商依赖关系（例如 OpenAI） 内部运营
安全 提供外部传输 内部完成
初始成本 低成本 成本高
维护费用 每月订阅 电力和维护成本
可定制性 限制 高自由度

您可以滚动

云 AI 易于部署，并且始终拥有可用的最新模型，但它在数据处理和使用限制方面仍然存在限制。 另一方面，本地LLM可以在自己的环境中自由作，可以对模型行为和学习内容进行精细控制。 典型模型包括 Llama-4、Mistral、Qwen-Omni、Phi-3 和 GPT-oss，它们都达到了可以在自身环境中复制 GPT-4 级别性能的水平。

实施本地法学硕士的好处：确保安全和自由

实施本地 LLM 的最大优势是安全性和独立运营的自由。 首先，由于人工智能处理的数据不会离开公司，因此可以安全地处理个人信息、客户数据和内部文件。 这在金融、医疗保健和政府等需要严格信息控制的行业尤其具有重要优势。

此外，通过不断根据您自己的数据训练模型，您可以构建反映您所在行业独特专业知识和写作风格的“内部专业人工智能”。 它还可以离线运行，即使在互联网连接有限的封闭网络环境中也能稳定运行。

近年来，模型的权重不断提高，现在可以用一两个GPU构建具有足够推理性能的本地环境。 这导致了即使对于中型公司来说也具有现实的部署线。

成本结构：云人工智能与本地法学硕士

在考虑引进时，“成本”是不可避免的。 云 AI 和本地 LLM 的支出结构截然不同。

云AI的成本结构很简单，由订阅（按月计费）和代币使用情况决定。 初始成本降低，但您使用的用户和使用量越多，随用随付的费用就越多。

另一方面，本地 LLM 的成本结构如下所示：

  • 初始成本：GPU服务器（例如，RTX 4090×4配置约300万日元）
  • 维护成本：电力和冷却成本、维护成本以及作人员的人工成本
  • 续订成本：管理模型更新和新的训练数据

比较如下：

观点 云人工智能 本地法学硕士
初始成本 数万日元 约300万日元
维护费 按月计费 电力和维护成本
可扩展性 高（自动扩展） 生成规模相关
安全 供应商依赖关系 内部完成

您可以滚动

乍一看，本地 LLM 可能看起来很昂贵，但在某些情况下，通过长期使用，总拥有成本 （TCO） 可以在三年内逆转。 特别是对于安全要求严格的大公司和组织来说，在使用云时，包括审计和合同成本时，本地化往往能带来稳定的运营。

本地LLM实施流程及注意事项

在实施本地 LLM 时，明确的目标和循序渐进的实施至关重要。

第一步：明确
目的首先限制人工智能的使用范围，例如“总结内部文件”、“客户通信”和“设计支持”。

第二步：模型选择 比较
开源（Llama-4、Mistral 等）和商业本地模型（gpt-oss 等），选择符合您要求的模型。

第 3 步：构建
环境 构建 GPU 服务器和执行环境，例如 Docker、Ollama 或 vLLM。 最近，GUI管理工具得到了增强，非工程师也可以作的情况越来越多。

步骤4：指定安全措施
、访问权限、日志管理和模型更新的程序。 对于内部控制，需要一个能够审计人工智能输出内容的系统。

第五步：运营和教育
不仅要向IT部门提供人工智能利用教育，还要向使用人工智能的每个部门提供人工智能利用教育。 将模型更新和维护作为“作例程”非常重要。

值得注意的是，法学硕士的发展非常迅速。 需要一个在模型更新前提下设计的灵活作系统。

案例研究：即使在中型公司中也是如此

越来越多的公司已经实施了本地法学硕士，并看到了成果。

  • 制造公司A：学习设计图纸和规格，自动化图纸QA。 在内部网络内安全运行，将设计人员搜索时间减少约 60%。
  • 金融公司 B：AI 协助内部法律检查，无需向外界发送客户数据。 通过金融厅审查，运营成本每年降低40%。
  • 地方政府 C：在禁止云连接的网络环境中，我们部署人工智能来响应本地员工的询问。 数百名员工使用一台服务器。

在所有情况下，我们都实现了“响应速度快”、“易于应对审计”和“无需安全审查”的效果。 特别是近年来的轻量级模型，即使在双GPU配置下，也表现出了与云ChatGPT相当的性能，并且在成本和性能方面正在成为现实的解决方案。

总结：迈向“拥有”AI时代

直到现在，AI都是“借用”的。 然而，近年来，人工智能已经演变成一种“值得拥有和培育的资产”。 内部运营人工智能不仅仅是为了降低成本，还是为了做出战略决策，以确保信息控制、技术独立性和竞争优势。

采用本地法学硕士的公司正在创建一个循环，将人工智能嵌入其文化中，并将员工知识返回给人工智能。 “如何设计和保护人工智能”而不是“如何使用人工智能”——这是决定公司在下一个时代的力量的主题。 不依赖外界，自己动脑筋。 这才是选择拥有“内部AI”的真正含义。