In un'era dominata dai modelli LLM cloud ad alte prestazioni, le imprese si stanno sempre più spostando verso il deployment locale e Pesi Aperti modelli. Questo cambiamento è una necessità strategica guidata da tre fattori critici.
1. Il Dovere della Privacy
Stringenti vincoli aziendali sulla privacy e il rischio di fuga di dati rendono il processamento basato sul cloud un rischio per informazioni sensibili. Deployment locale garantisce che i dati proprietari non lascino mai l'infrastruttura interna.
2. Il Muro dei Costi
Mentre le API cloud sono facili da avviare, la scalabilità della "Fase 5" porta spesso a fatture esorbitanti e cumulatively elevate in termini di token. I modelli locali consentono costi fissi per l'infrastruttura indipendentemente dal numero di richieste.
3. Necessità di Resilienza e Funzionamento Offline
L'IA di livello enterprise richiede un'uptime del 100% e la capacità di funzionare senza connessione Internet esterna. Il deployment locale offre un controllo totale sulla disponibilità e sulla latenza.
Differenza Chiave: Sottigliezza Licenze
- Open Source (definizione OSI): Include il codice di addestramento, i dataset e diritti non restrittivi.
- Pesi Aperti: I parametri del modello sono pubblici, ma il codice di addestramento o l'uso commerciale potrebbero essere limitati.
Deployment Locale. È l'unica modalità per soddisfare i severi requisiti di privacy e preoccupazioni riguardo alle fughe di dati nell'elaborazione dei record dei pazienti.
Pesi Aperti. Anche se il modello è accessibile, le restrizioni sul codice di addestramento e sull'uso impediscono che sia pienamente Open Source secondo le definizioni OSI.