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本地生成 AI：塑造智能部署的未来
2024 年见证了生成式人工智能领域的重大转变。虽然 GPT-4 等基于云的模型不断发展，但直接在本地设备上运行强大的生成式人工智能正变得越来越可行和有吸引力。这种生成式人工智能的本地执行可以改变小型企业、开发人员和日常用户从人工智能中受益的方式。让我们探索 […] 文章《本地生成式人工智能：塑造智能部署的未来》首次出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI2024 年将见证生成式 AI 格局的重大转变。虽然 GPT-4 等基于云的模型不断发展，但直接在本地设备上运行强大的生成式 AI 正变得越来越可行和有吸引力。这种生成式 AI 的本地执行可以改变小型企业、开发人员和日常用户从 AI 中受益的方式。让我们来探索这一激动人心的趋势的关键方面。
摆脱对云的依赖
传统上，生成式 AI 依靠云服务来获得计算能力。尽管云推动了重大创新，但它在部署生成式 AI 应用程序方面面临着多项挑战。数据泄露事件的增多加剧了人们对保护敏感信息安全的担忧。使用设备上的 AI 在本地处理数据可最大限度地减少对外部服务器的暴露。
基于云的 AI 还需要解决延迟问题，导致响应速度变慢和用户体验不够流畅。设备上的 AI 可以显著减少延迟，提供更快的响应和更流畅的体验，这对于自动驾驶汽车和交互式虚拟助手等实时应用尤为重要。
基于云的 AI 面临的另一个关键挑战是可持续性。数据中心是云计算的支柱，以高能耗和大量碳足迹而臭名昭著。随着世界努力应对气候变化，减少技术对环境的影响已成为重中之重。本地生成 AI 提供了一种引人注目的解决方案，减少了对能源密集型数据中心的依赖，并最大限度地减少了对持续数据传输的需求。
云计算成本是另一个重要因素。虽然云服务很强大，但它们可能很昂贵，尤其是对于连续或大规模的 AI 操作而言。通过利用本地硬件的强大功能，公司可以降低运营成本，这对于可能发现云计算成本过高的小型企业和初创企业尤其有利。
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