我做银行跟政府 都做地端
没人在用云端
有资安的问题
去算TCO
云端在第一年后 就爆掉
但是地端performance 根本不够
我们用 L20 两片都只能满足60 人 同时
后来解法
我自建机房 GB300 rack 两组
用月租金算给银行 可以分享好几家
你说是云 这种混合云
以后银行喜欢 也可以自建 我们在整套移转
银行怕的是资料外泄
所以我用封闭云可以过 FIPS
但是最终解还是要有edge
不过现阶段的硬件都不成熟
我们看一个示例
进线服务后 要满足客户情绪侦测
又要做TTS
前端 ASR 地端就延迟回应很久
LLM BI 还好
TTS 反应也无延迟
最后客户就觉得 跟一个假人在讲话
云端整个很流畅 跟朋友讲话一样
结论云太贵 地太慢
最终还是要地
※ 引述《TonyQ (得理饶人)》之铭言：
: 现在还在算 AI 的 CP 值？
: 我觉得现在个体户在当前这个AI环境，用 AI 还在搞 CP 值
: 是很莫名其妙的事情。别再想着贪小便宜了，这世界最贪小便宜
: 的方案就是目前表面上看起来相对贵的那个方案。
: 之前不一样。AI 不好用、没有安全的多 token 环境、
: API key 外泄风险高，那时候小心计算 token 是合理的。
: 但现在有稳定可靠便宜的官方方案了，为什么不赶快跟上？
: 事实上，现在是最划算的时候。AI 厂商在抢市场，你买一块
: 他送你好几块。这种补贴期不会永远存在。
: ──
: “加值服务的真相”
: 那些加值服务、第三方转接服务，很多都在破坏这件事。
: 他们把厂商补贴给你的钱，换成他们口袋里的钱。
: 如果加值服务有明显的好——更好的接口、更强的整合、
: 省下大量时间——那值得。但如果只是换个皮加个壳，你付的钱
: 就是把厂商送你的补贴转手送给中间商。
: 你以为省钱，其实没有。
: ──
: “Local 方案：你真的需要吗？”
: 如果你是要提供服务的，考虑 local 方案没问题。你要对用户
: 负责，需要可控性和稳定性，这是合理的商业决策。
: 但如果你只是个开发者？或是想用 AI 处理文书杂务的人？
: 你用 AI 写 code、debug、产文件；或者整理会议纪录、
: 写 email、翻译——这些是你的工具，不是你交付给客户的服务。
: 这种情况，完全没必要考虑本地端。
: 本地端 LLM 跟云端顶级模型有明显差距。省那一点钱，换来
: 更差的产出、更慢的速度、还有维护环境的时间成本。不划算。
: NSFW 内容或者有机密机敏敏感内容除外，那只能走 local。
: 其他的，不用纠结。
: ──
: “AI 是现在最好的杠杆”
: 对高薪的工程圈来说，一点钱可以买回十倍以上的时间。
: 月薪十万，一小时值五六百。一个月花一千块订阅 AI，
: 省下两小时就回本了。
: 你应该做的是“争取杠杆的本钱”，让自己能毫无顾虑地用
: 最好的工具。不是研究怎么省那几百块。
: 现在很多人还没发现 AI 的威力，还在观望、挣扎。当他们
: 想通的时候，你已经跑了一整年。你知道怎么下 prompt、
: 什么任务适合丢给 AI、怎么整合进工作流程。
: 这个经验差距，不是想追就追得上的。
: ──
: “Token 只会越来越贵”
: 现在的价格是补贴价。等市场稳定、补贴退场，价格一定往上走。
: 所以趁 token 便宜的时候，把 token 换成真金白银。
: 用它接更多案子、产出更多内容、完成更多专案、学会更多技能。
: 把便宜的 token 转换成你口袋里的钱、履历上的经历、
: 脑袋里的知识。
: 重点是“用杠杆创造最大的生产力”，不是这边省那边省
: 只做到眼前的生产力。
: 接下来的赛局，很快就会变成比谁能创造更多的生产力。
: 现在就是练兵的时候。别省了，把杠杆催到底。
: ──
: “用最强的模型，没有例外”
: 原厂的 token 一定比较便宜。这是基本常识。
: 在还没有决定性的新模型出现之前，你该做的就是尽可能取得
: 最强的模型，在合理的价格。
: 相信我，如果真的有决定性的新模型出现，整个市场都会震动。
: 就跟 Opus 4.5 出来一样，你完全不用怕你错过。
: 那种等级的东西，不会悄悄发生。
: 现在这些最强模型价格都破盘到不行，你有什么本钱不用？
: 模型只有两种：能用的，跟不能用的。
: 不能用的模型，你只是在浪费时间，
: 做别人轻松就能超过你的事情。
: ──
: “至于那些自动化 Agent”
: 你需要的是一个听你话、能帮你搞定你要做的事情的工具，
: 还是一个在背景烧 token 猜你要啥的东西？
: 我是觉得你完全可以先掌握好前者。等到后者已经稳定到
: 不会太浪费你的 token，再来挑战。
: 没有多少事情是 agent 现在做得到、其他这些 IDE/工具
: 做不到的。你需要的只是一些被设计过的方案，或者是一个
: 以核心 model 整合为基础的方案——可以跟 Claude Max
: 这类方案整合的东西。
: 前者创造的生产力已经够多了。
: ──
: “怎么选方案”
: 只要你薪水超过六万，你完全值得花个 5%~10% 直上模型
: 原厂的高价方案。基本上都是赚得回来的。
: 低于六万的人，那就用 20u 方案，买两个，
: 把自己的需求先补起来。
: 不要用 API 计价，那条路的补贴极少。
: 然后一定要用 Claude Code、Codex CLI 之类的
: console agent 方案。总之就是要 agent 体系，
: VSCode 的 Claude Code 外挂之类的也算。
: 而且要原厂方案直供，因为 token 最便宜。
: 网页版要搞一堆输入，它能力又不能主动帮你确认，
: 用起来差异天差地远。完全是次等公民。
: 现在就是体验的时候了。
: 你不需要烦恼任何事情，即使是 console agent，
: 你依旧是回到最开始你认识的那个 LLM，打字跟他聊天，
: 告诉他你要什么，他会帮你达成。
: 你真的不需要理解那么多 AI 技术的原理，回到这个最原本的操作跟接口就好。

如果把地端做到和云端一样快，应该是地端贵吧

买断跟订阅的模式不一样

假议题 外不外流关键在人 有心手机就能外流

地没有比较便宜吧

地端搞DR看看谁贵？

资安根本话术假议题，然后地端自建AI 除非是影响类或特殊场域的训练，如果是自建语言模型根本浪费钱还在做白工，total cost更不用说。另外，地端的设备储存空间跟电费业者、训练的时间在算的时候都忽略，完全不在同一个基准

如果用开源模型能跑出什么厉害的推理？

你是不是不知道GB300价格，还在 GB300地端比云端便宜。这种规格，跑比云端慢？ 也是乱扯吧。结论：不懂GB300 2 rank价格在哪乱扯。没用，GB300搭建实测过地端在乱扯。一个rank gb300一千多万？ 真是笑死。拜托外行人别来乱扯啦。哪里买得到这种价格。你随便google一下，再来吹牛吧。真是笑死。现在吹牛都不愿意google查一下了。

你是在云端上租vm吧，会有这种结论，绝大多数都是这样

合规性的问题没有人不知道云端强很多 法规不允许就不能用

地端云端假议题到底有多云………………这是资安上 尤其国家计画上非常重要的考量虽然地端比较便宜这件事真的好奇怪 这肯定是不同规格吧不是每间公司或每个政府都和某些死老百姓一样不care资料被Google闻到爽的