大型語言模型 (LLM) 正在推動現今的 生成式 AI 應用，從聊天機器人到企業助理。雖然雲端部署仍是預設選項，但並非所有工作負載都能從將資料傳送到集中式伺服器中獲益。對於即時推論、資料隱私或離線情境，邊緣 LLM 將 AI 更貼近資料來源。隨著模型部署的擴大，在雲端和邊緣之間做出選擇成為一項策略性決策，這項決策受到效能、成本和控制的驅動。同時，小型語言模型 (SLM) 正作為邊緣裝置的輕量級替代方案出現，能夠在緊湊型裝置上實現高效、特定任務的 AI。
用於大型 AI 應用程式的雲端 LLM 部署
大型語言模型 (LLM) 通常包含數十億到數千億個參數，最常部署在雲端 AI 基礎設施上。這些基於雲端的 LLM 部署依賴於龐大的 GPU 集群、高頻寬網路和大規模儲存，以支援進階 AI 模型的訓練和推論。
雲端 LLM 非常適合需要跨多個行業的廣泛語言理解的大型 AI 應用程式，包括客戶服務聊天機器人、SaaS AI 平台、內容生成工具和企業虛擬助理。透過在雲端託管 LLM，組織可以輕鬆擴展 AI 工作負載，利用託管 AI 服務，並存取最新的模型更新，而無需內部部署硬體。
雲端 LLM 部署的限制
隨著企業採用率的擴大，越來越多的組織遇到單靠雲端基礎設施可能無法完全解決的限制，特別是在資料隱私、延遲、營運成本、客製化和合規性方面。
這些挑戰包括：
- 資料隱私： 敏感資料必須傳輸到第三方伺服器，這對受監管行業造成擔憂
- 延遲： 雲端推論依賴於網路穩定性，使即時處理對於時間敏感的應用程式變得困難
- 成本： 持續的推論工作負載會導致高昂且不可預測的雲端運算費用
- 控制： 自訂或微調模型以用於特定企業任務的靈活性有限
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合規性： 日益增加的 AI 法規要求對資料駐留和模型治理進行更嚴格的控制。
企業對私人 AI 的需求日益增長
這些挑戰現在正推動對私人 AI 部署日益增長的興趣，組織可以在自己的基礎設施上運行 AI 模型——無論是在本地還是邊緣。私人 AI 允許企業：
- 完全控制敏感資料
- 為特定任務要求客製化模型
- 遵守資料駐留和主權法規
- 減少對第三方基礎設施的依賴
- 降低長期營運成本
- 直接在資料來源實現即時 AI 推論
用於私人、低延遲 AI 的邊緣 LLM 部署
邊緣 LLM 部署將大型語言模型更接近資料產生和決策制定的位置——直接在本地伺服器、邊緣 AI 電腦或工業系統上運行。邊緣 LLM 不依賴雲端基礎設施，而是局部處理資料，同時提供進階 AI 功能。邊緣 LLM 越來越多地應用於製造、醫療保健、交通運輸、國防和智慧城市等行業，在這些行業中，AI 工作負載需要即時推論、嚴格的資料處理和持續運作，即使在網路連線有限或不可靠的環境中也是如此。
在邊緣運行 LLM 需要專門的硬體來支援高效能推論，包括配備 GPU、AI 加速器或 NPUs 的邊緣伺服器，這些伺服器針對語言模型工作負載進行了優化。
邊緣 LLM 與 SLM：為邊緣選擇正確的 AI 模型
在邊緣，邊緣 LLM 和 SLM 之間的主要區別在於其部署範圍——特別是所需的運算能力水平以及它們預期運行的環境。邊緣 LLM 是大型語言模型的縮小版，通常包含數十億到數百億個參數。它們部署在配備 GPU 或 AI 加速器的高效能邊緣伺服器上。這些系統專為運算密集型環境而設計，例如本地資料中心、工業控制室或智慧基礎設施中心——這些環境具有支援大型模型的空間、電力和散熱資源。
例如，Premio 的 LLM-1U-RPL 系列 提供緊湊而強大的 1U 邊緣 AI 機架式伺服器，適用於在邊緣運行 LLM 的企業。它專為本地 LLM 推論而設計，支援高達 NVIDIA RTX 5000 Ada GPU，並能夠處理高達 400 億個參數的模型。它在智慧製造、國防系統和私人企業 AI 等環境中提供高吞吐量效能，在這些環境中，低延遲、資料隱私和運算密度至關重要。
小型語言模型 (SLM) 另一方面，它們專為輕量級、特定任務的推論而設計。SLM 具有少於 100 億個參數，經過優化，可直接部署在嵌入式裝置、工業電腦和行動邊緣平台上。其低運算和功耗要求使其成為分散式邊緣環境的理想選擇，例如工廠車間、機器人系統或遠端安裝，在這些環境中，空間、熱餘裕和連線能力有限。
對於特定任務的 SLM 部署，由 NVIDIA® Jetson AGX Orin™ 驅動的 JCO-6000-ORN 系列 專為緊湊型邊緣 AI 而設計。它具有高達 275 TOPS 的 AI 效能，可高效運行針對裝置上推論進行優化的小型語言模型 (SLM)。這使其非常適合機器人、AMR、智慧視覺系統和工業自動化中的即時任務，在這些任務中，快速回應、低功耗和堅固的可靠性在邊緣至關重要。
簡而言之，邊緣 LLM 為集中式邊緣節點提供服務，而 SLM 最適合在受限的邊緣環境中進行分散式、裝置級別的 AI 推論
雲端 LLM、邊緣 LLM 和 SLM 的實際應用案例
| 部署 | 典型應用案例 |
|---|---|
| 雲端 LLM | 公共聊天機器人、SaaS AI 平台、AI 內容工具、企業知識搜尋 |
| 邊緣 LLM (大型) | 私人企業代理、處理敏感資料的 AI 助理、安全環境 |
| 邊緣 SLM | 工業自動化、即時品質控制、機器人、醫療保健裝置、AGV/AMR、工廠系統 |
混合式 AI 部署：結合雲端 LLM 和邊緣推論
您還可以透過混合方法結合雲端和邊緣部署，這種方法在企業中越來越受歡迎。此策略利用了每個環境的優勢：
- 訓練和基礎模型更新在雲端處理，那裡擁有大規模的運算資源。
- 推論和即時回應在邊緣使用較小、針對任務優化的模型執行。
結論：
- 雲端 LLM 非常適合需要大規模運算和集中式基礎設施的大型通用應用程式。
- 邊緣 LLM 為邊緣的高效能、隱私敏感型推論提供了解決方案，在這種情況下，局部控制和低延遲至關重要。
- SLM 能夠在緊湊型邊緣裝置上直接實現高效、特定任務的 AI，將智慧帶到空間、電源和連線能力有限的環境中。
隨著小型語言模型的不斷發展和邊緣硬體的日益強大，將 AI 部署到更靠近資料產生的地方不再是未來的概念，它正在發生。無論您是構建即時機器人、工廠 AI 系統還是私人企業代理，了解模型大小如何影響部署範圍是做出正確基礎設施選擇的關鍵。