Cloud, locale o on-premise non è una scelta ideologica: è un trade-off tra qualità, costo, privacy, latenza e manutenzione. La risposta giusta dipende dai dati che tratti e dai vincoli reali, non dalla moda del momento.
AI cloud
I modelli via API (OpenAI, Anthropic, Google) offrono la qualità più alta senza gestire infrastruttura. Paghi a consumo e scali subito. In cambio, i dati lasciano il perimetro aziendale e dipendi dal vendor.
- Pro: massima qualità, zero gestione infra, time-to-market rapido
- Contro: dati verso terzi, costo per token, lock-in, dipendenza dalla rete
AI locale / on-premise
Modelli open source serviti su hardware proprio (Ollama, vLLM) tengono i dati dentro il perimetro. Sono adatti quando privacy, latenza o controllo sono prioritari, ma richiedono GPU, competenze e manutenzione.
- Pro: dati che non escono, costo prevedibile, controllo totale, offline
- Contro: qualità spesso inferiore ai migliori modelli cloud, gestione hardware, serving
Architettura ibrida
Nella pratica molte aziende combinano i due mondi: modello locale per dati sensibili e task semplici, modello cloud per ragionamenti complessi. Un router smista la richiesta al modello giusto in base a sensibilità del dato e difficoltà del compito.
dato sensibile → modello locale (on-premise)task complesso → modello cloud di puntaalto volume/semplice → modello piccolo ed economico
In sintesi
- La scelta dipende da dati, privacy, latenza, costo e competenze, non dalla moda.
- Cloud = qualità e velocità; locale = controllo e dati che non escono.
- L'ibrido con routing è spesso la soluzione più razionale.
- L'AI locale ha un costo nascosto: hardware, serving e manutenzione.
FAQ tecniche
L'AI locale è più sicura?
È più riservata perché i dati non escono dal perimetro, ma “sicura” dipende dalla configurazione: accessi, logging e hardening valgono anche on-premise.
Un modello open source locale è abbastanza buono?
Per molti task (classificazione, estrazione, RAG su domini chiusi) sì. Per ragionamenti complessi i migliori modelli cloud restano avanti. Si valuta con un test sul caso reale.