"L'IA en tant que service" = appelant un point de terminaison.

Vous louez le cerveau de quelqu'un d'autre. Tous les calculs, inférences et mémoires se trouvent dans un centre de données que vous ne contrôlez pas.

Maintenant imaginez le contraire :

Au lieu de sous-traiter chaque calcul, votre agent se construit à partir des parties dont il a besoin.

Lorsqu'il rencontre un problème, il ne se contente pas de "chercher le point de terminaison."

Il demande des composants - des poids de modèle spécifiques, des routines, des ensembles de données - et assemble le reste localement.

Vous n'avez pas besoin de choisir entre :

«Tout local» (lent et gourmand en énergie)
vs
« Tout dans le cloud » ( cher et pauvre en confidentialité )

Vous pouvez avoir les deux, mais de manière intelligente.

1) Inférence critique localement

Tout ce qui touche votre identité, vos données, vos préférences fonctionne sur votre appareil. Pas de voyages aller-retour, pas de fuites, pas d'hypothèses de confiance.

2) Calcul intensif à distance

Entraînement de modèle, tâches à grand contexte - déchargées à un réseau distribué de GPU ou de nœuds.

Vous gardez la sauce secrète ; le travail lourd se fait ailleurs.

La latence diminue, la confidentialité augmente, le coût se déplace.

C'est à ce moment que l'intelligence devient portable.

Ceci est hybride par conception.