"AI sebagai layanan" = memanggil sebuah endpoint.

Anda sedang menyewa otak orang lain. Semua perhitungan, inferensi, dan memori berada di pusat data yang tidak Anda kendalikan.

Sekarang bayangkan sebaliknya:

Alih-alih mengalihdayakan setiap perhitungan, agen Anda membangun dirinya sendiri dari bagian-bagian yang dibutuhkannya.

Ketika menghadapi masalah, itu tidak hanya "memanggil endpoint."

It asks for components - specific model weights, routines, datasets - and assembles the rest locally.

Anda tidak perlu memilih antara:

“Semua-lokal” ( lambat dan boros energi )
vs
“All-cloud” (mahal dan kurang privasi)

Anda bisa memiliki keduanya, tetapi dengan alokasi yang cerdas:

1) Inferensi Kritis Secara Lokal

Apa pun yang menyentuh identitas Anda, data Anda, preferensi Anda berjalan di perangkat Anda. Tidak ada perjalanan bolak-balik, tidak ada kebocoran, tidak ada asumsi kepercayaan.

2) Komputasi Berat Jarak Jauh

Pelatihan model, tugas konteks besar - dialihkan ke jaringan terdistribusi GPU atau node.

Anda menyimpan resep rahasianya; pekerjaan berat terjadi di tempat lain.

Latensi turun, privasi meningkat, biaya bergeser.

Ini adalah ketika Intelijen menjadi portabel.

Ini adalah hibrida berdasarkan desain.