"AI como serviço" = chamando um endpoint.

Você está alugando o cérebro de outra pessoa. Toda a computação, inferência e memória estão em um data center que você não controla.

Agora imagine o oposto:

Em vez de terceirizar cada cálculo, o seu agente constrói-se a partir das partes de que precisa.

Quando encontra um problema, não apenas "chama o endpoint."

Pede componentes - pesos de modelos específicos, rotinas, conjuntos de dados - e monta o resto localmente.

Você não precisa escolher entre:

“Todo-local” (lento e faminto por energia)
vs
“Todo em nuvem” (caro e pobre em privacidade)

Você pode ter ambos, mas de forma inteligente alocada:

1) Inferência Crítica Localmente

Qualquer coisa que toque a sua identidade, os seus dados, as suas preferências é executada no seu dispositivo. Sem idas e voltas, sem fugas, sem suposições de confiança.

2) Computação Pesada Remotamente

Treinamento de modelo, tarefas de grande contexto - transferidas para uma rede distribuída de GPUs ou nós.

Você mantém o molho secreto; o trabalho pesado acontece em outro lugar.

A latência diminui, a privacidade aumenta, os custos mudam.

É quando a Inteligência se torna portátil.

Isto é híbrido por design.