ChatGPT、Claude、Gemini 等生成式 AI 已經成為許多人工作上的好幫手，但對企業來說，把客戶資料、合約、財務報表或內部文件上傳到雲端服務，常讓人擔心資料外洩與法規遵循問題。這時候，「本地部署 AI」就是值得考慮的選擇。
什麼是本地部署 AI？
本地部署 AI（On-Premise AI）是指把大型語言模型（LLM）安裝在公司自己的電腦或伺服器上執行，所有的提問、文件與運算結果都留在公司內部網路，不需要傳送到外部雲端。員工使用起來跟一般的 AI 聊天介面差不多，但資料完全由企業自己掌握。
本地部署 AI 的四大優點
- 資料安全：機密資料不離開公司，降低外洩風險，也較容易符合個資法與客戶保密要求。
- 成本可控：一次性硬體投資，不必依使用人數或使用量按月支付訂閱費，使用越多越划算。
- 離線可用：不受外部網路或雲端服務中斷影響，內網即可運作。
- 可客製化：可串接公司內部文件、ERP、知識庫，打造專屬企業的 AI 助理。
需要什麼樣的硬體？
本地 AI 最關鍵的硬體是顯示卡的記憶體（VRAM）或統一記憶體容量，模型越大，需要的記憶體越多。大致可以這樣規劃：
- 個人或小型辦公室試用：配備 12～16GB VRAM 顯示卡的桌機，可執行 7B～14B 參數等級的模型，適合文件摘要、信件草擬、翻譯。
- 部門共用：24GB 以上 VRAM 的工作站，或大容量統一記憶體的電腦，可執行 30B 等級模型，回答品質明顯提升。
- 全公司多人同時使用：建議採用多張 GPU 的 AI 伺服器，搭配專業推論軟體，支援多人同時連線。
常見的軟體與模型
- Ollama、LM Studio：安裝簡單，適合入門與單機使用。
- Open WebUI：提供類似 ChatGPT 的網頁介面，可設定帳號權限，讓同事透過瀏覽器使用。
- vLLM：適合伺服器等級、多人同時使用的高效能推論環境。
- 開源模型：如 Llama、Qwen、Gemma 等系列，可依中文能力、速度與硬體條件挑選。
進階應用：讓 AI 讀懂公司文件（RAG）
透過 RAG（檢索增強生成）技術，可以把公司的規章制度、產品手冊、報價單範本、技術文件等匯入知識庫。員工直接用自然語言提問，例如「請假流程怎麼走？」、「這個產品的保固條款是什麼？」，AI 就會從內部文件找出答案並標示出處，大幅節省找資料的時間。
導入前要評估的事項
- 主要用途是什麼？（文件摘要、客服問答、程式輔助、內部知識查詢）
- 預計有多少人同時使用？
- 需要處理的資料敏感程度與權限分級。
- 是否需要與現有 ERP、檔案伺服器或 NAS 整合。
- 後續的維護、模型更新與備份規劃。
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