雲端 AI vs 地端 AI（評估圖表）
雲端 AI（公有雲）
- 資料可能出內網／跨境
- 治理與稽核多需自行補齊
- 適合：公開資料、低稽核任務
地端 AI（On‑Prem / Private）
- 資料留在內網（可離線）
- 可沿用 SSO/RBAC、可稽核追溯
- 適合：機敏資料、合規/稽核情境
差異的核心不在「模型誰比較強」，而在 資料邊界、治理責任與可稽核性：
- 資料邊界（Data Residency）：雲端 AI 常涉及資料出內網與跨境處理；地端 AI 可把資料留在內網/私有環境（可離線），降低外洩與合規風險。
- 權限與稽核：雲端 AI 多以個人帳號與單次對話為中心；地端 AI 可沿用 SSO/RBAC，並保留審計追溯（何時問了什麼、依據哪些來源）；「誰提問」的身分識別需搭配客戶既有 SSO 機制。
- 可驗收與可維運：雲端工具常以「好用」為主；企業導入更在意「可治理、可回歸測試、可持續優化」。
- 責任邊界可合約化：地端 AI 更容易在 NDA/DPA 與企業合約中明確資料保存、稽核、維運與責任分工（以合約為準）。