AI Economics 實務指南
Cloud AI vs Private AI：香港企業應如何比較總成本
Cloud/API AI 通常按用量計費，Private AI 則把 GPU、電力、託管、折舊、維護及技術人手轉為較固定成本。沒有單一答案；應以工作量、使用率、資料、延遲、韌性及營運能力比較。
先比較成本形態
API 適合低或波動用量、快速試驗及需要最新模型的情況；Private AI 較需要穩定工作量及可管理的硬件使用率。不要只把 GPU 購買價與 Token 價相除。
再比較非財務因素
資料路徑、權限、Latency、Resilience、Maintenance、模型更新、供應商 Lock-in、技術人手及故障責任都會影響選擇。聲稱「資料不離開」前，必須檢視完整架構及任何外部服務。
決策清單
- 每月 Input／Output Token 及 Request 有多少？
- 需求是固定、批次還是尖峰？
- GPU 期望使用率及可用性要求是甚麼？
- 誰負責 Patch、Model、Monitoring、Backup 及 Incident？
方法參考及檢視日期
以下連結提供相關定義、架構或實施考慮；文中方法由 iGears 綜合整理，並非任何供應商的固定報價或成效承諾。
最後檢視：2026 年 8 月 30 日