AI di perangkat vs AI di cloud
Perbandingan ini mengeksplorasi perbedaan antara AI pada perangkat dan AI cloud, dengan fokus pada cara mereka memproses data, dampak terhadap privasi, kinerja, skalabilitas, serta kasus penggunaan khas untuk interaksi waktu nyata, model berskala besar, dan persyaratan konektivitas pada aplikasi modern.
Sorotan
- AI pada perangkat unggul dalam pemrosesan lokal dan waktu nyata dengan latensi minimal.
- Cloud AI menawarkan daya komputasi dan skalabilitas unggul untuk tugas-tugas besar.
- AI di perangkat menjaga data sensitif tetap berada di perangkat, mengurangi risiko paparan.
- Cloud AI memerlukan konektivitas internet dan menimbulkan ketergantungan pada kualitas jaringan.
Apa itu AI di perangkat?
AI dijalankan secara lokal pada perangkat pengguna untuk pemrosesan waktu nyata dengan latensi yang lebih rendah dan ketergantungan yang lebih sedikit pada konektivitas internet.
- Tipe: Komputasi lokal model AI
- Lingkungan umum: Smartphone, laptop, perangkat IoT
- Fitur utama: Latensi rendah dan dukungan offline
- Tingkat privasi: Menyimpan data di perangkat
- Keterbatasan: Terbatas oleh perangkat keras
Apa itu AI Awan?
AI yang berjalan di server jarak jauh, memberikan kemampuan pemrosesan yang kuat dan model besar melalui internet.
- Tipe: Komputasi server jarak jauh
- Lingkungan khas: Platform cloud dan pusat data
- Fitur utama: Daya komputasi tinggi
- Tingkat privasi: Data yang dikirimkan ke server eksternal
- Keterbatasan: Bergantung pada koneksi internet
Tabel Perbandingan
| Fitur | AI di perangkat | AI Awan |
|---|---|---|
| Latensi | Sangat rendah (eksekusi lokal) | Lebih tinggi (jaringan terlibat) |
| Konektivitas | Dapat beroperasi secara offline | Memerlukan koneksi internet yang stabil |
| Privasi | Kuat (data lokal) | Data dikirim secara eksternal (sedang) |
| Kekuatan Komputasi | Terbatas oleh perangkat | Server yang kuat dan dapat diskalakan |
| Pembaruan Model | Perlu pembaruan perangkat | Pembaruan server instan |
| Struktur Biaya | Biaya perangkat keras sekali pakai | Biaya penggunaan berkelanjutan |
| Dampak Baterai | Dapat menguras daya perangkat | Tidak ada dampak pada perangkat |
| Skalabilitas | Terbatas per perangkat | Hampir tak terbatas |
Perbandingan Detail
Kinerja dan Interaksi Waktu Nyata
AI di perangkat menawarkan waktu respons yang sangat cepat karena berjalan langsung di perangkat pengguna tanpa perlu mengirim data melalui jaringan. AI cloud melibatkan pengiriman data ke server jarak jauh untuk diproses, yang menimbulkan penundaan jaringan dan membuatnya kurang cocok untuk tugas real-time tanpa koneksi yang cepat.
Privasi dan Keamanan
AI di perangkat meningkatkan privasi dengan menjaga data sepenuhnya di perangkat, mengurangi paparan ke server eksternal. AI cloud memusatkan pemrosesan pada infrastruktur jarak jauh, yang dapat memberikan perlindungan keamanan yang kuat tetapi secara inheren melibatkan pengiriman data sensitif yang dapat menimbulkan kekhawatiran privasi.
Kapasitas Komputasi dan Kompleksitas Model
Cloud AI dapat mendukung model yang besar dan kompleks serta kumpulan data yang luas karena akses ke perangkat keras server yang kuat. AI di perangkat dibatasi oleh keterbatasan fisik perangkat, yang membatasi ukuran dan kompleksitas model yang dapat berjalan secara lokal tanpa penurunan kinerja.
Konektivitas dan Keandalan
AI di perangkat dapat berfungsi tanpa koneksi internet sama sekali, menjadikannya andal dalam situasi offline atau sinyal lemah. AI cloud bergantung pada jaringan yang stabil; tanpa konektivitas, banyak fitur mungkin tidak berfungsi atau menjadi sangat lambat.
Biaya dan Perawatan
AI pada perangkat menghindari biaya cloud berulang dan dapat mengurangi biaya operasional dari waktu ke waktu, meskipun mungkin meningkatkan kompleksitas pengembangan. AI cloud umumnya melibatkan biaya berlangganan atau berbasis penggunaan dan memungkinkan pembaruan terpusat serta peningkatan model tanpa instalasi di sisi pengguna.
Kelebihan & Kekurangan
AI di perangkat
Keuntungan
- +Latensi rendah
- +Kemampuan offline
- +Privasi yang lebih baik
- +Biaya berkelanjutan yang lebih rendah
Tersisa
- −Daya komputasi terbatas
- −Memerlukan pembaruan perangkat keras
- −Penggunaan baterai
- −Lebih sulit untuk ditingkatkan
AI Awan
Keuntungan
- +Daya komputasi tinggi
- +Pembaruan mudah
- +Mendukung model yang kompleks
- +Skala secara efektif
Tersisa
- −Memerlukan koneksi internet
- −Kekhawatiran privasi
- −Biaya operasional yang lebih tinggi
- −Latensi jaringan
Kesalahpahaman Umum
AI di perangkat selalu lebih lambat daripada AI berbasis cloud.
AI di perangkat dapat memberikan respons yang jauh lebih cepat untuk tugas yang tidak memerlukan model besar karena menghindari penundaan jaringan, tetapi AI cloud bisa lebih cepat untuk tugas yang membutuhkan komputasi berat saat konektivitas kuat.
Cloud AI tidak aman karena semua sistem cloud bocor data.
Cloud AI dapat menerapkan enkripsi yang kuat dan standar kepatuhan, tetapi mengirimkan data secara eksternal tetap memiliki risiko paparan yang lebih tinggi dibandingkan menyimpan data secara lokal di perangkat.
AI pada perangkat tidak dapat menjalankan model AI yang berguna.
Perangkat modern mencakup chip khusus yang dirancang untuk menjalankan beban kerja AI praktis, membuat AI di perangkat menjadi efektif untuk banyak aplikasi dunia nyata tanpa dukungan cloud.
Cloud AI tidak memerlukan perawatan.
Cloud AI memerlukan pembaruan berkelanjutan, pemantauan, dan pengelolaan infrastruktur untuk dapat berkembang secara aman dan andal, meskipun pembaruan dilakukan secara terpusat alih-alih pada setiap perangkat.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apa perbedaan utama antara AI di perangkat dan AI berbasis cloud?
Jenis AI mana yang lebih baik untuk privasi?
Bisakah AI di perangkat bekerja tanpa internet?
Apakah AI cloud lebih kuat daripada AI di perangkat?
Apakah AI di perangkat menguras baterai dengan cepat?
Apakah ada pendekatan hibrida yang menggabungkan kedua tipe tersebut?
Mana yang lebih murah untuk dirawat dalam jangka panjang?
Tidak semua perangkat mendukung AI di perangkat.
Putusan
Pilih AI di perangkat saat Anda membutuhkan kemampuan cepat, pribadi, dan offline pada perangkat individu. AI cloud lebih cocok untuk tugas AI berskala besar, kuat, dan manajemen model terpusat. Pendekatan hybrid dapat menyeimbangkan keduanya untuk kinerja dan privasi yang optimal.
Perbandingan Terkait
AI Sumber Terbuka vs AI Proprietary
Perbandingan ini mengeksplorasi perbedaan utama antara AI sumber terbuka dan AI proprietary, mencakup aksesibilitas, kustomisasi, biaya, dukungan, keamanan, performa, dan kasus penggunaan dunia nyata, membantu organisasi dan pengembang menentukan pendekatan mana yang sesuai dengan tujuan dan kemampuan teknis mereka.
AI vs Otomasi
Perbandingan ini menjelaskan perbedaan utama antara kecerdasan buatan dan otomatisasi, dengan fokus pada cara kerjanya, masalah yang diselesaikannya, kemampuan beradaptasi, kompleksitas, biaya, dan kasus penggunaan bisnis di dunia nyata.
Model bahasa besar vs NLP tradisional
Perbandingan ini mengeksplorasi bagaimana model bahasa besar (LLM) modern berbeda dari teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) tradisional, dengan menyoroti perbedaan dalam arsitektur, kebutuhan data, kinerja, fleksibilitas, dan kasus penggunaan praktis dalam pemahaman bahasa, pembangkitan, serta aplikasi AI di dunia nyata.
Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam
Perbandingan ini menjelaskan perbedaan antara pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam dengan mengkaji konsep dasarnya, kebutuhan data, kompleksitas model, karakteristik kinerja, kebutuhan infrastruktur, dan kasus penggunaan dunia nyata, membantu pembaca memahami kapan masing-masing pendekatan paling tepat digunakan.
Sistem Berbasis Aturan vs Kecerdasan Buatan
Perbandingan ini menguraikan perbedaan utama antara sistem berbasis aturan tradisional dan kecerdasan buatan modern, dengan fokus pada bagaimana setiap pendekatan membuat keputusan, menangani kompleksitas, beradaptasi dengan informasi baru, dan mendukung aplikasi dunia nyata di berbagai domain teknologi.