ENTERPRISE AI SOLUTIONS
私有 AI 部署
在資料不得外流的前提下，建立仍然可用的 AI 能力。
01 / THE PROBLEM
業務問題
有些組織的限制不是預算，而是資料根本不能離開特定範圍 —— 可能是法規要求，可能是客戶合約，也可能是內部的資安政策。 在這種前提下，多數公有雲 AI 服務直接出局， 但業務需求並不會因此消失。
02 / IMPACT
營運衝擊
當合規限制與 AI 需求衝突而沒有解法時， 組織通常會走向兩個都不理想的方向：要嘛完全放棄 AI， 要嘛員工私下把資料貼進外部服務。後者的風險遠高於前者。
03 / APPROACH
PRESIRE 的做法
我們從資料邊界開始設計，而不是從模型開始。 先釐清哪些資料受限、受限到什麼程度、哪些環節可以在邊界內完成， 再決定部署形態 —— 可能是完全地端、可能是私有雲、 也可能是混合式：敏感處理留在內部，非敏感部分才對外。
04 / ARCHITECTURE
典型架構
- 01 資料分級與邊界界定
- 02 部署形態評估（地端／私有雲／混合）
- 03 模型抽象層與供應商替換能力
- 04 網路隔離與存取控制
- 05 資源規劃與效能評估
- 06 更新與維運機制
05 / DELIVERABLES
交付項目
- 資料邊界與合規需求盤點
- 部署架構設計
- 部署實作與環境建置
- 存取控制與稽核設定
- 效能基準與資源規劃
- 維運程序與交接
06 / GOVERNANCE
治理與部署考量
- 資料流向必須可完整說明，不得有黑箱環節
- 第三方 AI 供應商的使用範圍須明文界定
- 存取紀錄須留存以供稽核
- 模型更新須有可回退的版本控制
07 / USE CASES
使用場景
在受規範產業內建立不外流資料的 AI 應用
為政府或公共組織提供符合資料落地要求的部署
以混合架構在合規前提下取得可用效能
COMMON SITUATIONS
常見狀況
- 合規要求讓公有雲 AI 完全無法使用
- 員工私下把敏感資料貼進外部工具
- 地端部署效能不足但無人評估過實際需求
常見問題
- 私有部署的效能會比公有雲差嗎？
- 取決於實際需求與資源規劃。我們在設計階段會先建立效能基準與資源評估， 說明在給定硬體條件下可達到的實際表現， 而不是在部署後才發現落差。
- PRESIRE 支援哪些部署形態？
- 我們會依你的資料邊界與合規要求評估地端、私有雲或混合式架構。 實際可行的形態需視個案的資料限制與資源條件而定。