亨利·恩杜布阿库（Henry Ndubuaku）是一位人工智能研究员和工程师，他共同创立并撰写了Cactus。
人工智能部署现状
人工智能的部署位置选择涉及计算效率、隐私保护、可访问性、环境影响和经济权力结构等多个维度。目前，主流AI服务如ChatGPT、谷歌搜索AI等主要依托云端数据中心运行。同时，随着终端设备计算能力的提升，智能手机等设备也开始承担部分AI计算任务。
数据中心部署分析
数据中心部署的主要优势在于强大的计算能力，可支持包含数千亿参数的现代AI模型运行。集中式部署便于模型更新维护，用户可即时获取最新改进。此外，集中化还降低了使用门槛，使普通用户也能访问先进AI服务。
然而，数据中心部署也存在明显不足。首要问题是隐私安全，用户数据需上传至中心服务器处理。其次，网络延迟影响实时性能，且依赖互联网连接。同时，大规模AI训练消耗大量能源，可能加重环境负担。
终端设备部署分析
终端设备部署的最大优势是保护用户隐私，数据无需上传外部服务器。本地处理可实现毫秒级响应，适合实时应用场景。此外，终端部署不受网络限制，可在各种环境下持续工作。
但终端设备的硬件限制明显，通常只能处理较小规模的AI模型。内存、电量约束也限制了AI应用的持续运行时间。不同设备的硬件差异增加了开发维护成本。
未来发展趋势
未来AI部署将采用混合策略：简单任务在终端处理，确保隐私和实时性；复杂任务转至云端，发挥大模型优势。医疗、法律等领域可能采用私有化部署方案，兼顾数据安全和模型性能。
成功的AI应用将根据具体场景选择最优部署方案，保持架构灵活性以适应技术发展。这种智能分层策略既能保护用户隐私，又能充分利用云端算力资源。