AI 語音開發三大 AI 角色MCP 整合部署選擇行業場景
DEPLOYMENT · CLOUD VS ON-PREMISE

部署選擇
雲端 AI vs 本地 AI Server

私隱同成本的選擇 — 雲端 AI 幾日上線;3CX AI Server 本地部署話音數據完全不外流。金融/法律/醫療客戶看這個表。

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COMPARISON

兩條路對照表

☁️ 雲端 AI
⚡上線最快(幾日)— 沒有硬件要買
💸月費模式 — 無大額開支
🔄模型自動升級 — 永遠最新
⚠️話音數據經第三方雲處理
適合:零售/服務業/一般辦公室快速上線
🖥️ 3CX AI Server 本地
🔒話音數據完全不外流 — 《私隱條例》最穩陣
🏢敏感行業首選 — 金融/法律/醫療/政企
🖥️需部署 GPU 伺服器(我們出配置)
⚠️上線 1-2 週 + 硬件成本
適合:敏感行業/有機房/數據不可外流
DEPLOY FAQ

部署常見問題

本地 AI Server 要什麼配置?

視乎通話量 — 細規模一張 RTX 4090 級 GPU 伺服器起;高併發要多卡。我們出方案時連硬件 spec + 電力 + 機房位置建議一齊給。

雲端 AI 會不會用我們數據訓練模型?

主流供應商(OpenAI/Anthropic/Google)企業 API 預設不會用來訓練。但話音一還是會過他們伺服器處理 — 這個係雲端 vs 本地的核心分別。

可以兩樣一齊用嗎?

得 — 混合部署:一般查詢行雲端(平快),涉及敏感資料的 call flow 行本地 AI Server。我們按 call routing 設計分流。

本地部署之後仲需無需你們維護?

要 — AI Server OS/模型更新/GPU 驅動/3CX 升級都係我們維運計劃一部分(7×24 支援)。這個都係買方案不是買機的意思。

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