Name: Open Cognition Commons
License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Edge AI vs. Cloud AI

Aspekt	Edge AI	Cloud AI
Standort	Lokal (Server/Gerät)	Rechenzentrum des Anbieters
Latenz	Niedrig (LAN)	Höher (Internet)
Datenschutz	Daten bleiben lokal	Daten zu Drittanbieter
DSGVO	Einfach konform	Drittland-Transfer prüfen
Kosten	Hardware + Strom	Pay-per-token
Offline	Ja	Nein
Modell-Updates	Selbst gesteuert	Anbieter kontrolliert

Edge AI Spektrum

Gerät       Lokaler Server    Private Cloud     Public Cloud
  ↑               ↑                ↑                ↑
Smartphone   IIO AI Hub       On-Premise DC     OpenAI/AWS
Mobile       Ollama+GPU        VMware/KVM         Managed
Wearable                                         Services

IIO AI Hub als Edge AI

IIO betreibt Edge AI auf dedizierten GPU-Servern:

Nutzer (im Unternehmen)
    ↓ LAN/VPN
IIO AI Hub (inhzgx4/inhzgx9)
    └── Ollama (lokal, GPU)
            → Modell-Inferenz
            → Keine externen API-Calls

Datenschutz-Garantie: Prompts, Kontexte und Antworten verlassen nie die Unternehmensinfrastruktur.

Wann Edge AI?

Edge AI empfohlen:

Personenbezogene Daten (DSGVO-Pflicht)
Confidentielles Geschäftswissen
Hochvolumen (Kosten > Cloud)
Niedrige Latenz erforderlich
Offline-Betrieb notwendig

Cloud AI vertretbar:

Öffentliche, nicht-sensitive Daten
Seltene Nutzung
SOTA-Modell nötig, kein lokales Äquivalent

引用

"Edge AI." Open Cognition Commons Foundation. https://opencognitioncommons.org/ja/glossary/edge-ai. CC-BY 4.0.

機械可読メタデータ

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "DefinedTerm",
  "name": "Edge AI",
  "description": "Edge AI bezeichnet KI-Inferenz, die direkt auf lokaler Hardware (Server, Gerät, Endpunkt) stattfindet — ohne Datenübertragung in externe Cloud-Dienste.\n",
  "url": "https://opencognitioncommons.org/ja/glossary/edge-ai",
  "license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
  "alternateName": [
    "Edge AI",
    "On-Device AI",
    "On-Premise AI"
  ]
}