Egendriftad och lokal AI för företag
AI behöver inte vara samma sak som ännu en molntjänst. I dag går det att köra hela eller delar av en AI-lösning i en egen miljö, kombinera lokala modeller med molnbaserade tjänster och välja var olika typer av information ska behandlas.
Vi hjälper företag att jämföra alternativen och bygga en lösning som balanserar kostnad, kvalitet, integritet och tekniskt ansvar.
Vi testar modellerna i vår egen miljö
Webbproffs arbetar själva med både molnbaserade och lokalt körda språkmodeller. Under de senaste två åren har vi testat tjänster och modeller från bland annat OpenAI, Anthropic, DeepSeek och GLM, tillsammans med flera lokalt körda alternativ.
I vårt eget AI-labb använder vi två NVIDIA DGX Spark för att testa hur större modeller fungerar när beräkning och data kan hanteras i en egen miljö. Det ger oss praktisk erfarenhet av installation, modellval, prestanda, nätverk, minneskrav och de kompromisser som uppstår när en modell flyttas från molnet till lokal hårdvara.
Vi gör inte detta för att hävda att lokalt alltid är bäst. Vi gör det för att kunna ge råd baserade på faktisk användning – och för att förstå när en lokal modell, en billigare molnmodell eller en mer avancerad extern modell är rätt verktyg.
Läs mer om våra AI-agenter och automatiserade AI-flöden.
Vad kostar AI när användningen växer?
Kostnaden för AI handlar inte bara om priset per fråga. Den påverkas av modellval, hur mycket information som behandlas, hur ofta lösningen används och hur stora svar eller dokument som behöver hanteras.
En molntjänst kan vara mycket kostnadseffektiv i början eftersom företaget bara betalar för användningen. När volymerna blir större eller mer förutsägbara kan lokal kapacitet i vissa fall ge bättre kontroll över kostnaden.
Samtidigt har lokal AI egna kostnader för hårdvara, el, installation, övervakning och underhåll. Därför jämför vi den totala lösningen och inte bara priset på själva modellen.
Vi tittar på användningsvolym, modellkrav, datamängd och driftsansvar innan vi rekommenderar moln, lokalt eller hybrid.
Fler alternativ för europeiska företag
En stor del av dagens AI-marknad drivs av amerikanska och kinesiska företag. De erbjuder många starka modeller och är en viktig del av den utveckling som nu sker.
Samtidigt finns det ett växande europeiskt intresse för egen AI-infrastruktur, europeisk databehandling och fler konkurrenskraftiga modeller. För företag innebär det fler alternativ och en möjlighet att väga in var tjänsten drivs, vilka regler som gäller och hur beroendet av en enskild leverantör ser ut.
Vi följer bland annat utvecklingen hos Mistral och andra europeiska initiativ. Vår ambition är inte att välja leverantör efter flagga, utan att kunna erbjuda en arkitektur där modellen kan bytas när krav, kvalitet eller kostnader förändras. Se även varför vi arbetar med öppen källkod.
