先看一条判断标准
只有一条：你交给 AI 的数据，能不能离开你的内网。
云端版适合谁
- 数据敏感度一般：公开资料、通用文案、行业知识
- 希望快速验证场景，不想先投入硬件
- 团队规模小，没有专门的 IT 运维
优点是上线快、前期成本低、无需维护；代价是数据要出内网，且模型与功能节奏受服务商影响。
私有化部署适合谁
- 涉及客户隐私、财务数据、工艺配方、未公开的经营数据
- 有合规或行业监管要求
- 希望系统长期掌握在自己手里
优点是数据不出内网、可深度定制、长期可控；代价是前期投入较高，需要一定的运维能力。
一个务实的路径
先在云端跑通一个场景，验证 AI 在这个业务里到底能带来多少改变；确认有效之后，再把关键场景迁到私有化环境。这样可以避免「先买硬件再找用途」的常见浪费。
硬件要看什么
取决于你要跑的模型规模、并发人数，以及响应速度要求。这些需要先做场景诊断才能给出配置建议——直接报一个通用配置，通常是不负责任的。
交付里应该包含什么
部署只是开始。完整的交付还应包含：场景梳理、知识库搭建、使用培训、效果调试，以及后续的维保支持。少了后三项，系统很容易在三个月后变成摆设。