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摘要
解析企業匯入 AI Agent 時，如何根據資料機密、延遲與成本考量，在雲端、地端或雲地協同間做選擇。文章以麗台 NVIDIA RTX PRO AI 工作站為例，說明地端部署如何保護專利與 SOP，並透過多 GPU 擴充與 AIDMS 系統滿足企業常駐運作需求。
This article analyzes cloud versus on-premise deployment strategies for AI Agents, using Li-Tai's NVIDIA RTX PRO workstations as a case study for secure, high-performance enterprise adoption.
摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。
重點
- AI Agent 需自主執行複雜任務，運算架構選擇至關重要。
- 地端部署能保護機密資料、降低延遲並控制 Token 成本。
- 麗台 RTX PRO 工作站提供多 GPU 擴充與 AIDMS 管理，適合企業常駐運作。
提到的工具與公司
- NVIDIA DGX Spark
- NVIDIA NIM
適合誰看
負責企業 AI 匯入規劃、IT 基礎設施建置或智慧生產流程管理的決策者與工程師。
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