Claude、GPT 明明更強，為什麼我還要買 GPU 跑本地 AI？

Claude、GPT 明明比較強，為什麼我還要買 GPU 跑本地 AI？這支從實際工作需求出發，聊聊模型能力、API 成本、Agent 大量執行，以及資料與控制權。當 AI 開始每天替你工作，重點不只是「哪個模型最聰明」，而是哪種方式更適合長期使用。 時間軸： 00:00 閉源模型更強，為什麼還要跑本地？ 01:26 AI 變成基礎設施，控制權就很重要 03:26 能力差距，值得付出多少成本？ 04:09 Agent 每一步都需要最強模型嗎？ 05:33 真正燒錢的，是反覆測試與試錯 06:28 開放模型進步，本地能做更多工作 07:15 買 GPU，不是只為了跑一顆模型 07:58 租用服務與自有算力，怎麼取捨？ 09:20 判斷本地部署的四個條件 10:31 結論：依工作需求選模型 #本地AI #LocalAI #AIAgent #GPU #Claude #本地部署