AI应用是不是都要用GPU 使用API与本地部署要求不同
很多人一提到 AI 应用就会想到 GPU，但实际情况并不完全一样。不同类型的 AI 任务，对算力的要求差别很大，有些轻量级场景并不需要高性能 GPU 也能运行。
AI 应用对 GPU 的依赖因场景而异
不一定。像文本检索、简单规则分类、低频调用的小模型推理，可能用 CPU 就可以满足需求。需要大量并发、低延迟推理，或模型规模较大时，GPU 的优势会更明显。是否需要 GPU，主要取决于模型大小、访问量、响应速度要求和部署方式。
如果我直接调用 API，是不是就不用关心服务器配置了？而本地部署又为什么常常提到要准备 GPU、显存和算力？
API 和本地部署的硬件责任边界不同
使用 API 时，模型推理通常由服务提供方完成，你主要关注的是网络、调用频率、费用和数据传输安全，本地硬件压力较小。本地部署则需要自己承担推理资源，硬件配置要覆盖模型运行所需的内存、显存、存储和计算能力。换句话说，API 更偏向“按需使用”，本地部署更偏向“自建能力”。
有些团队会选择把 AI 模型放到自己的服务器里运行，这种做法一般适合哪些业务场景？是不是只有大公司才需要这样做？
本地部署适合对控制力和数据安全要求更高的场景
本地部署更适合对隐私、合规、低延迟和系统可控性要求较高的场景，例如企业内部知识库、敏感数据处理、离线环境、固定高并发业务等。它并不只适合大公司，小团队在数据保密或长期调用成本较高时，也可能更适合本地部署。
我想在自己的机器上跑 AI，但没有专门的显卡，这种情况下还能部署模型吗，会不会完全无法使用？
没有 GPU 也可能部署，但能力和体验会受限
可以运行，但要看模型规模和使用目标。小模型、低并发任务、对速度要求不高的应用，CPU 也能完成部署。缺少 GPU 时，推理速度通常会变慢，吞吐量也会下降，适合测试、轻量应用或低频使用场景。若要支持更多用户或更复杂模型，GPU 会更有优势。