随着GenAI系统不断从实验性试点转向企业级全面部署，一项架构选择变得尤为重要：贵组织将如何部署基于运行时的功能？
无论是使用托管在自有基础设施上的开源模型进行构建，还是集成OpenAI或Anthropic等主要提供商的API，选择自行托管还是模型即服务，都会带来截然不同的安全影响。对许多组织而言，这些影响可能不会立即显现，但却是长期AI风险管理的基础。
速度与控制：两种部署路径
模型即服务方式具有明显优势，包括易于实施、可快速扩展，以及能够持续获取更新。团队只需具备少量内部专业知识，几乎可以立即开始将AI集成到产品和工作流中。
但这种便利也伴随着取舍：可见性降低、数据暴露风险增加，并且对第三方基础设施的依赖日益加深。供应商锁定和成本难以预测只是问题的开始。更关键的是，安全团队缺乏必要的信息，无法全面评估模型的行为方式、现有的保护措施，以及其数据可能会被如何处理。
另一方面，自托管模型可提供更充分的控制权。组织可以将敏感数据保留在自己的环境中，自定义模型配置，并对部署进行微调，以满足特定的性能或合规需求。对于受监管行业的组织或拥有高价值知识产权的组织而言，这种自主性颇具吸引力。
但自托管也并非没有复杂性。它不仅需要专业的AI和安全知识，还需要具备管理更新、修补漏洞和检测新兴威胁的运维能力。安全责任并非只是发生转移，而是需要由组织全面承担。
明智选择前行之路
可以明确的是，模型即服务和自托管这两种部署模式都切实可行，但也都存在风险。做出选择时，不仅要考虑性能或采购，还要明确责任的起点和边界。
越来越多的情况下，答案并非非此即彼。许多组织正在采用混合方法，即使用云服务支持通用应用，同时将自托管环境用于敏感用例。但即使采用混合策略，也需要清楚了解风险所在，并围绕风险设计控制措施。
我们的白皮书《生成式AI运行时的安全风险》深入探讨了这一权衡，详细分析每种部署模式的安全注意事项，帮助企业领导者做出明智决策。
关于作者
相关博客文章
三家企业如何借助AI驱动的WAF改进虚拟补丁和运行时安全
了解三家F5客户如何利用AI驱动的WAF加快虚拟补丁部署、将误报减少50%以上，并更有信心地启用阻断模式。
F5 BIG-IP v21.0增强S3工作流的AI数据交付与摄取能力
使用F5 BIG-IP 21.0版优化S3工作流：通过低接触式配置，为AI数据交付、对象存储和RAG管道提供可扩展的安全解决方案。
Everest Group报告：生成式AI行业应用的当前趋势与未来前景
我们很高兴能为全球知名研究机构Everest Group发布的一份重要新报告作出积极贡献。该报告题为《生成式AI应用：审视横向职能中的实际应用与未来展望》，深入分析了各行业对生成式AI（GenAI）的应用情况。报告指出，IT［……］