端侧 AI 与云端 AI 区别：按任务选，不按口号选

端侧 AI 与云端 AI 的根本区别，不是模型大小或宣传语，而是推理发生在哪里。端侧把推理放在用户设备；云端把输入发送到远端基础设施。这个边界进一步影响离线能力、数据流、更新方式和工程责任。

一张对照表

维度	端侧 AI	云端 AI
推理位置	用户终端	远端基础设施
推理所需网络	artifact 已就绪后可不依赖	请求需要访问远端
用户内容	可留在设备内完成推理	为推理跨出设备边界
更新	需要分发 App 或模型 artifact	服务端统一更新
工程重点	设备兼容、包体、内存、温控	服务稳定、数据治理、容量与成本

表格不意味着端侧永远更快、更便宜或更准确。那些结论都要用具体任务和环境验证。

隐私看完整数据流

本地推理不需要把用户内容发送到远端推理服务器，但不能证明应用没有其他网络请求。模型下载、购买验证、统计、崩溃报告和用户主动分享都可能联网。

Cove 将用户内容处理与模型下载、Google Play 购买验证、可选 newsletter、可选匿名崩溃报告分开披露。这种逐类列举比一句“完全隐私”更容易验证。

离线要测完整任务

模型能在本地加载，不等于功能完全离线。语言列表、登录、保存、索引或导出可能仍依赖网络。验收方式是在 artifact 已准备好后打开飞行模式，从输入一直完成到保存结果。

能力用任务集判断

不要比较“谁更聪明”。写一组真实输入、输出格式、不可接受错误、最大上下文和语言范围，让本地与云端路径跑同一套验收。某个小模型可能足够做固定字段提取，却不适合开放推理；云端路径可能质量更高，但不满足离线硬约束。

成本要算全生命周期

端侧要算模型准备、适配、设备测试、下载、更新和支持；云端要算调用、网络、可观测、数据治理、容量和失败处理。不要拿一条 API 单价与一个模型文件大小直接下结论。

混合架构不是自动升级

混合架构可以把敏感、高频、离线必须可用的任务留在设备，把其他任务路由到远端。但路由规则、发送的数据、用户同意和远端不可用时的行为必须明确。

不要让模型自行决定是否上传敏感内容。路由是应用政策，应由可测试规则控制。

决策清单

• 数据是否敏感？
• 完整任务是否必须离线？
• 本地 artifact 能否通过产品任务集？
• 远端失败时用户看到什么？
• 两条路径的全生命周期成本是什么？
• 混合路由是否明确发送字段与同意？
• 模型或运行时更新后是否重跑验收？

英文完整版见 On-Device AI vs Cloud AI。继续阅读端侧 AI 是什么与本地 AI 隐私边界。

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本文最后核验于 2026-09-16。