ネクサAIのローカル展開モデルは、クラウドベースのサービスと比較して、5つの次元で差別化された価値を示している：
- データ主権の保護機密データ（医療記録や財務情報など）は、全プロセスを通じてローカルネットワーク上に保持されるため、第三者によるアクセスの可能性は排除され、GDPRなどの厳しいコンプライアンス要件にも適合しています。
- 信頼性の優位性ネットワーク接続に依存せず、現場や工場のような不安定なネットワーク環境でもサービスの継続性を保証し、平均故障間隔（MTBF）を大幅に向上させることができます。
- 遅延に敏感なシナリオ自律走行におけるリアルタイムの物体検知や、産業用ロボットの即時応答などのシナリオでは、ローカル推論のレイテンシはミリ秒単位で制御でき、クラウドサービスよりも10～100倍高速です。
- 長期的なコスト構造初期導入コストは高いが、継続的なAPIコールコストは不要で、3年間のTCO（総所有コスト）はクラウド・ソリューションよりも一般的に優れている。
- カスタマイズの可能性標準化されたクラウドサービスでは困難な、モデルのプライベートな微調整やハードウェア固有の最適化をサポートします。
もちろん、地域プログラムにはトレードオフも必要だ：
1) 自前でハードウェア・インフラを維持する必要がある
2) モデルの更新は手動で行う必要がある
3) ピーク電力はローカルデバイスの性能によって制限される
そのため、金融機関の不正防止システムや製造業のインテリジェント品質検査ラインなど、データ感度が高く、長期安定稼働が求められるビジネスシーンに最適である。
この答えは記事から得たものである。Nexa：ローカルで動作する小型マルチモーダルAIソリューションについて
