NetApp 同 Iterate.ai 喺 NetApp INSIGHT 上講清楚一件事：企業嘅數據唔使再送去第三方，模型可以跑喺自己嘅機架上。
喺呢場活動嘅專訪入面，NetApp 雲端業務單位高級副總裁、總經理兼首席收入官 Ashish Dhawan，同 Iterate.ai（Iterate Studio Inc. 嘅做業名）聯合創辦人兼 CTO Brian Sathianathan、聯合創辦人兼 CEO Jon Nordmark，講兩家公司點樣將私有 AI 打包畀企業。
核心產品係 AIPod Mini，一個即插即用（turnkey）機架，將 NetApp 嘅基礎設施同 Iterate.ai 嘅 Generate 平台掛埋一齊。Sathianathan 講，目標係將模型、硬件同數據全部留喺客户自己嘅控制內，唔將資訊送去第三方服務。
Dhawan 話，過去兩年好多公司將散落嘅數據庫「準備好俾 AI 用」，而家生產力改善先開始喺各行業落地。佢話，無論係封閉（closed）定開放權重（open-weight，權重公開、可下載部署嘅模型）模型，「都喺追近前沿」，而家成熟度夠高，「就係我哋嘅 AIPod Mini 加 Iterate 可以好好發揮嘅地方」。
要講清楚：呢個「追近」係廠商自己嘅講法。報道冇列明用邊個測試集、邊個型號、邊個第三方跑分出嘅結果。開放權重同封閉前沿模型之間嘅距離，而家冇獨立數據支援呢個「追近」到咗邊個程度。
「數據已經喺公司」呢個論點，唔自動等於模型已經跟得上，或者私有部署冇風險。企業買呢個機架之前，要問清幾個問題：模型更新邊個負責跟？硬件、軟件、模型三樣嘅日常維護邊個揸？同用第三方 API 比，成本同效能差距幾大？
私有 AI 呢條路，廠商賣嘅係「數據主權」，但「主權」唔代表冇代價。數據留喺自己度係真嘅，但邊度有更新、邊度有獨立評測、邊度有後備，先係真正要問嘅嘢。呢啲問題，廠商喺 INSIGHT 上冇答。
模姐｜深度調教
