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日本HPは、AIをクラウドで動かすかオンプレミスで動かすかの判断は、固定的な技術志向ではなく、データの機密性と処理の性質から始めるべきだと考えている。同社の経験は、ユーザー数、サービスの継続性、運用コスト、結果の承認方法が、モデルやデバイスの選択と同じくらい重要な要素であることを示している。
マンチェスター大学の研究者らは、NVIDIA Earth-2チームと共同で、英国全土の大気汚染を2～3キロメートルの解像度で予測するモデルを開発した。モデルはスーパーコンピューターIsambard-AI上で2日間かけて訓練され、デスクトップ型のDGX Sparkで推論や小規模な訓練を実行できる。
Perplexityは、ユーザーのデバイス上でエージェントをローカル実行するPortable Computerプラットフォームを開始した。まずNvidia DGX Sparkと、24GB以上のメモリを搭載したRTXカード付きLinuxコンピューターに対応する。システムはデフォルトでモデル、ファイル、作業をデバイス上に保持し、特定の手順をより強力なクラウドモデルへエスカレーションする前に、ユーザーの承認を求めることもできる。