AI on-premise lawan awan — soalan yang di Malaysia diselesaikan melalui kaca mata data dan regulasi.

Apa yang sebenarnya dibandingkan

Kriteria utama bukan bilangan ciri, tetapi kawalan: di mana data diproses, model apa yang tersedia, dan bolehkah anda beralih daripada satu vendor. Platform persendirian lawan SaaS dan on-premise lawan awan ialah tentang perkara yang sama.

Kedaulatan dan residensi data

Malaysia kini mempunyai rantau awan dalam negara: AWS Asia Pacific (Malaysia) ap-southeast-5 (GA Ogos 2024, sekitar Cyberjaya), Microsoft Azure Malaysia West (GA Mei 2025) dan Oracle Cloud Kulai (Februari 2026) telah pun beroperasi; rantau Google Cloud Malaysia diumumkan tetapi belum tersedia umum (GA). Residensi data di Malaysia kini boleh dicapai. Namun operator AWS, Microsoft Azure dan Google Cloud ialah syarikat induk Amerika Syarikat. Undang-undang AS — CLOUD Act dan FISA Seksyen 702 — membolehkan pihak berkuasa AS memaksa pendedahan data oleh penyedia yang dikawal AS tanpa mengira lokasi fizikal data. Bidang kuasa mengikut pemilikan korporat, bukan lokasi pelayan. Maka ‘di Malaysia’ tidak sama dengan ‘bebas daripada capaian undang-undang asing’. Di mana hendak menyimpan data AI — rantau awan Malaysia (tenancy sendiri), on-premise atau inferens setempat.

Kerana osFoundry boleh digunakan dalam infrastruktur sendiri dan menyambung model tempatan atau sumber terbuka, platform ini boleh berjalan dalam tenancy pelanggan sendiri di rantau awan Malaysia atau secara on-premise — satu laluan kepada residensi data, bukan ‘kotak siap’ dari luar negara. (Perlu jujur: osFoundry sendiri tiada rantau terurus Malaysia, hanya US/EU/JP, jadi pendekatannya ialah self-host atau local-first.)

Panduan praktikal

Kerana osFoundry boleh digunakan dalam infrastruktur sendiri dan menyambung model tempatan atau sumber terbuka, platform ini boleh berjalan dalam tenancy pelanggan sendiri di rantau awan Malaysia atau secara on-premise — satu laluan kepada residensi data, bukan ‘kotak siap’ dari luar negara. (Perlu jujur: osFoundry sendiri tiada rantau terurus Malaysia, hanya US/EU/JP, jadi pendekatannya ialah self-host atau local-first.) Lapisan model boleh dijadikan tempatan atau sumber terbuka: MaLLaM (Mesolitica, open-weight 1.1B/3B/5B, dilatih untuk Bahasa Melayu), SEA-LION (AI Singapore, open-weight, menyokong Bahasa Melayu dan bahasa SEA lain), ILMU (YTL AI Labs, model multimodal buatan Malaysia — melalui API sahaja, bukan open-weight), serta open-weight Llama, Qwen dan Mistral. Semuanya boleh disambung melalui BYOK atau dijalankan secara setempat. Keputusan elok dibuat mengikut kepekaan data dan kos pemilikan.

Kebebasan dan kejujuran

dgm ialah rakan penyepaduan bebas (tidak bergabung dengan osFoundry / OS LLC) dan bukan penasihat undang-undang. dgm belum mempunyai integrasi pelanggan yang selesai, jadi senario di bawah diterangkan sebagai tipikal atau berkemungkinan, bukan projek yang telah disiapkan.

Kesimpulan

Untuk syarikat Malaysia, seni bina yang mengekalkan data di dalam negara dan tidak mengikat kepada satu vendor lebih menang. Hubungi dgm untuk membincangkan senario anda dan merancang seni bina.