AI i Azure eller lokalt: kostnader, säkerhet och drift
Valet mellan Azure och egen hårdvara för AI avgörs av tre faktorer: hur jämn er last är, vilka säkerhetskrav som faktiskt gäller er verksamhet och vilken driftkapacitet ni har. Vi går igenom kostnadsstrukturerna i båda spåren, brytpunkten där egen hårdvara blir billigare än betala-per-användning, vad Patientdatalagen och försvarsnära krav innebär i praktiken, och avslutar med en beslutsmatris och en checklista inför beslutet.
Small Language Models On-Prem: The Phi-4 and Llama 3.3 ROI Math
When running small language models on-prem actually beats hosted inference — Phi-4, Llama 3.3, GPU sizing, Ollama and vLLM deployment patterns, and the honest cost math for Swedish data-residency workloads.
Running Open-Source AI Models at Scale: Azure Container Apps, AKS, and On-Premise Deployments - Microsoft Ignite 2025
Microsoft Ignite BRK117: Deploy open-source AI models (Llama 3.3, Mistral) with Azure Container Apps serverless GPUs, AKS with Kaido workflows, and on-premise infrastructure. Cost reduction 60-85%, data sovereignty, and hybrid architectures with Azure Arc.