Штатум

База знаний

Найдите информацию о сотрудниках, интеграциях и работе платформы.

ИИ для бизнеса

Когда бизнесу нужен локальный ИИ и закрытый контур

Когда компании нужен локальный ИИ, private cloud или закрытый контур и когда обычный облачный API оказывается проще и выгоднее.

Локальный ИИ часто воспринимают как более "серьезный" вариант облачного API. На практике это просто другой архитектурный выбор со своими преимуществами и издержками.

Когда локальный подход стоит рассматривать

Например, если:

  • корпоративная политика ограничивает внешние API;
  • используются особенно чувствительные данные;
  • заказчик требует выделенную инфраструктуру;
  • нужен полный контроль над моделью;
  • есть большая постоянная нагрузка;
  • требуется работа без внешнего подключения.

Когда облачный API проще

Для большинства пилотов API быстрее.

Не нужно:

  • покупать GPU;
  • разворачивать модели;
  • настраивать inference;
  • обновлять веса;
  • обслуживать кластер;
  • строить отказоустойчивость.

Это позволяет проверить сам бизнес-процесс до больших инфраструктурных инвестиций.

Что значит "локальный"

Нужно уточнять архитектуру.

Варианты:

On-premise. Модель на серверах компании.

Private cloud. Выделенная облачная инфраструктура.

Dedicated endpoint. Отдельная среда у провайдера.

Гибрид. Часть компонентов локально, часть во внешних сервисах.

Все эти схемы имеют разные свойства.

Нужно смотреть весь маршрут данных

Недостаточно запустить LLM локально.

Нужно проверить:

  • embeddings;
  • OCR;
  • векторную базу;
  • файлы;
  • логи;
  • мониторинг;
  • API интеграций;
  • резервные копии.

Если документ уходит во внешний сервис на одном из этапов, система уже не полностью локальная.

Стоимость

Локальная инфраструктура включает:

  • серверы;
  • GPU;
  • электричество;
  • DevOps;
  • мониторинг;
  • обновления;
  • резервирование;
  • инженеров.

При небольшой нагрузке облачный API часто проще по экономике.

Качество

Не стоит выбирать локальную модель только потому, что она запускается у себя.

Нужно сравнить:

  • точность;
  • скорость;
  • стоимость;
  • русский язык;
  • работу с инструментами;
  • длинный контекст;
  • конкретные рабочие задачи.

Когда закрытый контур оправдан

Если требования бизнеса действительно требуют контролируемой среды, закрытый контур может быть правильным решением.

Но это должно быть следствием требований, а не общей идеи "локально безопаснее".

Что читать дальше

ИИ в закрытом контуре

Локальный ИИ и Private AI

Сколько стоит внедрение ИИ и как считать экономику

Связанные материалы