Свой ИИ-контур, но без страданий — 4 июня 2026 г. в 10:45:16.799
Свой ИИ-контур, но без страданий За последний год разговоров про on-prem AI стало заметно больше. Компании хотят использовать ИИ для работы с внутренними документами, базами знаний, клиентскими данными. При этом вопрос часто упирается не только в безопасность или регуляторику. На практике бизнесу приходится решать вполне прикладные задачи: где запускать модели, как обеспечить контроль над данными, какой инфраструктуры будет достаточно сегодня и хватит ли ее через полгода. Классический путь какой? Купить дорогое GPU-железо и заодно собрать команду из ML-инженеров, бэкендеров и безопасников, чтобы все это развернуть и обслуживать. Тендеры на месяцы, капзатраты, роль оператора кластера в придачу. В итоге на рынке сформировался любопытный запрос: компаниям нужен собственный ИИ-контур, но без необходимости самостоятельно строить и обслуживать GPU-инфраструктуру. Видимо для компаний с таким запросом Selectel, Yandex B2B Tech и MetaMentor представили новый ПАК. По сути, это попытка совместить требования к локальному размещению ИИ с моделью потребления, которая больше напоминает облачный сервис. Железо арендованное, стоит у заказчика, разворачивать и настраивать инфраструктуру самому не нужно. 💻 Что внутри. GPU-серверы Selectel (от NVIDIA HGX B300 и H200 до A100 и RTX PRO 6000, плюс сервер собственной разработки), платформа Yandex AI Studio и услуги MetaMentor по внедрению. Все работает в изолированном контуре, обслуживание и обновление железа на провайдере. 🐷 Зачем. Разовые капзатраты превращаются в операционные, выкладываться на закупку единовременно не нужно. При этом получаешь доступ к актуальным ускорителям без полугодовых тендеров. Конфигурацию подбирают под задачу, доставляют и устанавливают на площадке клиента, полная готовность ПАК от двух недель. Самостоятельная закупка и развертывание обычно тянется от нескольких месяцев до года. 🤖 Под что берут. Корпоративные ассистенты, поиск по внутренним документам и базам знаний, обработка и генерация документов, кодогенерация и другие сценарии использования LLM внутри корпоративного контура. Похоже, что рынок постепенно движется к модели, в которой компаниям уже не обязательно выбирать между облаком и самостоятельной сборкой ИИ-инфраструктуры. Появляется промежуточный вариант: собственный контур с сервисной моделью эксплуатации. @anti_agi