Контекст
Когда мы говорим клиентам, что их ИИ-система будет работать без доступа к интернету, первая реакция — удивление или скептицизм. «Это же ограничивает возможности?» — спрашивают они.
На самом деле, это открывает возможности.
Три мифа об on-premise ИИ
Миф 1: «On-premise значит медленно»
Современные GPU-серверы на базе NVIDIA A100/H100 обеспечивают производительность, которая превышает возможности большинства облачных решений для inference задач. При правильной оптимизации модели локальный инференс быстрее облачного за счёт отсутствия сетевой задержки.
Миф 2: «Это дорого»
Посчитаем:
Облако (GPT-4 API):
- 1M токенов = $30-60
- 100M токенов/месяц = $3,000-6,000/месяц
- 1 год = $36,000-72,000
On-premise (локальная модель):
- Сервер = $80,000 (единоразово)
- Электричество + обслуживание = $1,000/месяц
- 1 год = $92,000 (всё последующее — только обслуживание)
- 3 года = $116,000 vs $216,000 (облако)
Миф 3: «Модели хуже»
Специализированная модель, дообученная на отраслевых данных, превосходит общие облачные модели в конкретных задачах. Мы регулярно это демонстрируем клиентам на пилотных проектах.
Что это даёт реально
- Соответствие требованиям 152-ФЗ — персональные данные не покидают инфраструктуру
- Предсказуемые затраты — нет неожиданных счетов за API
- Независимость — работает при отключении интернета, санкциях, смене провайдеров
- Кастомизация — полный контроль над моделью и данными
Наш опыт
За 5 лет мы развернули on-premise ИИ-системы для:
- Банков с требованиями ЦБ РФ по изоляции данных
- Объектов критической инфраструктуры
- Закрытых производственных предприятий
Ни один проект не потребовал выхода в интернет.