Бюджет корпоративного ИИ: другой порядок цифр
Для корпоративного ИИ цифры инвестиций совершенно другие по сравнению с базовыми решениями:
Инфраструктура: 30—50% бюджета (десятки миллионов рублей)
● Специализированные серверы с GPU последнего поколения
● Распределенные системы хранения корпоративного класса
● Высокопроизводительные сетевые комплексы
● Резервные мощности для пиковых нагрузок
Команда: 40—60% бюджета (от 5 млн рублей ежемесячно)
● Зарплаты высококвалифицированных специалистов (в 2—3 раза выше среднерыночных)
● Расходы на найм редких талантов
● Непрерывное обучение команды
● Внешние консультанты мирового уровня
Данные: 10—20% бюджета (миллионы рублей)
● Промышленные системы сбора и подготовки данных
● Покупка эксклюзивных датасетов для первичного обучения
● Профессиональная разметка специализированных данных
● Системы синтетической генерации обучающих примеров
Непредвиденные расходы: 10—15% бюджета
●Исследовательские эксперименты с непредсказуемым результатом
● Срочные доработки при изменении бизнес-требований
● Устранение уязвимостей и непредвиденных проблем
Локальная модель на вашем сервере: когда это необходимо
Теперь поговорим о совершенно другом подходе — когда вы разворачиваете или даже обучаете модели на собственной инфраструктуре, а не используете облачные сервисы.
В чем принципиальное отличие локальных моделей от облачных?
Локальная модель — это ИИ-система, которая полностью контролируется вами: от данных и инфраструктуры до процесса обучения и использования. Это кардинально отличается от использования API внешних сервисов.
И тут есть две принципиально разные ситуации:
Запуск существующей модели на ваших серверах
Вы берете готовую модель (например, LLaMA, Mistral, Deepseek и др.) и разворачиваете ее на своей инфраструктуре.
Обучение собственной модели с нуля
Вы создаете и обучаете уникальную модель, заточенную под ваши специфические задачи.
Для корпоративного ИИ цифры инвестиций совершенно другие по сравнению с базовыми решениями:
Инфраструктура: 30—50% бюджета (десятки миллионов рублей)
● Специализированные серверы с GPU последнего поколения
● Распределенные системы хранения корпоративного класса
● Высокопроизводительные сетевые комплексы
● Резервные мощности для пиковых нагрузок
Команда: 40—60% бюджета (от 5 млн рублей ежемесячно)
● Зарплаты высококвалифицированных специалистов (в 2—3 раза выше среднерыночных)
● Расходы на найм редких талантов
● Непрерывное обучение команды
● Внешние консультанты мирового уровня
Данные: 10—20% бюджета (миллионы рублей)
● Промышленные системы сбора и подготовки данных
● Покупка эксклюзивных датасетов для первичного обучения
● Профессиональная разметка специализированных данных
● Системы синтетической генерации обучающих примеров
Непредвиденные расходы: 10—15% бюджета
●Исследовательские эксперименты с непредсказуемым результатом
● Срочные доработки при изменении бизнес-требований
● Устранение уязвимостей и непредвиденных проблем
Локальная модель на вашем сервере: когда это необходимо
Теперь поговорим о совершенно другом подходе — когда вы разворачиваете или даже обучаете модели на собственной инфраструктуре, а не используете облачные сервисы.
В чем принципиальное отличие локальных моделей от облачных?
Локальная модель — это ИИ-система, которая полностью контролируется вами: от данных и инфраструктуры до процесса обучения и использования. Это кардинально отличается от использования API внешних сервисов.
И тут есть две принципиально разные ситуации:
Запуск существующей модели на ваших серверах
Вы берете готовую модель (например, LLaMA, Mistral, Deepseek и др.) и разворачиваете ее на своей инфраструктуре.
Обучение собственной модели с нуля
Вы создаете и обучаете уникальную модель, заточенную под ваши специфические задачи.
