On-premise AI: бизнеске өзіндік AI-инфрақұрылым не үшін қажет

Таңдау жасамас бұрын, екі тәсілдің принципиалды айырмашылығын түсіну керек:

Cloud AI (бұлттық):

• Модель: сіз модельдерді API арқылы пайдаланасыз (OpenAI, Anthropic, Google, Yandex). Әр сұраныс үшін немесе жазылым үшін төлейсіз.
• Инфрақұрылым: провайдер жағында. Сізге серверлер, GPU, жүйелік әкімшілер қажет емес.
• Бастау: бірден. API қостыңыз — және жұмыс істейсіз.
• Масштаб: шексіз, бірақ құны көлеммен сызықтық өседі.

On-premise AI (өзіндік инфрақұрылым):

• Модель: сіз open-source модельдерді (Llama, Mistral, Qwen) өз серверлеріңізде орнатасыз.
• Инфрақұрылым: сіздің GPU-лі серверлеріңіз, сіздің желіңіз, сіздің қызмет көрсетуіңіз.
• Бастау: орнатуға 2–6 апта.
• Масштаб: жабдығыңызбен шектелген, бірақ жабдық сатып алғаннан кейін сұраныс құны нөлге жақындайды.

Салыстырмалы кесте:

• Аз көлемде құны: Cloud арзанырақ (тек пайдалану үшін төлейсіз) | On-premise қымбатырақ (капиталдық шығындар).
• Масштабта құны: Cloud сызықтық қымбаттайды (белсенді пайдалануда $10–50K+/ай) | On-premise — жабдық құны тіркелген, сұраныстың маржиналдық құны нөлге жақын.
• Деректерді бақылау: Cloud — деректер сіздің контуріңізден шығады | On-premise — толық бақылау, деректер компания ішінде.
• Кідіріс: Cloud — интернет байланысына тәуелді (50–200мс) | On-premise — желі ішіндегі ең аз кідіріс (5–20мс).
• Модельдер икемділігі: Cloud — провайдер модельдерімен шектелген | On-premise — кез келген open-source модельдер, fine-tuning, теңшеу.
• Тәуелділік: Cloud — vendor lock-in, провайдер бағаларды немесе шарттарды өзгертуі мүмкін | On-premise — толық тәуелсіздік.

Бұлттық AI-сервистер көптеген компаниялар үшін бастапқы кезеңде жарайды. Бірақ on-premise — жалғыз дұрыс таңдау болатын жағдайлар бар:

• 1. Құпия деректер мен compliance. Қаржы компаниялары, банктер, медициналық ұйымдар, мемлекеттік құрылымдар — олардың барлығы ұйым контурінан шықпауға тиісті деректермен жұмыс істейді. Реттеуші талаптар (Ресейдегі ФЗ-152, Қазақстан мен Өзбекстандағы аналогтары) белгілі бір деректерді бұлтта өңдеуге тікелей тыйым салуы мүмкін. On-premise бұл мәселені толық шешеді: деректер ешқашан сіздің серверлеріңізден шықпайды.
• 2. Жоғары жүктеме — өзіңіздікі арзанырақ. Күніне мыңдаған AI-сұраныстарды өңдесеңіз (мысалы, колл-центрдегі AI-агенттер, құжаттарды автоматты талдау, өнеркәсіптік масштабта контент генерациялау), бұлттық API құны тез $10 000–50 000/айға жетеді. GPU-лі өзіндік сервер 6–12 айда ақталады және одан кейін іс жүзінде тегін жұмыс істейді.
• 3. Fine-tuning қажеттілігі. Деректеріңізде — құжаттарыңызда, терминологияңызда, стиліңізде — оқытылған модель қажет болса, бұлттық провайдерлер fine-tuning-тің шектеулі мүмкіндіктерін ұсынады. On-premise толық бақылау береді: модельді таңдау, деректер жинағы, оқыту параметрлері, итерациялар.
• 4. Интернеттен оқшаулау. Өндірістік объектілер, әскери және маңызды инфрақұрылымдар интернетке қосылмай AI жұмыс істеуін талап етуі мүмкін. On-premise толық автономды жұмыс істейді.
• 5. Стратегиялық тәуелсіздік. Бір бұлттық провайдерге тәуелділік — бұл тәуекел. Бағалар өсуі мүмкін, API өзгеруі мүмкін, модель кері шақырылуы мүмкін. Өзіндік инфрақұрылым — сіз толық бақылайтын стратегиялық актив.

On-premise AI орнату — «ойын компьютерін видеокартамен сатып алу» емес. Бұл тәулік бойы сенімді жұмыс істеуі тиіс өнеркәсіптік инфрақұрылым. Міне, ұсынылатын стек:

Серверлер:

• Dell PowerEdge R760xa / R770xa — AI-жүктемелерге арналған серверлер. Стандартты конфигурацияда 4 GPU-ға дейін қолдайды.
• GPU: Бюджеттік конфигурациялар үшін NVIDIA A100 (80GB), ең жоғары өнімділік үшін NVIDIA H100. Бір H100 70B параметрлі модельді қолайлы жылдамдықпен өңдейді.
• Жады: Үлкен контексттік терезелер мен пакеттік өңдеу үшін 512GB–2TB RAM.
• Сақтау: Модельдер салмағы мен деректерге жылдам қол жеткізу үшін NVMe SSD массивтері.

Желі:

• Cisco Catalyst / Nexus — серверлер арасында low-latency сенімді ішкі желі құру үшін.
• InfiniBand / NVIDIA ConnectX-7 — бірнеше сервер бір ретінде жұмыс істейтін кластерлік конфигурациялар үшін (200B+ параметрлі модельдер үшін қажет).
• Cisco Secure Firewall — AI-инфрақұрылымды сыртқы қауіптерден қорғау үшін.

AI-фреймворктер:

• vLLM — жоғары өнімді inference-сервер. PagedAttention, continuous batching қолдауымен оңтайландырылған сұраныстарды өңдеу.
• Text Generation Inference (TGI) Hugging Face-тен — Hugging Face экожүйесіне жақсы интеграциясы бар vLLM-ге балама.
• Ollama — модельдерді қарапайым орнату мен тестілеу үшін. Әзірлеу мен шағын жүктемелерге жарайды.
• LangChain / LlamaIndex — базалық модельдер үстіне AI-агенттер мен RAG-жүйелер құруға арналған фреймворктер.

EffectOn Dell және Cisco-мен серіктестікте жұмыс істейді және AI-инфрақұрылымды жобалаудан орнату мен баптауға дейін толық цикл ұсынады.

Өзіндік AI-инфрақұрылым бұлттық API-да қиын немесе қымбат болатын мүмкіндіктерді ашады. Міне, бизнес үшін AI-агенттердің нақты мысалдары:

Маркетингке арналған AI-агенттер:

• Жарнамалық науқандарды талдау. AI-агент Google Ads, Яндекс.Директ, Meta Ads деректерін автоматты жинайды, әр жарнаманың тиімділігін талдайды және оңтайландыру бойынша ұсыныстар қалыптастырады. Үнемдеу: аптасына аналитиктің 15–20 сағаты.
• Контент генерациясы. AI-агент сіздің tone of voice-ыңызда, стратегияңызды ескере отырып, әлеуметтік желілерге посттар, email-рассылкалар, тауар сипаттамалары жобаларын жасайды. Сіздің үздік мәтіндеріңізде fine-tuning әмбебап модельдерге промпттармен қол жетімсіз сапа береді.
• Бәсекелестерді бақылау. AI-агент бәсекелестер сайттарындағы өзгерістерді, олардың жарнама белсенділігін, БАҚ-тағы жарияланымдарды бақылайды және апта сайынғы дайджест қалыптастырады. Маркетингтегі AI туралы толығырақ — біздің практикалық мақалада.

Сатуға арналған AI-агенттер:

• CRM-ді байыту. AI-агент лидтер туралы ақпаратты ашық көздерден автоматты жинайды: компания сайты, LinkedIn, жаңалықтар, қаржылық есептер. Менеджер қоңырау алдында дайын досье алады.
• Лид-скоринг. AI-агент сайттағы мінез-құлық, мазмұнмен өзара іс-қимыл, компания сипаттамалары негізінде әр лидтің конверсия ықтималдығын бағалайды. Менеджерлер тек ыстық лидтермен жұмыс істейді.
• Follow-up автоматтандыру. AI-агент келіссөздер контекстіне негізделген жекеленген follow-up хаттарды қалыптастырады және оңтайлы уақытта жібереді.

Операцияларға арналған AI-агенттер:

• Құжат айналымын автоматтандыру. AI-агент кіріс құжаттарды (келісімшарттар, шот-фактуралар, актілер) талдайды, негізгі деректерді шығарады және есепке алу жүйесіне енгізеді. Үнемдеу: бухгалтерияның бірінші құжаттарды өңдеу уақытының 80%-ға дейін.
• Ішкі білім базасы. AI-агент ішкі көмекші ретінде жұмыс істейді: қызметкерлердің сұрақтарына жауап береді, корпоративтік құжаттардан ақпарат табады, жаңа қызметкерлерді бейімдеуге көмектеседі.

On-premise AI — капиталдық инвестиция. Нақты сандарды талдайық.

Entry-level конфигурация ($30 000–50 000):

• 1–2 GPU-лі (NVIDIA A100 немесе L40S) 1 Dell PowerEdge сервер.
• Кімге жарайды: шағын және орта бизнес, 1–3 AI-агент, 30B параметрге дейін модельдер.
• Өнімділік: минутына 50–200 сұраныс (модельге және контекст ұзындығына байланысты).
• Операциялық шығындар: электр энергиясы ($100–200/ай), қызмет көрсету ($200–500/ай).

Production-конфигурация ($100 000–300 000):

• 4–8 GPU-лі (NVIDIA H100) 2–4 сервер.
• Кімге жарайды: орта және ірі бизнес, 5–15 AI-агент, 200B+ параметрлі модельдер, fine-tuning.
• Өнімділік: минутына 500–2000 сұраныс.
• Операциялық шығындар: электр энергиясы ($300–800/ай), қызмет көрсету ($500–2 000/ай).

ROI моделі:

• API-дан үнемдеу: бұлттық AI API-ға $10 000/ай жұмсайтын компания entry-level конфигурацияны 3–5 айда ақтайды. API-ға $30 000–50 000/ай шығын кезінде production-конфигурация 3–6 айда ақталады.
• Жаңа мүмкіндіктер: on-premise бұлтта мүмкін емес немесе тым қымбат тапсырмаларды іске қосуға мүмкіндік береді — толық fine-tuning, терабайттап деректерді өңдеу, AI-агенттердің тәулік бойы жұмысы.
• Стратегиялық құндылық: провайдерден тәуелсіздік, деректерді бақылау, тапсырыс AI-шешімдер түрінде бәсекелестік артықшылық.

Типтік толық ақталу мерзімі: 12–18 ай. Одан кейін әр AI-сұраныстың маржиналдық құны нөлге жақындайды — бұл on-premise-тің басты экономикалық артықшылығы.