On-premise AI: зачем бизнесу собственная AI-инфраструктура

Прежде чем выбирать, нужно понять, чем принципиально отличаются два подхода:

Cloud AI (облачный):

• Модель: вы используете модели через API (OpenAI, Anthropic, Google, Yandex). Платите за каждый запрос или за подписку.
• Инфраструктура: на стороне провайдера. Вам не нужны серверы, GPU, системные администраторы.
• Старт: мгновенный. Подключили API — и работаете.
• Масштаб: неограниченный, но стоимость растёт линейно с объёмом.

On-premise AI (собственная инфраструктура):

• Модель: вы разворачиваете open-source модели (Llama, Mistral, Qwen) на собственных серверах.
• Инфраструктура: ваши серверы с GPU, ваша сеть, ваше обслуживание.
• Старт: 2–6 недель на развёртывание.
• Масштаб: ограничен вашим оборудованием, но стоимость за запрос стремится к нулю после покупки оборудования.

Сравнительная таблица:

• Стоимость на малых объёмах: Cloud дешевле (платите только за использование) | On-premise дороже (капитальные затраты).
• Стоимость на масштабе: Cloud дорожает линейно ($10–50K+/мес при активном использовании) | On-premise — фиксированная стоимость оборудования, маржинальная стоимость запроса близка к нулю.
• Контроль данных: Cloud — данные покидают ваш контур | On-premise — полный контроль, данные внутри компании.
• Latency: Cloud — зависит от интернет-соединения (50–200ms) | On-premise — минимальная задержка внутри сети (5–20ms).
• Гибкость моделей: Cloud — ограничены моделями провайдера | On-premise — любые open-source модели, fine-tuning, кастомизация.
• Зависимость: Cloud — vendor lock-in, провайдер может изменить цены или условия | On-premise — полная независимость.

Облачные AI-сервисы подходят большинству компаний на начальном этапе. Но есть ситуации, когда on-premise — единственный правильный выбор:

• 1. Чувствительные данные и compliance. Финансовые компании, банки, медицинские организации, государственные структуры — все они работают с данными, которые не могут покидать контур организации. Регуляторные требования (ФЗ-152 в России, аналоги в Казахстане и Узбекистане) могут прямо запрещать обработку определённых данных в облаке. On-premise решает эту проблему полностью: данные никогда не покидают ваши серверы.
• 2. Высокая нагрузка — дешевле своё. Если вы обрабатываете тысячи AI-запросов в день (например, AI-агенты в колл-центре, автоматический анализ документов, генерация контента в промышленных масштабах), стоимость облачных API быстро достигает $10 000–50 000/мес. Собственный сервер с GPU окупается за 6–12 месяцев и далее работает практически бесплатно.
• 3. Необходимость fine-tuning. Если вам нужна модель, обученная на ваших данных — на ваших документах, вашей терминологии, вашем стиле — облачные провайдеры предлагают ограниченные возможности fine-tuning. On-premise даёт полный контроль: выбор модели, датасет, параметры обучения, итерации.
• 4. Изоляция от интернета. Производственные объекты, военные и критически важные инфраструктуры могут требовать работы AI без подключения к интернету. On-premise работает полностью автономно.
• 5. Стратегическая независимость. Зависимость от одного облачного провайдера — это риск. Цены могут вырасти, API может измениться, модель может быть отозвана. Собственная инфраструктура — это стратегический актив, который вы контролируете полностью.

Развёртывание on-premise AI — это не «купить игровой компьютер с видеокартой». Это промышленная инфраструктура, которая должна работать надёжно 24/7. Вот рекомендуемый стек:

Серверы:

• Dell PowerEdge R760xa / R770xa — серверы, спроектированные для AI-нагрузок. Поддерживают до 4 GPU в стандартной конфигурации.
• GPU: NVIDIA A100 (80GB) для бюджетных конфигураций, NVIDIA H100 для максимальной производительности. Одна H100 обрабатывает модель 70B параметров с приемлемой скоростью.
• Память: 512GB–2TB RAM для работы с большими контекстными окнами и батчевой обработкой.
• Хранение: NVMe SSD массивы для быстрого доступа к весам моделей и данным.

Сеть:

• Cisco Catalyst / Nexus — для построения надёжной внутренней сети с low-latency между серверами.
• InfiniBand / NVIDIA ConnectX-7 — для кластерных конфигураций, где несколько серверов работают как один (необходимо для моделей 200B+ параметров).
• Cisco Secure Firewall — для защиты AI-инфраструктуры от внешних угроз.

AI-фреймворки:

• vLLM — высокопроизводительный inference-сервер. Оптимизированная обработка запросов с поддержкой PagedAttention, continuous batching.
• Text Generation Inference (TGI) от Hugging Face — альтернатива vLLM с хорошей интеграцией в экосистему Hugging Face.
• Ollama — для простого развёртывания и тестирования моделей. Подходит для разработки и маленьких нагрузок.
• LangChain / LlamaIndex — фреймворки для построения AI-агентов и RAG-систем поверх базовых моделей.

EffectOn работает в партнёрстве с Dell и Cisco и предлагает полный цикл: от проектирования до развёртывания и настройки AI-инфраструктуры.

Собственная AI-инфраструктура открывает возможности, которые сложно или дорого реализовать на облачных API. Вот конкретные примеры AI-агентов для бизнеса:

AI-агенты для маркетинга:

• Анализ рекламных кампаний. AI-агент автоматически собирает данные из Google Ads, Яндекс.Директ, Meta Ads, анализирует эффективность каждого объявления и формирует рекомендации по оптимизации. Экономия: 15–20 часов аналитика в неделю.
• Генерация контента. AI-агент создаёт черновики постов для соцсетей, email-рассылок, описания товаров — в вашем tone of voice, с учётом вашей стратегии. Fine-tuning на ваших лучших текстах даёт качество, недостижимое с универсальными моделями.
• Мониторинг конкурентов. AI-агент отслеживает изменения на сайтах конкурентов, их рекламные активности, публикации в СМИ и формирует еженедельный дайджест. Подробнее об AI в маркетинге — в нашей практической статье.

AI-агенты для продаж:

• CRM-обогащение. AI-агент автоматически собирает информацию о лидах из открытых источников: сайт компании, LinkedIn, новости, финансовые отчёты. Менеджер получает готовое досье перед звонком.
• Lead scoring. AI-агент оценивает вероятность конверсии каждого лида на основе поведения на сайте, взаимодействия с контентом, характеристик компании. Менеджеры работают только с горячими лидами.
• Автоматизация follow-up. AI-агент формирует персонализированные follow-up письма на основе контекста переговоров и отправляет их в оптимальное время.

AI-агенты для операций:

• Автоматизация документооборота. AI-агент анализирует входящие документы (договоры, счета, акты), извлекает ключевые данные и вносит их в учётную систему. Экономия: до 80% времени бухгалтерии на обработке первичных документов.
• Внутренняя база знаний. AI-агент работает как внутренний ассистент: отвечает на вопросы сотрудников, находит информацию в корпоративных документах, помогает с онбордингом новичков.

On-premise AI — это капитальная инвестиция. Давайте разберём конкретные цифры.

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

• 1 сервер Dell PowerEdge с 1–2 GPU (NVIDIA A100 или L40S).
• Подходит для: малого и среднего бизнеса, 1–3 AI-агента, модели до 30B параметров.
• Производительность: 50–200 запросов в минуту (в зависимости от модели и длины контекста).
• Операционные расходы: электричество ($100–200/мес), обслуживание ($200–500/мес).

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

• 2–4 сервера с 4–8 GPU (NVIDIA H100).
• Подходит для: среднего и крупного бизнеса, 5–15 AI-агентов, модели до 200B+ параметров, fine-tuning.
• Производительность: 500–2000 запросов в минуту.
• Операционные расходы: электричество ($300–800/мес), обслуживание ($500–2 000/мес).

Модель ROI:

• Экономия на API: компания, которая тратит $10 000/мес на облачные AI API, окупит entry-level конфигурацию за 3–5 месяцев. Production-конфигурация при расходах $30 000–50 000/мес на API окупается за 3–6 месяцев.
• Новые возможности: on-premise позволяет запускать задачи, которые невозможны или непомерно дороги в облаке — полный fine-tuning, обработка терабайтов данных, круглосуточная работа AI-агентов.
• Стратегическая ценность: независимость от провайдера, контроль данных, конкурентное преимущество в виде кастомных AI-решений.

Типичный срок полной окупаемости: 12–18 месяцев. После этого маржинальная стоимость каждого AI-запроса стремится к нулю — это и есть главное экономическое преимущество on-premise.