Для вашей команды
Перейти на Skyone
Рекомендуемые товары
Самостоятельное размещение против облака: какая модель ИИ отвечает потребностям вашего бизнеса?
Искусственный интеллект (ИИ) уже некоторое время находится в поле зрения компаний. Но по мере того, как он становится частью повседневной жизни, от автоматизации процессов до анализа данных в реальном времени, возникает повторяющийся вопрос: как выбрать наилучшую модель для практического применения ИИ?
Это решение приобретает все большее значение. По данным McKinsey , 78% компаний по всему миру уже используют ту или иную форму ИИ в своих внутренних процессах . Но даже при таком прогрессе многие организации по-прежнему сталкиваются с дилеммой: следует ли им выбрать самостоятельным размещением облачные решения , отличающиеся большей гибкостью и масштабируемостью?
Здесь на кону стоят не только технологии . Речь идёт о практических вопросах , таких как кто будет управлять данными, каковы будут затраты, насколько быстро можно масштабировать систему и, что наиболее важно, какая модель лучше всего соответствует реалиям и целям каждой компании.
В этой статье мы расскажем о том, как работают две модели, выделим основные различия и обсудим, что следует учитывать перед принятием решения. Мы также представим обзор последних тенденций в области ИИ и покажем, как Skyone может поддержать вашу компанию, предоставив гибкую и безопасную структуру, готовую развиваться вместе с вами.
Пойдём?
Когда мы говорим о практическом внедрении искусственного интеллекта, необходимо понимать, что существуют разные пути, и они начинаются с того, как технология будет внедряться и управляться саморазмещаемые и облачные модели . Обе потенциально могут обеспечить надежные результаты, но работают по совершенно разным принципам и несут разную ответственность .
Далее мы объясним, что характеризует каждый из них, как они работают и в каких контекстах обычно применяются
Модель с самостоятельным размещением : ИИ под вашим контролем.
модели с самостоятельным размещением компания отвечает за размещение, запуск и обслуживание всей инфраструктуры ИИ . Это означает, что модели работают на собственных серверах , либо локально, либо в выделенных частных облачных средах, с полным контролем над данными, процессами и техническими настройками.
Эту модель часто выбирают организации, работающие с конфиденциальной информацией , предъявляющие требования к соблюдению нормативных или нуждающиеся в высокой степени индивидуализации своих алгоритмов . Внедрение этой модели управления также позволяет компании централизовать решения в отношении безопасности, производительности и масштабируемости, что требует наличия квалифицированной технической команды и надежной инфраструктуры.
Несмотря на свою сложность, решения с самостоятельным размещением обеспечивают степень автономии, которую трудно достичь с помощью решений сторонних разработчиков, что делает их стратегически важными для тех, кто ценит абсолютный контроль и расширенную гибкость.
Облачная модель : ИИ как услуга
С другой стороны, облачная работает на основе сервисов, предоставляемых крупными платформами, такими как AWS , Microsoft Azure или Google Cloud . В этом случае компания получает доступ к ИИ как к услуге, используя вычислительные ресурсы, хранилище и готовые модели через Интернет , без необходимости создавать и поддерживать собственную инфраструктуру.
Этот подход идеально подходит для компаний, стремящихся к быстрой реализации, снижению первоначальных затрат и масштабируемости по требованию . Вместо того чтобы беспокоиться о технической стороне работы ИИ, команда может сосредоточиться на использовании технологии для создания ценности, например, для автоматизации процессов, извлечения полезной информации из данных или создания более интеллектуального взаимодействия с клиентами.
Кроме того, облачная обеспечивает постоянные обновления и доступ к передовым ресурсам при прямой поддержке поставщиков, что может стать существенным конкурентным преимуществом в условиях ускоренного внедрения инноваций.
Эти две модели представляют собой различные подходы , каждый со своими преимуществами, проблемами и наиболее распространенными областями применения. Но если сравнить их, различия становятся еще более очевидными.
Поэтому ниже мы сравним основные критерии, влияющие на это решение. Это поможет вам понять не только изменения в теории , но особенно то, что меняется на практике .
работают модели ИИ с самостоятельным размещением и облачные модели , стоит внимательнее рассмотреть, какие реальные различия существуют на практике между ними . Выбор между ними напрямую влияет на такие области, как ИТ-инфраструктура, управление данными, масштабируемость операций, обслуживание системы и контроль затрат.
Сравнивая эти параметры, многие компании понимают, какая модель лучше всего соответствует их реалиям, или даже предпочитают ли они рассмотреть гибридный подход. Ниже мы проанализируем основные критерии, влияющие на это решение.
Инфраструктура и техническое обслуживание
модели с самостоятельным размещением компания берет на себя полную ответственность за техническую инфраструктуру и функционирование среды . Это включает в себя приобретение и управление серверами, сетью, хранилищем и процессорами, а также их техническое обслуживание: обновления, безопасность, мониторинг и поддержку. Такой полный контроль позволяет осуществлять глубокую настройку , но требует значительных инвестиций и выделенной технической команды.
При облачном за инфраструктуру и техническое обслуживание несет поставщик . Компания-пользователь получает доступ к готовым к использованию ресурсам, а обновления, исправления и доступность гарантируются в рамках заключенного договора. Фокус смещается с управления технологиями на использование самого ИИ, что обеспечивает значительно более короткий срок внедрения
Данные
решениях с самостоятельным размещением , информация остается под полным контролем компании . Это особенно актуально для организаций, работающих с конфиденциальной информацией или подпадающих под требования соответствия , такие как LGPD (Бразильский общий закон о защите данных) или нормативные акты финансового сектора.
облачной модели обработка данных происходит во внешних средах, контролируемых поставщиком . Хотя крупные игроки предлагают надежные стандарты безопасности, такой подход требует доверия к политике и структуре поставщика, а также тщательного анализа договоров и условий использования .
Масштабируемость
При использовании самостоятельного размещения расширение деятельности подразумевает приобретение дополнительных внутренних ресурсов (таких как серверы или лицензии) и проведение технической перенастройки . Это занимает время и зависит от мощности установленной инфраструктуры.
В облачной масштабирование происходит быстро и гибко . Достаточно просто скорректировать контрактные услуги, чтобы получить доступ к большей вычислительной мощности, хранилищу или инструментам практически мгновенно . Это полезно в пиковые периоды или для быстрорастущих компаний.
Расходы
Модель самостоятельного размещения обычно приобретение оборудования , лицензий и настройку инфраструктуры . В отличие от этого, затраты в долгосрочной перспективе, как правило, более предсказуемы , поскольку компания контролирует процесс.
В облачной среде , напротив, используется модель оплаты по факту использования . Можно начать с малого и расширяться по мере необходимости, без крупных первоначальных инвестиций. Однако эта модель требует внимания, чтобы не потерять контроль над расходами по мере увеличения использования.
Как видите, теперь стало проще визуализировать различия между двумя моделями, особенно если сопоставить все критерии. Для упрощения понимания и в заключение, в сравнительной таблице суммированы основные аспекты, на которые следует обратить внимание любому, кто принимает это решение:
| Критерий | Самостоятельно размещаемая модель ИИ | Облачная модель ИИ |
| Инфраструктура и техническое обслуживание | Управляется компанией. Требует инвестиций, технической команды и постоянной поддержки. | Управление осуществляется провайдером. Быстрая активация, не требующая внутреннего управления. |
| Данные | Хранится внутри компании. Более строгий контроль и соответствие требованиям. | Обработка осуществляется внешними организациями. Зависит от политики поставщика услуг. |
| Масштабируемость | Более медленное развитие, требующее физической инфраструктуры. | Мгновенная масштабируемость в зависимости от спроса. |
| Расходы | Высокие первоначальные инвестиции. Более предсказуемые текущие расходы. | Низкая первоначальная стоимость. Переменные затраты в зависимости от интенсивности использования. |
Сравнение ясно показывает, что универсально лучшей модели не существует . Все зависит от того, чему каждая компания отдает приоритет. В некоторых случаях контроль и возможность индивидуальной настройки решений , размещаемых на собственном сервере ; в других — гибкость и масштабируемость облачных решений .
Однако решение касается не только инфраструктуры или бюджета. Для более обоснованного выбора необходимо понимать, в чем именно каждая модель действительно приносит пользу , учитывая контекст бизнеса, отраслевые требования и уровень цифровой зрелости организации.
Именно это мы и продолжим изучать в дальнейшем.
После пошагового сравнения моделей пришло время перейти от теории к практике . В конце концов, выбор между собственным размещением и облаком выходит за рамки технических характеристик. Он включает в себя такие вопросы, как: каких рисков моей компании необходимо избегать? Насколько быстро нам нужно развиваться? Есть ли у нас уже основа для поддержки работы с ИИ внутри компании?
Это ключевой поворотный момент: понимание того, когда каждая модель наиболее целесообразна, в зависимости от текущей ситуации и целей организации.
модель самостоятельного размещения выделяется
Модель самостоятельного размещения часто используется, когда полный контроль над операциями ИИ является обязательным требованием , а не просто преимуществом. Например, в таких секторах, как финансы, здравоохранение и государственное управление, защита данных и соблюдение нормативных требований накладывают ограничения, которые делают облачные технологии нецелесообразными на определенных уровнях проекта.
Таким образом, это представляется естественным выбором в следующих случаях:
- Данный вид деятельности связан с обработкой конфиденциальных данных и строгими нормативными обязательствами , как это бывает в банках, больницах, страховых компаниях и государственных учреждениях;
- Уже существует надежная техническая структура с внутренними командами, готовыми безопасно поддерживать, корректировать и развивать работу системы;
- Проекты в области искусственного интеллекта имеют стратегическое значение и требуют дифференциации , например, запатентованных моделей, сложных интеграций или алгоритмов, обученных на внутренних базах данных.
В качестве примера можно привести J.Hilburn , американский бренд, специализирующийся на персонализированной моде, который выбрал собственную выделенную инфраструктуру для обработки конфиденциальных данных клиентов с максимальной безопасностью . Благодаря такому подходу компании удалось сократить время обработки заказов на 50% , сохранив при этом полный контроль над процессом.
облачная модель демонстрирует наибольшие преимущества
облачная модель проявляет себя наилучшим образом, когда приоритетом являются гибкость, масштабируемость по требованию и снижение сложности управления . Она хорошо подходит для таких контекстов, как:
- Стартапы или инновационные подразделения в крупных компаниях , которым необходимо быстро экспериментировать, тестировать и запускать проекты;
- Небольшие команды или растущие структуры , которым не хватает ресурсов для самостоятельной работы и поддержания надежных систем;
- Компании, стремящиеся к постоянному доступу к новейшим технологиям искусственного интеллекта с автоматическими обновлениями и поддержкой от ведущих поставщиков.
Еще один пример из реальной жизни: стартап Strise.ai , специализирующийся на аналитике соответствия нормативным требованиям , перенес свои модели в Google Cloud и, используя Dataproc и GKE , сумел утроить свою вычислительную мощность менее чем за пять минут .
Эти два сценария лишь подтверждают то, о чем мы говорили: лучший выбор основывается не на ярлыках, а на соответствии реалиям каждой компании . То, что сегодня кажется дилеммой, на самом деле может стать отправной точкой для более гибкого подхода к ИИ, сочетающего в себе лучшие аспекты каждой модели.
В следующем разделе мы подробно рассмотрим это гибридное будущее , которое уже начинает формироваться, и разберемся, как оно может открыть новые возможности для бизнеса. Оставайтесь с нами!
Когда мы говорим о трендах, мы имеем дело не с отдаленными прогнозами: мы рассматриваем решения, которые уже лежат в основе самых современных цифровых стратегий . Компании, которые ранее рассматривали ИИ как изолированный проект, теперь видят в этой технологии живую часть своей деятельности, гибкую, взаимосвязанную и, прежде всего, адаптируемую к потребностям бизнеса.
В этом сценарии возникают движения, которые меняют подходы к внедрению, управлению и развитию искусственного интеллекта в компаниях. И самое интересное, что эти преобразования происходят не по одному пути, а в результате разумного сочетания различных подходов . Ниже мы выделим пять наиболее важных тенденций , которые прокладывают этот новый путь для ИИ.
- Гибридный ИИ как корпоративная стратегия облачные или полностью локальные среды устаревают. Компании внедряют гибридные архитектуры, сочетающие в себе гибкость публичного облака с контролем частных сред, особенно в регулируемых секторах. По данным Foundry , 64% средних компаний уже отдают приоритет этой смешанной интеграции для оптимизации затрат, безопасности и производительности .
- Открытый исходный код способствует доступным инновациям : такие модели, как LLaMA и Mistral, прокладывают путь к более настраиваемому и экономически эффективному ИИ. Благодаря открытому исходному коду компании могут обучать модели на собственных данных, адаптировать алгоритмы и избегать « привязки » к крупным игрокам . по данным GitHub Octoverse , более 90% компаний, использующих ИИ, уже включают с открытым исходным кодом в свой стек
- Малые языковые модели (SLM) – практичный и легковесный ИИ : вместо того, чтобы полагаться на гигантские, дорогостоящие в эксплуатации модели, многие компании внедряют SLM – более мелкие и быстрые модели, ориентированные на конкретные задачи. Такой подход снижает вычислительные затраты и позволяет использовать приложения на мобильных устройствах, датчиках и в локальных системах, напрямую влияя на гибкость и конфиденциальность. Модели, такие как Phi-2 и TinyLLaMA, возглавляют это движение .
- на периферии сети и агентного ИИ позволяет принимать локальные решения : запуск ИИ непосредственно на периферии сети (датчики, камеры, оборудование) обеспечивает принятие решений в режиме реального времени с меньшей задержкой и большей контекстуализацией. Эта модель идеально подходит для таких секторов, как логистика, розничная торговля, производство и беспилотные автомобили. В сочетании с агентным ИИ (искусственным интеллектом, обладающим автономностью в выполнении задач) эта тенденция меняет подход систем к реагированию на динамичную среду .
- Открытые стандарты и совместимость как конкурентное преимущество : интеграция различных моделей и платформ ИИ без ущерба для безопасности и управления стала стратегическим приоритетом. Протокол контекста модели (MCP), запущенный компанией Anthropic в ноябре 2024 года, зарекомендовал себя как совместимый стандарт, поддерживаемый такими игроками , как OpenAI и Google , который позволяет системам ИИ безопасно и масштабируемо обмениваться контекстной информацией .
Эти тенденции ясно дают понять : будущее ИИ заключается не в выборе единственного пути, а в построении интеллектуального пути, связанного с целями бизнеса. Речь идёт не просто о технологиях, а об организации решений, обеспечивающих безопасность, масштабируемость и реальную стратегическую ценность.
Именно в этом и заключается наша позиция в Skyone : мы выступаем в качестве партнера, помогающего вашей компании превращать возможности в результаты, предлагая гибкую и надежную структуру, разработанную для развития вместе с вами и вашим бизнесом!
Skyone — это больше, чем просто поставщик: это ваша платформа для целенаправленного использования ИИ. Здесь мы объединяем облачные технологии , данные, искусственный интеллект и безопасность в интегрированную систему, способную упростить принятие решений и обеспечить гибкие и уверенные возможности для внедрения инноваций.
Благодаря нашему модульному подходу вы сами выбираете, как и с чего начать. Нужен больший контроль? Мы создаем саморазмещаемые с высоким уровнем управления. Ищете быстрое масштабирование? Мы предлагаем облачные , готовые расти вместе с вашим бизнесом. А если вы хотите получить лучшее из обоих миров, мы поддерживаем бесшовные гибридные архитектуры.
Более того, мы предлагаем площадку готовых к использованию агентов искусственного интеллекта (таких как помощники по обслуживанию клиентов, рекомендательные системы и системы прогнозной аналитики), которые интегрируются в вашу систему, не усложняя вашу архитектуру.
Эта комбинация уже помогает компаниям в таких секторах, как розничная торговля, промышленность, агробизнес и гостиничный бизнес, принимать более взвешенные решения защищать стратегические данные и реальной
эффективности Вы оцениваете идеальную модель для вашей компании, чтобы добиться успеха? Поговорите со специалистом Skyone и узнайте, как безопасно, масштабируемо и интегрированно применять ИИ в вашем бизнесе!
В конечном итоге, выбор между самостоятельной или облачной — это не просто технический вопрос: это способ подготовить ваш бизнес к тому, что нас ждет в будущем .
Если мы чему-то и научились из этой статьи, так это тому, что правильный ответ зависит от текущей ситуации в вашей компании , рисков, которые необходимо минимизировать, и скорости, с которой вы хотите (или нуждаетесь) в инновациях. И, что еще важнее, вам не нужно вписываться в «заранее определенные рамки».
Будущее искусственного интеллекта будет строиться компаниями, которые стратегически объединяют технологии, обладая при этом свободой масштабирования, адаптации и развития в соответствии с меняющейся реальностью. Именно этой свободе мы в Skyone помогаем вам достичь , предлагая структуру, подготовленную для обоих миров, и команду, которая будет сопровождать вас от планирования до реализации .
Если искусственный интеллект уже находится в поле вашего зрения, сейчас самое время превратить намерение в действие. А чтобы уверенно углубиться в этот путь, почему бы не продолжить изучение другого контента в блоге Skyone? Здесь мы всегда публикуем статьи, руководства и аналитические материалы, которые помогут вам на каждом этапе вашего цифрового пути.
Увидимся в следующем клике!
Решение о том, какую модель ИИ выбрать, не всегда имеет простые ответы. У каждого бизнеса свой контекст, темпы развития и приоритеты.
Чтобы помочь вам увереннее ориентироваться в этом мире, независимо от того, начинаете ли вы с нуля или совершенствуете существующую стратегию, мы собрали ниже ответы на наиболее часто задаваемые вопросы о ИИ, размещаемых на собственном сервере и в облаке .
Как создать модель искусственного интеллекта?
Все начинается с четкого определения решаемой проблемы. Затем необходимо собрать и систематизировать качественные данные, которые послужат основой для обучения модели. Имея эти данные, команда выбирает наиболее подходящую архитектуру ИИ (например, языковую, классификационную или прогностическую), обучает модель, проверяет результаты и вносит необходимые корректировки.
модели ИИ с самостоятельным размещением , которые обеспечивают больший контроль над каждым этапом. Те, кто стремится к гибкости и меньшей сложности, напротив, получают выгоду от облачных , предоставляющих доступ к готовым к использованию моделям и масштабируемой инфраструктуре.
моделями искусственного интеллекта, размещаемыми самостоятельно , и работающими в облаке ?
Основное различие заключается в способе размещения и управления технологией. В с самостоятельным размещением вся ответственность лежит на компании: инфраструктура, безопасность, данные и техническое обслуживание. Это гарантирует полную автономию, но требует больших инвестиций и технических знаний.
облачной модели ИИ используется как услуга. Компания получает доступ к инструментам, моделям и ресурсам через интернет, что обеспечивает более низкие первоначальные затраты и более быструю реализацию. Ответственность за техническое обслуживание ложится на поставщика облачных услуг.
Как мне узнать, какая модель идеально подходит для моей компании?
Выбор зависит от трех основных факторов: цифровой зрелости, необходимого уровня контроля и срочности создания ценности с помощью ИИ. Компании со строгими требованиями к безопасности или уже имеющие надежную техническую инфраструктуру, как правило, выбирают решения с самостоятельным размещением . Организации, стремящиеся к гибкости, быстрому масштабированию или начинающие с меньшими препятствиями, напротив, предпочитают облачную .
Кроме того, во многих случаях идеальным решением является сочетание обоих подходов. Это то, что мы называем гибридной архитектурой, которая позволяет нам извлечь лучшее из обоих миров.
Начните трансформацию своей компании
Протестируйте платформу или запланируйте беседу с нашими экспертами, чтобы узнать, как Skyone может ускорить реализацию вашей цифровой стратегии.